人工智能應用的十個主要行業
人工智能正在改變多個關鍵行業和市場,并且這項技術的應用正在迅速擴展。
如今,人們對人工智能的興趣已經上升到新的高度。機器學習、計算機視覺、計算機語音、文本和情感分析,以及自動駕駛汽車等技術都在給業界領袖帶來更多的興趣和想象力。然而調查發現,首席信息官和IT經理似乎仍然不確定他們如何準確地利用人工智能在其行業中創造收入。
O'Reilly公司在2019年發布的一份主題為“企業中人工智能的采用”的調查報告中指出,在1300名受訪者中,81%的人在采用人工智能技術的公司工作。然而,只有27%的受訪者表示他們在業務中有創收的人工智能項目。大多數受訪者(54%)表示,目前仍處于評估階段,并正在研究如何利用這項技術。
是什么阻礙了他們的部署?
23%的受訪者表示,最大的瓶頸是并沒有認識到人工智能需求的企業文化。此外,17%的受訪者表示他們的公司很難找到適當的商業案例。在工程中應用更加成熟的人工智能項目的企業中,這是一個更大的問題,近四分之一(24%)的先進組織仍在努力處理用例。
麥肯錫公司于2018年11月進行的一項調查顯示,人工智能采用率略有不同,但也發現了類似的趨勢。在這份報告中,77%的受訪者表示所在的公司已經部署了人工智能,但其中30%的受訪者表示只是試點運行項目。值得注意的是,只有17%的受訪者表示,他們的組織已經確定在其業務中在哪里可以使用人工智能。
報告總結說,“商業世界剛剛開始利用這些技術及其收益。事實上,許多組織仍然缺乏大規模人工智能創造價值的基本實踐,例如,描述人工智能機會所在的位置,以及是否有明確的策略來獲取人工智能所需的數據。”
那么,這些人工智能的機會在哪里呢?
以下重點介紹10個使用人工智能案例的行業,在這些行業中,人工智能可以提供影響企業利潤的實質性好處。
1.電信行業
麥肯錫公司在其調查報告中表示,電信業是人工智能采用的領導者。調查發現,75%的電信行業受訪者在其服務運營中采用人工智能,45%的受訪者表示,在產品和/或服務開發中使用人工智能。
向5G和軟件定義網絡的過渡為機器學習提供了明確的業務用例。雖然早期的網絡技術(3G、4G等)由同質技術組成,但5G創建的網絡融合了所有先前的技術以及一些新的技術。這就產生了一些極其復雜的網絡體系結構。如果沒有同樣先進復雜的監控、管理和自動化工具,人類就無法簡單地監控這些復雜的環境。在許多情況下,這些工具都結合了人工智能的功能。
2.科技行業
根據麥肯錫公司的調查數據,人工智能技術的第二大采用者是科技行業。在這種情況下,其重點是創建包含人工智能的創新產品,因為59%的公司使用人工智能進行產品和/或服務開發。
同樣,O'Reilly公司的調查報告發現,57%的計算機、電子產品和技術供應商在研發中使用人工智能技術。而45%的受訪者表示,在他們自己的IT系統中部署了人工智能工具。
技術供應商清楚地認識到將人工智能融入到他們自己的產品和服務中所提供的商業機會,許多公司還在內部系統中采用工智能。
3.金融服務
另一個值得注意的人工智能技術的早期采用者是金融服務業。根據麥肯錫公司的調查,49%的受訪者表示將人工智能用于服務運營,40%的受訪者將人工智能用于風險管理。
股票交易者最先意識到機器學習系統在識別市場模式方面可能優于人類,而如今,基于人工智能技術的自動化系統正變得司空見慣。
這些機器學習技術也擅長識別可能表明某人是否存在良好的信用風險或特定交易是否可能表明欺詐的模式。一些金融公司現在也向客戶提供他們為滿足內部需求而開發的工具,并開辟新的商業模式。
4. 制造業
人工智能為制造業提供了一些不同的獨特優勢,其中許多與底線財務結果直接相關。事實上,麥肯錫公司的調查報告發現,與其他業務功能相比,受訪者在將人工智能應用于其生產制造時看到了最大的價值。
最明顯的是,工廠可以使用人工智能機器人來提高生產線的速度、安全性、一致性。此外,他們還使用計算機視覺系統來檢查零件。機器學習在預測性維護、供應鏈管理和風險管理中發揮著重要作用。
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
最新活動更多
- 1 AI狂歡遇上油價破百,全球股市還能漲多久? | 產聯看全球
- 2 OpenAI深夜王炸!ChatGPT Images 2.0實測:中文穩、細節炸,設計師慌了
- 3 6000億美元估值錨定:字節跳動的“去單一化”突圍與估值重構
- 4 Tesla AI5芯片最新進展總結
- 5 連夜測了一波DeepSeek-V4,我發現它可能只剩“審美”這個短板了
- 6 熱點丨AI“瑜亮之爭”:既生OpenClaw,何生Hermes?
- 7 AI界的殺豬盤:9秒刪庫跑路,全員被封號,還繼續扣錢!
- 8 2026,人形機器人只贏了面子
- 9 DeepSeek降價90%:價格屠夫不是身份,是戰略
- 10 AI Infra產業鏈卡在哪里了?


分享













