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麦肯锡全球调研160个案例，发布5个行业34个AI应用场景（附图解）
来源：全球人工智能 时间：2017-11-03 15:53:56 作者：
“我觉得不行！”——“我觉得可以！”
这正是现在大家看待AI的两种态度。有人觉得现在去谈人工智能的商业化为时尚早，但也有人觉得人工智能已经在企业的许多业务场景中发挥至关重要的作用。
无论如何，作为一个刷爆朋友圈，并且曝光度与日俱增的热门话题，许多企业都已经对AI“蠢蠢欲动”，甚至“先下手为强”了。
不仅大大小小的科技公司都开始纷纷自觉贴上人工智能的标签，许多企业也开始尝试利用人工智能技术不断优化企业的运营。
这样的方式不仅给消费者带来了便利，也使得可口可乐公司可以更好地收集消费者相关的数据、了解消费者行为，并相应地调整其产品和服务，改善公司的管理运营。
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图解行业场景中的人工智能应用
这仅仅是人工智能一个非常小的商用案例。关于人工智能的商业化，麦肯锡全球研究院跨越14个行业、10个国家，对3073名企业高管进行了调查，并分析了160个案例，最终发布了《人工智能：下一个数字前沿？》报告， 其中，报告详细描述了5个应用案例，并对零售、电力、医疗3个行业应用进行了图解：
1.零售：连接消费者，改善购物体验
图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；
通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息；
基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能；
使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况。
2.电力：更少的电站，更智能的电网
通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率；
通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源；
智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载； 无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障； 机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题。
3.医疗：更快的诊断，更好的治疗
机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险；
使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力； 根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病；
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