以消費者為中心的人工智能和自動化應用正在幫助消除一些公眾的誤解，即這些技術只會對企業有益，而對就業和招聘產生負面影響。隨著人們看到人工智能在醫療、社交媒體、公共交通、金融行業等領域的應用，人們對人工替代及人工效率等的討論已成為主流。

 

斯坦福大學的計算機科學家、計算機科學副教授吳恩達(Andrew Ng)最近將人工智能稱為“新電力”，并指出，未來十年，大多數行業將看到人工智能的價值顯著提升。最近的技術進步已幫助對一些陳舊的和過時的工作流程進行了全面改進，并提供了先進數據分析方法和更強大的(或“增強的”)智能，這不僅為企業提供支持，而且還為個人員工和消費者提供支持。

 

在2018年和2019年，人工智能被用來顛覆和改進了多個行業，并成為數十億美元風投資金的主要目標。到2020年，以下只是利用人工智能和機器學習技術可能取得進展的幾個行業。

 

 

通過智能技術進行標桿管理，這有可能滲透并完全改變人們對個人和整個組織目標的看法。人工智能技術可以而且應該改善招聘流程，同時應匯總數據以幫助將合適的人員安排在合適的職位，從而獲得最大的收益。將數據與帶有人工智能技術的學習程序一起使用，有助于提升人的體驗，而不是取代人的體驗，這是我們聽到的與人工智能相關的普遍擔憂。

 

例如，人才體驗平臺Fuel50提供了一些工具可以改變企業管理員工發展的方式(這本身就是一個數十億美元的產業)，可以提高一致性、效率，而且可以評估數據以前所未有的方式跟蹤進度。通過人工智能驅動的職業規劃，Fuel50平臺可提供具有透明度的職業道路，以調度內部人才的供應和提供技能預測，從而推動勞動力的未來發展。人工智能以及Fuel50這樣的初創公司會為你提供一種機會，以一種非常切實的方式來衡量工作是否成功，同時可簡化那些迫切需要一致性的工作流程。

 

 

人壽保險是一個價值6，150億美元的產業，始終沒有太大發展，并且傳統企業處于主導地位。然而，變革即將到來。保險科技產業在2019年的投資額創下了歷史新高，預計2020年將通過重大技術升級使這些投資得以回報。在美國有700多家保險公司，每家保險公司都提供20多種不同的產品，對數億個數據集進行整理是找到會產生最大回報的保單的唯一方式。

 

由于如此多的保險產品對消費者來說過于繁雜，并且不太可能自己進行選擇，因此人們往往會信任保險銷售代理人提出的建議，但這些建議往往是那些為代理人及其公司帶來豐厚回報的保單?；蛟S，可以使用機器學習技術對數十億個數據集進行整理，然后根據各個預設參數來找到最佳產品。

 

“當保險代理人可能在斟酌和比較少數幾個保險產品，以及僅基于數量限制來提供很多保險產品時，人工智能程序可以迭代這一技能，使其更高效，并確保消費者擁有最佳的產品選擇，”保險科技公司iLife的創始人尼爾森·李(Nelson Lee)說道。該公司利用人工智能為消費者提供負責任的、清晰的和優化的保單產品。此外，李認為，人工智能還可以通過智能安全和購買界面來保證人的體驗，由于所有產品選項都經過嚴格審查，因而消費者可以保護其資產和保單。

 

其他平臺也在不斷出現，以解決該行業中缺乏透明度的問題，例如Mployer Advisor，這是一家位于美國納什維爾的公司，其利用人工智能和融合眾多公共和私有資源的實時數據來對企業醫療保險產品的經紀人進行評分。隨著大數據和人工智能對保險業基礎的重塑，以及由于過時的工作方法亟待進行重大調整，到2020年可能很少有哪個行業比保險業能更好地應對顛覆帶來的影響。

 

 

根據Statista公司的數據，智能家電市場在2019年吸引了近170億美元，預計到2023年將增長近20%。這一以消費者為導向的市場證明了智能家居技術能夠與智能家電融合，同時提升其功能。此外，我們的房屋也與互聯網有更多的連接，而且目前我們正經歷著十年前才能想象到的科技進步。

 

總部位于硅谷的科技初創企業Chefling正在利用機器學習技術和家電連接功能來提供一個完全整合的烹飪體驗，包括自動評估冰箱狀態和食品存量，根據可用存量向使用者提供菜譜清單，然后利用智能家電來使烹飪流程自動化。這款應用程序還會提醒使用者缺少哪些食材，并可通過家庭雜貨配送服務為使用者訂購這些食材。該公司最近與全球家電行業領導者博世(Bosch)建立了融資伙伴關系，這很好地預示了該行業的整體前景。

 

廚房正迅速成為具有交互功能的智能家居中心，該交互功能旨在通過人工智能創造無縫體驗。人們對智能家居技術的需求甚至正在推動家庭以外的語音助理技術的發展。亞馬遜和谷歌公司正在向新興的語音技術初創公司投資數百萬美元，例如Drivetime，這是一家互動娛樂公司，其使用人工智能和語音技術在車內通過語音命令來完全控制游戲和娛樂。

 

 

在較高的層面上，有關醫療領域正在進行的討論通常圍繞患者的選擇、隱私、安全性、數據訪問和數據搜集。缺乏統一的系統會導致大量數據彼此分離，無法有效地進行比較，這是一個直接影響患者護理、診斷和治療的問題。隨著我們不斷采用人工智能和機器學習技術，醫療保健的目標是管理工作的優先級，提高患者安全性和護理水平;同時整合網絡安全解決方案和大數據處理系統來存儲和使用這些數據。

 

Patientory是一家醫療初創企業，旨在提升患者追蹤其健康狀況的方式。該公司正在依靠新技術來集中患者所積累的大量醫學數據。這種集中化工作正是目前醫療行業所欠缺的，將被用來形成可行且可實現的見解，從而在總體上為患者帶來更好的健康狀況。Patientory公司還提供了一個移動應用程序，旨在利用區塊鏈和機器學習技術將患者護理工作重新交到患者自己手中。Patientory公司的移動應用程序允許患者自己來創建個人檔案，以將其醫療信息安全地存儲在區塊鏈平臺上。

 

該平臺還可讓患者與醫護人員以及有類似健康問題或疑慮的其他患者建立聯系。隨著醫療行業向基于價值的體系不斷發展，我們將看到更多基于人工智能的增強功能和創新進展。醫療行業早就應該進行顛覆性創新，因此這不是一次很快就能扭轉局面的變革。

 

人工智能會像吳恩達所說的那樣真的成為“下一個新電力”嗎?上述行業都是龐大的產業，具有極大的空間進行創新、效率提升和全方位的技術融合，而人工智能可以輕松完成這些任務。

 

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