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Bhaskar Roy（客戶合伙人，消費者分析主管）：

從云端處理轉向邊緣：隨著更多的實時決策需要減少決策時間，以通過連接的機器，物聯網等實現更智能的操作，這將導致數據處理和計算能力轉向邊緣，以實現更加動態的實際應用。

數據安全和隱私：隨著越來越多的國家／地區著眼于數據存儲的本地化，以及對數據使用限制／邊界的規范，推動個性化洞察的能力將受到挑戰。理想情況下，這應該會導致組織尋求創新方法來推動客戶的參與。

語音商務的重要性：隨著越來越多的服務／網站與Siri，Alexa，Google智能助理等語音功能集成，組織需要重新定義其SEO策略以推動類似／更高的轉換。這與語音機器人／聊天機器人功能的商品化相結合，應該會帶來更新的客戶體驗計劃。

David Yeo（客戶合伙人）：

領先公司將擴大對語音機器人的采用，而這將在低附加值任務中發揮更大的作用。

圖像分析將提高復雜程度，并支持索賠理賠人員更準確地估算財產和汽車的損失。

人工智能將開始被納入領先公司的指標儀表板，以提供自然語言處理（NLP）界面和預測性見解。

Sankar Narayanan（金融，TMT等部門首席實施官）：

為顧問和機構投資者等客戶提供經驗與服務將成為資產管理公司人工智能計劃的重點關注領域。 簡化的投資解決方案和按需顧問服務（通常通過在線／移動平臺進行）也將在來年推進。

2019年可能會看到一個或多個科技巨頭（如谷歌、亞馬遜、Facebook、蘋果）大力沖擊數萬億美元的投資行業，例如提供資產管理服務，加劇競爭，并在現有企業之間施加壓力，以提高運營效率。持續的差異化將包括龐大的數據，頂尖的數據科學人才以及高效運營的能力。

人工智能和工程人才之戰：將費用結構轉向“阿爾法”一代（注：“阿爾法”一代是指生于2010至2025年間，受科技影響最深的一代人）。這將導致熱衷于獲取替代數據源，人工智能和數據工程人才，以及與學術界和金融科技公司的進一步合作。

人工智能會朝著大規模實施的方向發展：包括云遷移，減少數據延遲和設計等工程，尤其是簡化的和個性化的解決方案。

行為科學的影響將超越基于目標的策略。行為科學的廣泛應用將把認知偏差，人類情感和博弈論等方方面面結合起來，并被引入投資和咨詢流程。

Lana Klein（GAIT部門管理合伙人）：

管理人工智能的“狂野西部”：人工智能的發展將激發（與之相關的）法律，道德和立法行動，以管理人類如何處理大數據和技術。

人工智能和大數據正在為人類創造許多新的道德和法律困境。技術增長速度遠快于人類處理法律，道德和心理影響的能力，并產生了人工智能的“狂野西部”。在未來幾年，我們將看到與解決這些問題有關的行動。

即使不會對我們造成傷害，我們如何看待其他人對我們的一舉一動，所思所想可能產生的利害關系？為了更加方便和安全，我們愿意犧牲多少隱私？對于通過AI芯片與我們的大腦融合來擴展智力的可能性，我們會如何感受？……總之，需要解決的問題很多。為此，新的法律，新的道德規范，新的心理界限都將出現。

AI個人安全代理的出現：AI引擎將扮演類似于防病毒軟件的角色，并幫助我們保護隱私，防止個人數據泄露，并免遭數據濫用。想一想：Google知道你最隱秘的想法和恐懼；Faceboook知道你的整個家庭和社交圈子，你的暗戀對象，以及你去過和喜歡過的地方；而Mint比你更了解你的財務狀況和消費習慣；23＆me公司則知道你的整個基因組信息。

Alina Ignatiuk（管理咨詢經理）和Alexander Sychov（GAIT部門首席數據科學家）：

人工智能的民主化：對人工智能技術的非專家使用和復制將會增加。這將通過為非技術專家設計的教育項目，為AI開發人員提供的用戶友好界面的應用程序，以及市場上更高的工資和對AI產品的興趣來實現。這種民主化將有助于增加人工智能技術的曝光率，并將其帶到每個家庭，使“群眾／更廣泛的社區”能夠利用這一點并提高生活質量。與此同時，以技術為導向的公司仍將面臨能夠在該領域開展突破性創新的技術專家的短缺。

“誰擁有數據，誰就擁有世界”：科技巨頭將利用其擁有的大數據壟斷優勢，并通過應用人工智能獲得的見解來賺取額外利潤。與此同時，更多的數據將公之于眾，從而帶來更多的公共倡議和社區服務的改善。

人工智能和數據科學市場的分散化和多樣化：雖然主要的基礎開發和突破性創新仍將由“AI藍籌”（想想全球領先的技術公司和大型分析公司，以及主要國家的政府）來完成，更多世界各地的公司，包括越來越多的基于AI技術的創業公司都將加入到這一領域。

人工智能應用程序和技術的發展與傳播將成為人類的雙向道路：一方面，這會通過使用更隱含的心理和行為數據，不斷帶來個人隱私侵犯，心理操縱增加等問題；另一方面，消費者將獲得更好品類和更高質量的產品與服務，同時人工智能將引入具有市場突破性的產品與服務，從而帶來更高的生活水平。

人工智能技術的發展使其能夠應用于法律服務等新的行業：例如，美國之前的遺留系統產生了司法裁決、先例、法庭聽證摘要等大量數據，這正是人工智能應用的完美背景，也將為法律公司提供降低成本的巨大機會。

從基于人類的洞察力轉向基于人工智能的洞察力：這將通過越來越多公開可用的社會經濟數據和市場趨勢來實現。

人工智能將成為傳統行業提高生產力的重要推動力：為農業、制造、醫療保健和公共部門等行業提供新的人工智能技術和產品，并將帶來下一次技術革命和生產力的提高。

人工智能將繼續把IT和數據管理行業提升到新的水平：對公司數據理解和使用的增長將帶來更高的需求，并在所有的全球化公司中推動基于AI的應用程序、數據集成和數據管理項目進入新階段。

對人工智能的商業興趣將推動人工智能領域和數學，物理，醫學等其他相關領域的科學發明。

人工智能將繼續改變高等教育市場：以人工智能為導向的課程不僅會擴展到技術專業，而且會出現更多的商業，醫學，社會科學等（人工智能）雙學位課程。這一趨勢將在發達國家擴大，并與發展中市場相呼應。

人工智能將繼續塑造全球勞動力市場，而這種影響將主要體現在兩個方面：一方面，傳統勞動密集型行業（如銀行，保險，政府，教育，醫療保健等）的低技能專業人士將被AI產品取代；另一方面，數據科學勞動力市場的發展將帶來所需專家的更加多樣化。相關教育項目和培訓的加大將為市場帶來更多“公民數據科學家”、數據可視化專家、跨領域專家（人工智能與醫療保健，人工智能與保險，人工智能與環境等）。