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万亿美元市场:人工智能公司如何实现价值?

2019/05/19 17:13
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对照中文英文原文
预计在基于人工智能的解决方案上的支出将以65%的复合年增长率增长,到2027年将超过1万亿美元。

在这个数字化和技术日新月异的时代,人工智能(AI)正进入一个充满活力的增长阶段,企业部门的应用继续有增无减。然而,人工智能技术能否通过实现所承诺的价值,继续推动这场革命,已经出现了一些问题。特别是,随着市场从炒作走向现实,AI算法/软件公司(AI公司)面临着越来越多的挑战。他们能做些什么来确保顺利进入价值数万亿美元的人工智能市场?

人工智能是一个价值上万亿美元的市场

尽管人工智能还处于发展的初级阶段,但预计在基于人工智能的解决方案上的支出将以65%的复合年增长率增长,到2027年将超过1万亿美元。人工智能的繁荣得到了技术进步、政府政策和全球积极投资的支持。可持续的人工智能发展由三个关键因素驱动:

数据的规模和深度——数据是公司可以利用的新资产。数据生成/收集的复杂性(来自记录、视觉、音频等),尤其是“物联网”的增长,预计将产生大量有意义的数据(到2020年将达到40兆字节)。通过决策洞见和工作流自动化来获取价值已经成为大多数公司的当务之急。数据对人工智能算法的训练和验证变得越来越容易,这对于在人工智能模型中得出结论和预测未来的结果具有很高的价值。

计算能力——结合最先进的技术和系统(GPU/FPGA/ASIC芯片、云、分布式和并行),人工智能已经从学术阶段发展到应用阶段,突破了传统计算技术的局限。

对企业的真正价值——人工智能赋予企业真正的颠覆性变革力量,并允许在客户关系管理、欺诈检测、服务个性化等领域创造重大价值,例如聊天机器人。例如,Netflix支持人工智能的内容推荐流程每年创造了10亿美元的额外收入。

优先级是必需的

每个垂直方向都有不同的采用轨迹和动态,由“用例”的重要性驱动;因此,需要确定优先级。人工智能正在迅速改变许多行业。主要的人工智能用例已经逐渐出现,以解决各个行业的关键痛点。重要的是将用例、分析和数据之间的点连接起来,以充分回答实际价值的问题。根据人工智能分析的质量和在结果中展示证据和一致性的障碍,用例可以在短期和长期内是可行的/可货币化的。

因此,并不是所有的垂直行业都是相同的。在评估人工智能采用时,可以通过内在需求(用例价值、人工智能采用准备情况等)和进入的方便性(竞争、分析透明度要求等)来评估垂直领域。

银行、金融服务和保险(BFSI)——主要的人工智能用例包括自动交易、欺诈/风险检测和客户关系管理工具。BFSI的技术采用准备程度很高,因为该行业越来越依赖于数据和数据分析,这为人工智能革命提供了基础。BFSI业务的核心能力——可靠性、速度、安全性、准确性等——可以通过人工智能技术进一步提高。监管障碍很低,因为该行业对现代技术升级持开放态度。

医疗保健和生命科学——主要的人工智能用例包括诊断辅助、药物发现和病人管理。技术采用准备处于中等水平,但人工智能可以显著提高生产率和改善医疗资源的稀缺性。该行业的竞争和进入壁垒比较温和,有很多有前途的初创企业。

广告、媒体和娱乐——主要的人工智能用例包括消费者行为分析、自动推荐系统等。由于该行业高度数字化,拥有先进的IT基础设施,因此技术采用准备和需求都很高。人工智能算法已被应用于目标营销,以帮助客户细分和产品推广。进入中国的门槛很低,但欧盟和美国等发达地区也存在数据泄露的担忧。

零售(线下)——主要的人工智能用例包括客户分析、购物体验增强和供应链管理。然而,由于无法从外部传输客户和业务数据,该部门面临较低的技术采用水平。由于线下零售的固有特点,人工智能实施的紧迫性不如其他行业。零售业的进入壁垒较低,与广告业、传媒业和娱乐业相似。

教育——主要的人工智能用例包括自适应学习工具和课程个性化。教育是一个传统行业,数据的数字化和结构化程度较低。许多从业者并不精通技术。改善人工智能技术的应用还需要时间。另一方面,人工智能将使在线学习平台提供个性化的课程,为学习者带来额外的价值。尽管目前的内在需求较低,但由于竞争对手较少,监管障碍也很小,进入教育市场很容易。

工业/制造业——主要的人工智能用例包括质量控制、产量优化、预测和规定的维护,以及供应链管理。海量的物联网数据为人工智能在该行业的发展提供了强大的基础。驱动因素是通过先进的人工智能算法进行效率优化、流程集成和洞察力分析。潜在用例的范围还没有被彻底探索。

高科技-主要的人工智能用例包括各种人工智能增强的软件系统和设备。由于IT企业容易接受新技术,提高核心技术能力,因此其内在需求较高。另一方面,领先的高科技巨头已经建立了自己的生态系统,拥有内部化的人工智能技术和价值链能力。

汽车和交通——主要的人工智能用例包括自动驾驶和路线管理。新的人工智能应用由汽车oem和IT巨头在试验阶段主导。一些潜在的应用可以推动革命性的变化和长期的需求。由于新玩家面临着来自现有玩家的激烈竞争,进入壁垒很高。

智能城市——主要的人工智能用例包括国家安全和交通监控。这一市场主要由旨在提高治理效率和降低安全风险的举措推动。非政府相关机构将很难进入这个市场,原因是监管严格的监控数据获取渠道,以及政府资助项目。

通过分析各个行业的内在需求和进入难易程度,L.E.K. Consulting确定了人工智能公司在短期内要关注的四个有前景的垂直领域:BFSI、广告/媒体、医疗保健和工业物联网(见图1)。

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