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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努力對能夠擁有的資源進行優(yōu)化整合，從而創(chuàng)造出更大經(jīng)濟或社會價值的過程。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，大家一起來看看吧。
第一、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)、記憶網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)領(lǐng)域
人類不同于其他物種的重要能力之一是“語言”，如何讓人與技術(shù)（呈現(xiàn)方式多為機器人）進行交流，就是自然語言處理技術(shù)要實現(xiàn)的能力，這中間涉及機器翻譯、機器閱讀、知識圖庫、對話問答等等，還要對語法、句法、詞法的不確定性進行全面的分解研究，在自然語言處理技術(shù)研究之路上，人們?nèi)杂泻艽蟮奶嵘臻g。
自然語言處理應(yīng)用于行業(yè)中最為典型的有微軟小冰、蘋果Siri、智能客服系統(tǒng)、智能電銷機器人等，創(chuàng)業(yè)者可以為用戶帶去更有趣的“Siri”陪伴與服務(wù)，可以為電銷領(lǐng)域帶去更高的轉(zhuǎn)化率。
除了自然語言處理技術(shù)，創(chuàng)業(yè)者還需要研究一些細分的AI技術(shù)，比如如何讓智能語音助手與機器人強化學(xué)習(xí)、形成記憶網(wǎng)絡(luò)，如果將這些技術(shù)用于訓(xùn)練與預(yù)測，是否可以提供更高效的模擬培訓(xùn)、新的硬件服務(wù)等等。
第二、廣告營銷領(lǐng)域
人工智能可以為廣告為營銷提供更科學(xué)的數(shù)據(jù)支持、預(yù)測與服務(wù)，這個一直在講究精準、高效的廣告營銷領(lǐng)域里，人工智能已經(jīng)成功的實現(xiàn)融合與落地，用戶在觀看視頻、在搜索內(nèi)容后得到了相關(guān)廣告的推薦大都經(jīng)過了人工智能算法、大數(shù)據(jù)等來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)、為那些各類需要智能化廣告服務(wù)的用戶群體提供更智能化的營銷服務(wù)。
第三、零售領(lǐng)域
“新零售”概念的提出，除了玩法的多變，另一個最重要的因素就來自于“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，對用戶的購買數(shù)據(jù)、行業(yè)的競爭數(shù)據(jù)等進行更綜合的分析，可以給創(chuàng)業(yè)者帶去差異化定價、組合定價等多種更優(yōu)的定價管理，基于用戶消費數(shù)據(jù)確定最有效的促銷活動，基于促銷規(guī)律、結(jié)合企業(yè)發(fā)展目標(biāo)與市場現(xiàn)況確定最佳促銷方式，基于多項物流數(shù)據(jù)策劃出最節(jié)約成本的運營方式……
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、語音識別……從多種生物特征中找出可以進行身份識別的方案，并應(yīng)用于公共安全領(lǐng)域中去。
設(shè)計出虛擬黑客機器人，對企業(yè)網(wǎng)站進行攻擊、找出網(wǎng)站存在的安全漏洞、并進行實時修補……這些將人工智能技術(shù)帶進安全領(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. 在廣大市場中有具體的用途。成功的機器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)成為有針對垂直應(yīng)用的、有明確需求的技術(shù)。消費者包裝產(chǎn)業(yè)就是個很好的例子，機器學(xué)習(xí)可以更準確地預(yù)測庫存水平，以更好地管理供應(yīng)鏈，降低庫存成本，最大限度地減少過剩產(chǎn)能需求，并消除缺貨這種情況。根據(jù)埃森哲的研究數(shù)據(jù)表明，機器學(xué)習(xí)可以使交付時間提高4.5倍，供應(yīng)鏈效率提高2.6倍。
2. 關(guān)注重復(fù)人工參與的領(lǐng)域。強烈的人工干預(yù)意味著存在利用復(fù)雜預(yù)測算法進行優(yōu)化的機會。在同樣的供應(yīng)鏈示例中，現(xiàn)在的分析師們會根據(jù)一些歷史數(shù)據(jù)來估計庫存需求，但很多時候也是憑直覺。通過利用生產(chǎn)時間、銷售和其他數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)模型可以更準確地預(yù)測未來的需求。
