人工智能引领全球数字化转型.docx

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1、人工智能支持方：Pinho1.eTech1.TDCH一：?；工工安上匚：”工数字化转型驱动企业变革如今，全球正迈向数字化新时代。以云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术，其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的驱动下，价值链正破裂重塑，新生态系统不断涌现，行业边界变得越发模糊，越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业变革，并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时，那些不断涌现的以数字技术创新为驱动的公司，正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、颠覆者。我们看到，企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时，给社会、经济及个人带来了革命性的改变。业务巽动技术更动IDC

2、发现，尽管这十项技术的成熟度及其特点不尽相同，然而他们都展现出了同一特质,即都萌将能化S展.帔何谓W?智能麻都是人美的专利曾确麟为例，5从“哪到花灯再到.思雄”的这T2程，窗IttS结果产生了行为和语言,而留堤表达行知啮言的,WJ,？合贝睡.O：机器可以只法超强的记忆力和超快的计算能力，从海量数据当中，进行深度学习与积累,从过去雌胎当中获得领悟.并用于当前环境，例如,Goog1.eAIphaGo利用增强学习技术，信助价值网络与策络网络这两种深度神经网络.完胜世界困战冠军.机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可将前端非结构化数据进行结构化，并以人类的沟通方式与用户迸行互动.例如，Goog1.e的

3、无人驾驶汽车通过各件传感器对周国环境进行处理,从而有效地对脚碍物、汽车蝴行者做出迅速避让.数字技术的成熟为人工智能发展扫清障碍人工智自纵提出到现在已经有几十年的时间，而为什么只在近些年.该技术才荻得爆发式增长？这一现象培非俚然,正是得益于云计B1.物联网和大数据等数字技术的日坦成熟,人工西自纽IK得实质性进展：云计J1.为人工笆雌供了开放平台，物联网碣保数据的实时分享，而大如同W为深度学习提供无限贡源及J1.法的支持.与这些购置技术的有机结合驱动了人工智圜支林断升级,为实领由,智能蝴向智能思考.与智侬策”的演进打T171.三9根班.IDC认为，上述技术未来将助力人工智能拉动美金规模的市场价值.

4、t鹿实时分享大数据互联网云计算、物联网、与社交商业等技术正驱动数字信息以盅炸式的速度，阶氏.IDCHiai,到2025年，全球数据将达到惊人的：Z,相当于2015年的倍.大SHB在信息化时代的今天变得异常珍贵，然而，海量的数据并非是高纯IS的黄金，而是价伯密度很低的丁石.3三1X.种戋繁杂.价值奇度，出1息万变等特点使得敌据在获IK与实用上困雄异常.面对SR此浩解而又多变的数？&共流,如何从中获得J1.相，则为大数庭技术提供了广国的肉展领.先进的分析技术可从大数据中提取更深入的商业智能W消费司赚.生成描述性和Jfta胜的信自.JD,大数据技术已成为一项在业务上优先考虑的工作任务，企业持续加大在

5、数格收集.存储.分类.分析上的投入.IDC预测，到2019年，全球大数据市场规模将达到480亿奖金,而这一数字在2014年仅为170美金.大数庭为人工智财发展打开了一扇大门.大鼓娓的质.Iam以及智能化，影响著人工卷能的呈现效果.大规接数据可以反GB到箕法及技术本身，让人工智的技术通过数据的不断产生,发展出各种深度学习算法、修化自身能力.JD,拥百至斯性!力环数据并成功实现大数据商业落地的企业，包括关的谷歌(Goog1.e).殷书(FaCebook)及中国的阿里巴巴(AIibaba)、百度(BaidU),都是人工智能的早期受益者.比如,Facebook的社交三5i.亚马Si(Amazon)的四

6、物推荐系统.奈飞(Netf1.IX)的影片推荐系统.已必依U深度学期口其他人工智能方法，实现了大数庭的商业价值.2C预8J,到202蚌,全球范四内商业分析软件的市场战或将达至S6CH次元.其中50%的商业分析软件将引入人工智能技术,通过汉度学习与推3!携力明斯与预测的隔准性.物联网当今,曲着传感器.RFID,GPS等物联网技术成本的不断下降，互联设备数量正以惊人的速度宦长，全球堪分钟都会产生48000个物联网曲、当这些数以亿计的嵌入式设HS上了人工智旎.便从最初只日缶简电的连接属性发展到对周围环境的感知和设备的远程诊断,再到最终产品的深度学习.自我认知、目主运行等，设备越来越像人奖的方式一样思

7、考ftM.平日里我1日所见到的不能再第通的设备,在破鼠予这种智Sr之后则创造了霸新的产品与煦务,筋净了我们传统的工作与生活方式.据IDCfg测，到2020年，物联网终端数费将达到3001,其所拉动的物联网市场规模将达到惊人的1460OfZ奖金.无人机+人工窃能WindSPeet是一家专注于风力涡轮机结构评估的公司.该公司利用植入了机器视觉技术的无人机迸行设备检费.机器视觉AI让无人机长了眼Sft,它可以利用相机模拟故字话换器和数字信号处理器看到一切.建后这些数据会被回传到电胞或控制台，继而系统通过深度学习考序自动对设备状态迸行评估，检测星否有除蕨的型缝、外部损伤或漏水等情况发生.副能家居+人工

