罗兰贝格-中国人工智能创新应用白皮书-2017.11-47页_2mb

报告摘要

本报告由中国人工智能学会与罗兰贝格联合发布，旨在帮助企业理解人工智能的商业价值、技术发展趋势及应用场景，并为人工智能技术的落地应用提供切实可行的建议。

汽车行业：
- 智能营销：通过大数据分析消费者偏好，实现精准推荐与按需生产。
- 数据驱动的产品优化：利用感知设备与机器学习模型进行产品设计优化。
- 销量预测驱动的智能生产优化：通过云计算进行实时生产计划调整。
- 预测性维修：基于数据预测零部件故障，减少维修成本与风险。
- 驾驶辅助系统：从L2向L3发展，实现自动驾驶与车内服务。
医疗行业：
- 精准营销：基于客户行为数据进行个性化推荐。
- 数据驱动的辅助诊断：提升疾病诊断准确性，缩短诊断时间。
- 医疗图像分析：提高影像诊断效率与准确率。
- 药物研发：利用虚拟筛选技术加速新药研发进程，降低试错成本。
金融行业：
- 预测性风控：通过多维度数据分析，降低坏账与欺诈风险。
- 智能交易策略：结合自然语言处理与深度学习预测市场趋势。
- 智能客服：提升客户响应效率与服务体验。
- 智能投顾：基于客户数据与市场模型提供个性化理财建议。
消费品与零售行业：
- 精准营销与个性化推荐：提升客户转化率与复购率。
- 智能店铺管理：通过机器视觉分析消费者行为，优化店铺布局与服务。
- 产品销量预测与供应链优化：实现柔性生产与库存管理。
- 无人超市：结合计算机视觉与传感器技术，实现自动化购物体验。

明确AI应用机会点：
- 识别当前业务场景中可以应用AI的领域。
- 评估AI技术对业务的影响与价值。
- 优先布局短期内能产生经济效益的AI应用。
审视与打造AI核心驱动力：
- 领导层支持：高层重视与推动AI项目实施。
- 开放文化：鼓励创新，提升AI在组织内的接受度与理解力。
- 数字化基础：建立良好的数据生态系统与数据战略。
- AI人才储备：招聘与培养数据科学家、算法工程师与技术与商业桥梁型人才。
制定配套能力支持计划：
- 建议一：建立专项部门或小组，打通资源并快速执行。
- 建议二：鼓励内部创新孵化，对外合作加速技术落地。
- 建议三：开展员工AI培训，提升整体技术应用能力。
- 建议四：从现在开始积累数据，为AI应用打下坚实基础。