公司目前生产经营正常 Intel已恢复对其供货

但是首先，是什么使AI如此具有革命性?

像蒸汽机和电力一样，人工智能扩大了社会对生产力的上限。 与效率低下且容易出错的人不同，算法可以24/7全天候工作，并且不像人那样容易犯同样的错误。 除了生产力，人工智能的当前功能和未来潜力基本上是无限的。 人工智能应用程序导致复杂流程的自动化程度提高，个性化的客户体验，改进的风险管理等。

在本文中，我们将了解AI如何改变了几个行业。

人工智能与金融

麦肯锡的一份报告显示，金融服务业是极少数采用人工智能技术的行业之一，因此，一些公司的利润率比行业平均水平高出百分之十以上。

以下是AI如何改变金融业的一些常见应用。

预防诈骗

通常，AI应用程序寻求增加收入或削减成本。 但是，在预防欺诈方面，人工智能可以同时做到。 必须偿还客户的钱是一种代价，而且由于无法投资而损失了收入。 2016年，由于欺诈和身份盗窃，盗取了160亿美元，这就是为什么它是AI中最大的应用程序之一的原因。 通过分析客户的活动，位置和购买习惯，欺诈检测模型可以标记看似可疑或不寻常的事件。

算法交易

交易员面临的较大挑战之一就是控制自己的情绪。 制定合理的交易策略是一回事，而不管您面对何种动荡，坚持该策略又是另一回事。 但是，通过算法交易，它消除了交易的情感方面。 机器学习和人工智能大大改善了算法交易能力，使算法每天可以学习和改进，因为它可以提供更多数据。

个性化银行

许多金融科技公司都在利用AI为客户提供个性化的银行服务。 客户可以根据自己的风险偏好获得独特的金融工具投资组合，还可以根据他们的支出方式，收入和目标获得个性化的财务计划。 随着AI的发展，您可以期望看到更多的个性化银行服务。

如果您想了解有关人工智能在金融行业中的影响的更多信息，请查看《 2020年银行业人工智能趋势》。

人工智能与营销

直到最近，在很长的时间里，营销更多是一门艺术，而不是一门科学。 随着机器学习和人工智能的出现，数据科学家能够量化营销决策并总体上改善营销实践。

营销归因

营销中最大的问题之一就是弄清楚如何量化各种营销渠道的影响。 对于离线营销渠道(例如电视，广告牌或广播)，这尤其困难。

话虽这么说，但归因建模和营销组合模型却出现了两种流行的营销建模技术来解决此问题。 归因模型用于确定销售和转化功劳如何分配给客户旅程中的不同接触点(例如，客户看到一个Facebook广告，然后看到一个YouTube广告，然后看到一个SEM广告)。 归因模型的问题在于它们没有考虑离线渠道，这是营销组合模型的来源。 营销组合模型是多元回归的一种形式，旨在基于花费的美元来估算营销渠道的影响，以确定对转化或收入的影响。

客户分析

客户分析或客户细分是一种通过对客户进行分析来更好地识别客户的做法。 通过使用聚类技术和其他机器学习技术，营销人员可以更好地了解客户的人口统计信息(年龄，性别)和地理位置(地理位置)。 这样，营销人员可以更好地定位广告和消息传递以与其目标市场建立联系。

人工智能与物流

通常，物流不是业务上最热门的话题，但在人工智能方面却不是。 实际上，人工智能的最大潜力可以在物流中看到，包括自动化仓库和自动化车辆。

自动化仓库

当您想到自动化仓库时，您可能会想到数十万个移动机器人将亚马逊的库存从A点转移到B点的亚马逊仓库。尽管的确如此，但实际上还有很多。 自动化仓库还意味着使用数据来优化库存水平，从而减少所需的仓库空间，降低运输成本并降低总体成本。

（编辑：烟台站长网）

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