8、智能NeSt温控器艮加入了自我学习功能,会自行记录用户每一次在某个特定时间设定的温度,只要经过一周时间，它就能学习和记住用户的日常作息习惯和温度三好,并利用鼻法自动生成一个设置方案.只要用户的生活习惯没有发生变化，管晶温控器便无需手动设置，即可将京温沟眄郎位用户所习惯的最舒适状态.环境预测+人工智能通过事先布置好的传霞器来收集数据，然后建立包涌天气、风向、污染毒的奈立型，借此来预测污染在不同街区的变化趋势.同时,通过深度学习的籁法，能够根据天气以及相关数据为商业公司提供顾客在不同天气情况下的购物行为，商家以此可以迸行相应的配靠处理.智处公共事智能网关工业互联重用互*网互“汽车工业互H网智能医疗

9、可穿戴设备InternetofThings人工智能将引发行业数字化变革i尸一人工智能+行业有助于催生新的业态和商业模式。人工智能技策巨经在医疗、工业、农业、金融、商业、教育、政府.公共安全等行业中初露锋芒。由于行业不同，人工智能技术的呈现形式、应用场景及其所产生的影响也呈现出多样化。而不同行业在人工智能的接受程度上也存在差异.IDC发现，当前阶段，在金融、零售、医疗以及智慧城市这4个领域，人工智能技术的应用更为成熟，并对这些行业的转型与变革产生尤为深刻的影响。KE银行面临格经济.社会和行业影响力方面的剧交,金融股若亚必将迎来一次具有里程碑电义的变茁.许多银行的利润在降低，同时它们还面临声其它压

10、力，需要H新评估其运式模式在Sf杂监管要求下是否依然合适.此外，限行业的消费者变得越来越羽明，具需求也日益增长,限行在以消费者为中心的同时还要与带续并日益互祭的安全威胁作斗争，而且根行与月陛以互联网企业为代表的非传琉怒与者的竞争也感演彩烈.增加认知能力有助于它们提升刽新的价慎水平.金融限若部门开始利用人工留使为客户提供更加个性化的金融H!议.改吉交易流程.防范金融诈唳风脍.帮助当户选择更高价值的投资.同时,人工智的也为金杷行业的业务栈式酶与升级注入了新的活力,成功Ir展了服务的物理边界,实现柜面业务送上化，最玲目的是为客户提供0柒渔的高水平服若体验.分方案中发交价值,但大盘数据(其中大部分数据

11、为军据里动的发现和决策能力.虽机叙学习算法和自防诲育处理技术黝析水平带到SCRHI115PROGRESS金舱机构如何才能弥补那些未开发的机会与当前能力之间的差距？什么解决方案可以克限当前的人机同眼性，充分挖亮内部数据、外部数据、结构化数据和非结构化数据，从而充分利用其中图灵的机会人智能给出了M.1.智可以应用更高级别，从结构化数据)并然金融机构仍日最佳实践SS!行(11CBANK)SIAITffi(FaCer),AteiRSJfiS*-OjM在办8U中岬远程在线身份核S1.遇客户无法亲HS柜面或没带身份证时,可以通过移动终端或智掂手机进行身俳勃U1.先进的人胧识别技术施弊在几秒之内完成客户的身

12、份验证,比人工IR另9更祐港、喜效,从而大大K柜台业务的压力并始客户体口带来明显改双.军售零售行业正面临节前所未有的诲漫.数字技术发展催生的”数字到碑时在不踊6覆看传统的零传业务模式，普经,百货商店和大型连锁店的市场活动对救是根据年龄.泯势口收入而粗as划分的各户群体.而如今，零IS行业的各户是由单拽个体构成的细分人群,同时，线上线下直至全爰道的融合更是地M了传统零售厂商对数字型i肖疙者需求的辨识地度.许多零店商巳经开始去试使用预测性分析技术来探索如何图够更好Jfe薄盅当今的消费者,应对第息万螭市场变化.然而,H着客户数据的激增,零售业离管担心借助现有的分析越力不足以获取必要的碱力,无法就烟百赛者全方位需求.针对这一现象,厂猫开始利用人工智能技术煨示客户趋势，推动更具个性化的购物体验.人工科能有助于提供丰富的客户交互体验.提升零他企业的河京力，提供更好的.基于数据Ia础上的Ji议.从而删三Kj决斯美国PHSmSky1.ab，公司配合商家现有的福像监控网络,将监控蚣据传回云蛾进行分析处理,通过对视闹R集的A1.分析,可以得出客户在商店内单位时间内由亍动筑迹、热点Sk客流和区域位停留明间，从而恬助商京能诩整更好的物晶搔放0或制定更精法的保侦策路.同时