3. 大量的可預(yù)測數(shù)據(jù)。創(chuàng)業(yè)公司需要大量的數(shù)據(jù)來有效地訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。他們可以和更大更成熟的公司合作，利用別人的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，或者建立一個吸引用戶輸入自己的數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，如果能做到這一點，這個創(chuàng)業(yè)公司很有可能成功。
4. 網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和防御性。算法將繼續(xù)是開源的，這使得專有數(shù)據(jù)特別重要。而反饋和系統(tǒng)輸入則提高了其準確性。因此產(chǎn)品應(yīng)該鼓勵人們對其預(yù)測和建議提供反饋。
可投資的類別
Medha覺得以下垂直領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)是有很大潛力的：
醫(yī)學(xué)診斷和計算機生物學(xué)。機器學(xué)習(xí)將改善整個醫(yī)療保健價值鏈，并降低成本。改善診斷，減少錯誤，簡化藥物發(fā)現(xiàn)過程，這個潛力是讓人灰常興奮的�；颊邤�(shù)據(jù)可用于早期檢測疾病和個性化治療計劃。制藥的生物技公司可以使用計算方法快速有效地發(fā)現(xiàn)比目前市場上更有效的新藥。
供應(yīng)鏈。機器學(xué)習(xí)可以改善供應(yīng)鏈的幾個方面，包括需求預(yù)測、市場趨勢、貿(mào)易促銷和新產(chǎn)品。現(xiàn)在的公司很難估計不斷變化的市場模式和波動情況，而機器學(xué)習(xí)可以為業(yè)務(wù)決策者提供信息，并進行準確的預(yù)測。
制造業(yè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是一個價值高達120億美元的市場。根據(jù)Genpact對173名高管的全球調(diào)查，只有25%的人有物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，只有24%的人對執(zhí)行感到滿意。這些高管正在尋找機器學(xué)習(xí)的解決方案，來提高產(chǎn)量，減少庫存和成品水平，推動真正的成本節(jié)約和利潤機會。
合規(guī)性。金融機構(gòu)的合規(guī)部分是一個巨大的市場。自2008年以來，僅僅JPMorgan一家公司，就已經(jīng)支付了360億美元的定居點和罰款，并雇傭了8000多名做合規(guī)和控制的員工。機器學(xué)習(xí)可以改善客戶和員工遵守銀行和其他公司必須遵守的審計和合規(guī)性法規(guī)的過程。
企業(yè)級語音服務(wù)。盡管分析語音是業(yè)務(wù)工作流的關(guān)鍵組成部分，但它的復(fù)雜性使得語音處于機器學(xué)習(xí)趨勢的邊緣。來自NewVoiceMedia的2013年的研究報告稱，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240萬內(nèi)部銷售代表，每年花數(shù)百萬個小時在與用戶溝通交流上。因此，很明顯，在呼叫中心、銷售、營銷方面的自動化流程中存在很大的機會。
保險。保險是一個龐大且范圍廣泛的類別，機器學(xué)習(xí)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，汽車保險公司可以使用駕駛和其他行為數(shù)據(jù)單獨定價、溢價，或使用更好的欺詐檢測，來降低其總體成本結(jié)構(gòu)。咨詢公司KPMG將機器學(xué)習(xí)描述為保險業(yè)的“制勝法寶”。
個人財務(wù)。新的數(shù)據(jù)和分析模型解鎖（比如信用產(chǎn)品）以前是對千禧一代來說是不可用或不期望的金融產(chǎn)品。此外，智能自動化系統(tǒng)通過追蹤行為并根據(jù)偏好和目標(biāo)提供建議，降低了為消費者提供個性化建議的成本。Erin Shipley和TX Zhou在科技媒體Techcrunch上寫過一篇關(guān)于人工智能對財務(wù)影響的文章，包括通過基于用戶行為的個性化推薦來推動財務(wù)健康。
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