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中國(guó)首份AI落地白皮書發(fā)布

IDC聯(lián)合量子位發(fā)布白皮書,全面展示了2019年中國(guó)人工智能應(yīng)用狀況。這是國(guó)內(nèi)首份以人工智能應(yīng)用為主題的白皮書,也是站在年底對(duì)中國(guó)人工智能市場(chǎng)的一次梳理與總結(jié)。

  在MEET2020智能未來大會(huì)上,IDC聯(lián)合量子位發(fā)布白皮書,全面展示了2019年中國(guó)人工智能應(yīng)用狀況。這是國(guó)內(nèi)首份以人工智能應(yīng)用為主題的白皮書,也是站在年底對(duì)中國(guó)人工智能市場(chǎng)的一次梳理與總結(jié)。

  會(huì)上,IDC中國(guó)副總裁鐘振山認(rèn)為,這份白皮書“駁斥”了人工智能市場(chǎng)遭遇到的一些降溫的觀點(diǎn)。他介紹稱,2019年中國(guó)在全球市場(chǎng)占比大概12%,是全球第二大單一人工智能市場(chǎng),雖然比美國(guó)還有差距,但增速驚人達(dá)到64%,成為全球第一。

  白皮書還介紹了整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)的新變化。提到了作為這一年人工智能產(chǎn)業(yè)中的大趨勢(shì),AI技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)一步產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性融合。例如政府投入規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,但勢(shì)頭稍緩;金融行業(yè)公司在人工智能技術(shù)上投資上億元;加速落地的趨勢(shì)下,AI帶來的價(jià)值,已經(jīng)不僅僅限于降本增效等。

  人工智能技術(shù)商業(yè)化之后,“To G”成為一種新的商業(yè)模式。在各行業(yè)投入規(guī)模中,金融行業(yè)投入勢(shì)頭最猛,不乏有公司在2019年投入上億元在人工智能技術(shù)中。畢竟,隨著制造、醫(yī)療、電信等領(lǐng)域快速增長(zhǎng),產(chǎn)業(yè)智能化下AI應(yīng)用場(chǎng)景日趨豐富。有需求才能更好實(shí)現(xiàn)AI落地。金融行業(yè)的投資或許就是看中AI廣闊的發(fā)展前景。

  不僅如此,金融行業(yè)用戶涉足的AI技術(shù)領(lǐng)域還非常廣,對(duì)人體與人臉識(shí)別、OCR、內(nèi)容安全審核等領(lǐng)域都有關(guān)注。

  大多數(shù)企業(yè)對(duì)于人工智能技術(shù)的引用都是多元的,往往都是引用多項(xiàng)AI技術(shù)。會(huì)上介紹到,73%的受訪者表示,企業(yè)為了更好地滿足業(yè)務(wù)需求引入了多項(xiàng)AI技術(shù)能力。除了金融行業(yè)涉及的技術(shù)領(lǐng)域廣以外,專業(yè)服務(wù)/互聯(lián)網(wǎng)/信息服務(wù)用戶涉足的技術(shù)領(lǐng)域也非常廣泛,引入了NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、圖像、語(yǔ)音等多種AI能力。

  這種趨勢(shì)之下,技術(shù)供應(yīng)商也在拓展提供AI技術(shù)的邊界,語(yǔ)音識(shí)別公司攻入視覺領(lǐng)域,視覺創(chuàng)業(yè)公司切入語(yǔ)音和芯片,芯片公司加碼軟件和算法。

  當(dāng)前AI落地的核心除了需求以外,還包括降本增效,提升服務(wù)體驗(yàn)。這也是人工智能給企業(yè)帶來的直接效益和它自身的價(jià)值。

  白皮書中的數(shù)據(jù)顯示,人工智能落地帶來的新價(jià)值,并不限于此,還將體現(xiàn)在創(chuàng)新業(yè)務(wù)方面。白皮書中援引了某AI企業(yè)解決方案主管的說法,“客戶選擇嘗試更多的AI創(chuàng)新應(yīng)用,除了降本增效,對(duì)于業(yè)務(wù)創(chuàng)新理念啟發(fā)也非常重要?!?/p>

  白皮書中提到,降本增效,提升服務(wù)體驗(yàn),提高運(yùn)營(yíng)效率,降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等直接效益都是AI落地的價(jià)值。而具體的價(jià)值獲取方式,是行業(yè)用戶根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求,把人工智能應(yīng)用嵌入到組織內(nèi)的業(yè)務(wù)流程中。例如金融行業(yè)企業(yè)把人工智能應(yīng)用在運(yùn)營(yíng)、欺詐風(fēng)險(xiǎn)管理以及IT安全上。

  當(dāng)然AI部署不是沒有阻力,超六成企業(yè)認(rèn)為AI部署很難。核心阻力,來自于組織內(nèi)部AI技術(shù)人員匱乏、 缺乏質(zhì)量高的數(shù)據(jù)集。其他阻力還包括應(yīng)用場(chǎng)景不明確、項(xiàng)目成本等。除此之外,AI項(xiàng)目的實(shí)際落地效果尚未量化,或并未達(dá)到預(yù)期也會(huì)對(duì)AI落地造成影響。

  白皮書也表示,這些挑戰(zhàn)雖然是客觀存在,但也從另外一個(gè)維度折射出了AI落地新機(jī)遇:人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)集打造,以及提供具體場(chǎng)景、可量化效果的AI服務(wù),將成為AI落地中最受歡迎的玩家。

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