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人工智能創(chuàng )業(yè)者需要關(guān)注的方向是什么
創(chuàng )業(yè)是創(chuàng )業(yè)者及創(chuàng )業(yè)搭檔對他們擁有的資源或通過(guò)努力對能夠擁有的資源進(jìn)行優(yōu)化整合，從而創(chuàng )造出更大經(jīng)濟或社會(huì )價(jià)值的過(guò)程。創(chuàng )業(yè)是一種需要創(chuàng )業(yè)者及其創(chuàng )業(yè)搭檔組織經(jīng)營(yíng)管理、運用服務(wù)、技術(shù)、器物作業(yè)的思考、推理和判斷的行為。那么如何創(chuàng )業(yè)呢？下面是小編整理的人工智能創(chuàng )業(yè)者需要關(guān)注的方向是什么，僅供參考，大家一起來(lái)看看吧。
第一、自然語(yǔ)言處理、強化學(xué)習、記憶網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)領(lǐng)域
人類(lèi)不同于其他物種的重要能力之一是“語(yǔ)言”，如何讓人與技術(shù)（呈現方式多為機器人）進(jìn)行交流，就是自然語(yǔ)言處理技術(shù)要實(shí)現的能力，這中間涉及機器翻譯、機器閱讀、知識圖庫、對話(huà)問(wèn)答等等，還要對語(yǔ)法、句法、詞法的不確定性進(jìn)行全面的分解研究，在自然語(yǔ)言處理技術(shù)研究之路上，人們仍有很大的提升空間。
自然語(yǔ)言處理應用于行業(yè)中最為典型的有微軟小冰、蘋(píng)果Siri、智能客服系統、智能電銷(xiāo)機器人等，創(chuàng )業(yè)者可以為用戶(hù)帶去更有趣的“Siri”陪伴與服務(wù)，可以為電銷(xiāo)領(lǐng)域帶去更高的轉化率。
除了自然語(yǔ)言處理技術(shù)，創(chuàng )業(yè)者還需要研究一些細分的AI技術(shù)，比如如何讓智能語(yǔ)音助手與機器人強化學(xué)習、形成記憶網(wǎng)絡(luò )，如果將這些技術(shù)用于訓練與預測，是否可以提供更高效的模擬培訓、新的硬件服務(wù)等等。
第二、廣告營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域
人工智能可以為廣告為營(yíng)銷(xiāo)提供更科學(xué)的數據支持、預測與服務(wù)，這個(gè)一直在講究精準、高效的廣告營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域里，人工智能已經(jīng)成功的實(shí)現融合與落地，用戶(hù)在觀(guān)看視頻、在搜索內容后得到了相關(guān)廣告的推薦大都經(jīng)過(guò)了人工智能算法、大數據等來(lái)自多維度的智能分析。
創(chuàng )業(yè)者入局的最好方式之一就是，為企業(yè)、為那些各類(lèi)需要智能化廣告服務(wù)的用戶(hù)群體提供更智能化的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。
第三、零售領(lǐng)域
“新零售”概念的提出，除了玩法的多變，另一個(gè)最重要的因素就來(lái)自于“人工智能”的加入，人工智能可以為零售業(yè)帶去更加智能、優(yōu)化的交易管理，對用戶(hù)的購買(mǎi)數據、行業(yè)的競爭數據等進(jìn)行更綜合的分析，可以給創(chuàng )業(yè)者帶去差異化定價(jià)、組合定價(jià)等多種更優(yōu)的定價(jià)管理，基于用戶(hù)消費數據確定最有效的促銷(xiāo)活動(dòng)，基于促銷(xiāo)規律、結合企業(yè)發(fā)展目標與市場(chǎng)現況確定最佳促銷(xiāo)方式，基于多項物流數據策劃出最節約成本的運營(yíng)方式……
第四、網(wǎng)絡(luò )安全領(lǐng)域與仿真技術(shù)
人臉識別、指紋識別、虹膜識別、語(yǔ)音識別……從多種生物特征中找出可以進(jìn)行身份識別的方案，并應用于公共安全領(lǐng)域中去。
設計出虛擬黑客機器人，對企業(yè)網(wǎng)站進(jìn)行攻擊、找出網(wǎng)站存在的安全漏洞、并進(jìn)行實(shí)時(shí)修補……這些將人工智能技術(shù)帶進(jìn)安全領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)故事枚不勝舉。
拓展
哪些方向可以創(chuàng )業(yè)
1. 在廣大市場(chǎng)中有具體的用途。成功的機器學(xué)習創(chuàng )業(yè)公司應成為有針對垂直應用的、有明確需求的技術(shù)。消費者包裝產(chǎn)業(yè)就是個(gè)很好的例子，機器學(xué)習可以更準確地預測庫存水平，以更好地管理供應鏈，降低庫存成本，最大限度地減少過(guò)剩產(chǎn)能需求，并消除缺貨這種情況。根據埃森哲的研究數據表明，機器學(xué)習可以使交付時(shí)間提高4.5倍，供應鏈效率提高2.6倍。
