德勤諮詢：2021年AI案例精選—助力AI規模化應用（附下載）

DinK發表於2022-04-26

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從AlphaGo到AlphaFold，演算法不斷迭代，智慧邊界不斷擴充，短短几年，AI（人工智慧）不僅從科幻走向現實，而且在技術層面實現了跨越式地發展。然而，對於大多陣列織來說，主要的挑戰在於規模化應用AI，以及如何最大化挖掘AI價值。

近日，德勤AI研究院釋出報告《AI案例精選》。該報告精心篩選六大關鍵行業（消費，能源、資源及工業，金融服務，政府及公共服務，生命科學及醫療保健，科技、媒體及電信）裡最引人注目、可應用的AI案例進行分析，每個案例都歸納了關鍵業務問題和機會，AI如何提供幫助以及可能的益處，這些案例或多或少隱含了未來趨勢，有望在未來產生重大影響。

消費行業

消費行業涵蓋的業務範圍非常廣泛，包括消費品、零售、汽車、住宿、餐飲、旅遊和交通。這些看似完全不同業務的共同點是：它們都將重點放在服務好消費者上，給他們以更好的使用者體驗。消費行業一直以來都在積極探索與AI相結合的各種模式，湧現出許多有價值的案例，例如AI助力交通路徑優化，AI幫助提升客戶體驗的個性化，AI賦能營銷智慧化等。未來，AI在無人零售店、自動駕駛、自動穿戴建議等方面會與消費者有更密切的互動，同時也將給使用者帶來更好的體驗。

能源、資源和工業（ER&I）

與其他行業相比，AI在能源、資源和工業（ER&I）領域的應用和部署似乎不夠廣泛和成熟，挑戰主要圍繞資料。與其他許多以資料為中心的行業不同，ER&I仍然圍繞物理資產展開，其中許多資產在地理上分散，與數字網路斷開。IoT相關技術的應用以及邊緣計算的興起正在開始填補這一資料空白。目前來看，ER&I中AI應用的重點領域是AI優化工業機器效能預測故障，利用AI+IoT來優化工業生產流程。此外，探索AI應對極端天氣和其他難以預測的事件並自動生成警報也是目前主要的方向。未來，AI在加速材料研發、供應鏈規劃，通過數字孿生優化工廠運營等方面將會迎來較大的突破。

金融服務業（FSI）

金融服務業（FSI）的大多數公司仍處於AI採用和投資的早期階段。儘管FSI領導人普遍認識到AI的重要性以及AI對業務帶來的價值，但大多數AI應用僅限於小規模試點和獨立的業務單元。在金融服務行業，AI應用重點領域是利用AI來改善客戶體驗，例如，聊天機器人、AI驅動的個性化定製金融方案等。AI的另一個迅速出現的應用領域是自動化和增強關鍵的FSI流程，如欺詐檢測、支付處理、現金對賬、信用風險分析、承保和索賠管理。其中一些過程是高度重複和勞動密集型的，這使得它們成為AI智慧化的首選。從長遠來看，AI紮根金融服務行業紮根的重要趨勢是，利用AI和資料來打破部門豎井，產生跨越整個價值鏈的見解。對於大多數FSI公司來說，重要的是開始擁抱AI並將其產業化，以便AI解決方案可以在整個企業中大規模部署，發揮更大的價值。

政府和公共服務（GPS）

在政府和公共服務（GPS）中，AI的採用和成熟度水平往往因政府機構的不同、現有基礎設施對原有系統的依賴以及工作人員的適應程度而異。國防、情報和執法機構正在普遍部署和擴充套件AI，積極採用計算機視覺等先進技術，利用影像識別，分析發現可疑活動和參與者。另一個共同的趨勢是越來越多地使用機器人流程自動化來減少僱員的工作量。同時，新冠疫情所催化的AI在賦能公共健康與環境預測方面正發揮著巨大的價值。未來，利用AI技術更快、更準確地檢測潛在的安全威脅，維護城市基礎設施方面仍有巨大潛力，讓城市執行更加平穩、安全、高效。

生命科學與健康管理（LSHC）

迄今為止，生命科學和醫療保健（LSHC）領域的大多陣列織只觸及了AI潛力的皮毛。他們主要使用AI來自動執行重複性任務和標準業務流程。例如利用自然語言理解技術解讀病例，實現自動化的臨床試驗資料管理，AI智慧導診、AI輔助閱片等。然而，AI如何更好地與生命科學結合，現在被廣泛認為是這一領域的戰略性議題。特別是，AI在加速藥物開發週期，幫助研究人員識別和驗證基因靶點，並設計新的化合物方面有巨大價值空間。

技術、媒體和電信（TMT）

在該領域，AI的採用和成熟度因行業而異。AI技術已經廣泛應用於面向客戶的活動，例如虛擬語音助手、AI翻譯等。未來幾年可能會普遍發生的是使用AI進行預測分析，這可以將電信公司的大量客戶資料轉化為有價值的見解，從而進一步促進獲取更多的資料。在媒體領域，AI的大部分重點一直放在個性化內容的推薦上，而且這種趨勢在未來可能會增加。

縱觀六大行業的所有案例，AI毫無疑問為各行各業創造了不少的價值：