2. 關(guān)注重復人工參與的領(lǐng)域。強烈的人工干預意味著(zhù)存在利用復雜預測算法進(jìn)行優(yōu)化的機會(huì )。在同樣的供應鏈示例中，現在的分析師們會(huì )根據一些歷史數據來(lái)估計庫存需求，但很多時(shí)候也是憑直覺(jué)。通過(guò)利用生產(chǎn)時(shí)間、銷(xiāo)售和其他數據，學(xué)習模型可以更準確地預測未來(lái)的需求。
3. 大量的可預測數據。創(chuàng )業(yè)公司需要大量的數據來(lái)有效地訓練機器學(xué)習模型。他們可以和更大更成熟的公司合作，利用別人的數據學(xué)習，或者建立一個(gè)吸引用戶(hù)輸入自己的數據的產(chǎn)品，如果能做到這一點(diǎn)，這個(gè)創(chuàng )業(yè)公司很有可能成功。
4. 網(wǎng)絡(luò )效應和防御性。算法將繼續是開(kāi)源的，這使得專(zhuān)有數據特別重要。而反饋和系統輸入則提高了其準確性。因此產(chǎn)品應該鼓勵人們對其預測和建議提供反饋。
可投資的類(lèi)別
Medha覺(jué)得以下垂直領(lǐng)域，機器學(xué)習是有很大潛力的：
醫學(xué)診斷和計算機生物學(xué)。機器學(xué)習將改善整個(gè)醫療保健價(jià)值鏈，并降低成本。改善診斷，減少錯誤，簡(jiǎn)化藥物發(fā)現過(guò)程，這個(gè)潛力是讓人灰常興奮的�；颊邤祿捎糜谠缙跈z測疾病和個(gè)性化治療計劃。制藥的生物技公司可以使用計算方法快速有效地發(fā)現比目前市場(chǎng)上更有效的新藥。
供應鏈。機器學(xué)習可以改善供應鏈的幾個(gè)方面，包括需求預測、市場(chǎng)趨勢、貿易促銷(xiāo)和新產(chǎn)品�，F在的公司很難估計不斷變化的市場(chǎng)模式和波動(dòng)情況，而機器學(xué)習可以為業(yè)務(wù)決策者提供信息，并進(jìn)行準確的預測。
制造業(yè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)價(jià)值高達120億美元的市場(chǎng)。根據Genpact對173名高管的全球調查，只有25%的人有物聯(lián)網(wǎng)戰略，只有24%的人對執行感到滿(mǎn)意。這些高管正在尋找機器學(xué)習的解決方案，來(lái)提高產(chǎn)量，減少庫存和成品水平，推動(dòng)真正的成本節約和利潤機會(huì )。
合規性。金融機構的合規部分是一個(gè)巨大的市場(chǎng)。自2008年以來(lái)，僅僅JPMorgan一家公司，就已經(jīng)支付了360億美元的定居點(diǎn)和罰款，并雇傭了8000多名做合規和控制的員工。機器學(xué)習可以改善客戶(hù)和員工遵守銀行和其他公司必須遵守的審計和合規性法規的過(guò)程。
企業(yè)級語(yǔ)音服務(wù)。盡管分析語(yǔ)音是業(yè)務(wù)工作流的關(guān)鍵組成部分，但它的復雜性使得語(yǔ)音處于機器學(xué)習趨勢的邊緣。來(lái)自NewVoiceMedia的2013年的研究報告稱(chēng)，由于呼叫中心效率低下，每年的損失在410億美元左右。每年有240萬(wàn)內部銷(xiāo)售代表，每年花數百萬(wàn)個(gè)小時(shí)在與用戶(hù)溝通交流上。因此，很明顯，在呼叫中心、銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)方面的自動(dòng)化流程中存在很大的機會(huì )。
保險。保險是一個(gè)龐大且范圍廣泛的類(lèi)別，機器學(xué)習可以幫助保險公司以更低的成本提供針對性的產(chǎn)品。比如，汽車(chē)保險公司可以使用駕駛和其他行為數據單獨定價(jià)、溢價(jià)，或使用更好的欺詐檢測，來(lái)降低其總體成本結構。咨詢(xún)公司KPMG將機器學(xué)習描述為保險業(yè)的“制勝法寶”。
個(gè)人財務(wù)。新的數據和分析模型解鎖（比如信用產(chǎn)品）以前是對千禧一代來(lái)說(shuō)是不可用或不期望的金融產(chǎn)品。此外，智能自動(dòng)化系統通過(guò)追蹤行為并根據偏好和目標提供建議，降低了為消費者提供個(gè)性化建議的成本。Erin Shipley和TX Zhou在科技媒體Techcrunch上寫(xiě)過(guò)一篇關(guān)于人工智能對財務(wù)影響的文章，包括通過(guò)基于用戶(hù)行為的個(gè)性化推薦來(lái)推動(dòng)財務(wù)健康。
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