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AI时代,产品在哪些领域能具体应用

2月10日 渡缘祠投稿
  AI无疑是2017最火热的风口之一,越来越多的产品经理开始了解与AI有关的一切。如何转型AI产品?AI产品如何做?这篇文章,我们来了解一下,AI产品在哪些领域能具体应用。
  最近身边有很多产品的朋友开始研究AI人工智能了,买了一本又一本高深莫测的书,如深度学习和机器学习等,我也顺手借阅了几本,发现确实是不太适合适合我这种学渣来看,里面涉及到大量的算法原理,数学公式等,虽然看得似懂非懂,但是依然被里面的一些核心思维所震撼到。
  就目前来看,人工智能领域是一个非常复杂的领域。若想做成一款好的人工智能产品,除了基础的技术设备、硬件设施以外,更核心的我认为是人才对于技术层面需要非常优秀的数据科学家,数据建模专家,算法分析师等。但是在AI商业化的领域,则是需要对综合素质十分强的产品经理。
  AI时代产品经理
  对于产品经理而言,我们可能永远无法在垂直领域达到算法科学家那样的高度,但是我们可以在横向的应用领域找到自己的位置,那么以下三点是十分重要的:
  懂行业中的所有痛点,能将问题描述清楚,同时不被传统思维束缚,提出新型的AI解决方案
  理解算法,洞察技术发展的趋势,能找到最适合当前行业应用的AI技术
  能将解决方案和AI技术结合进行产品化,能将AI产品商业化
  对于非常资深的行业专家来说,他们在思考问题上往往会给自己设限,比如公司老板说我们要做一个大型的购物中心,那么专家的工作流程可能就是,首先给这个购物中心定位,它是一个高端的购物中心,还是一个低端的,然后再针对这个定位去选择进驻的品牌,接下来再是后续的内容,但是AI就的思维模式就不同了,可能我就不会直接去帮助你定位购物中心是否高端,而是回归商业的本质,使用算法让这个商业中心賺很多钱,讲求生产效率、投资回报,而非品牌是否高端。但是这个AI当然不可能凭空产生,而是出自于某位产品经理之手。
  对于算法科学家来说呢,由于只能针对某一类具体问题,才能应用到自己的数学模型,然后不断的迭代去优化他的算法参数,在技术或者产品商业化的领域是有先天劣势的,所以也需要产品经理帮助其拆解行业问题,分解好各个模块,依次交给他们进行处理。
  总之AI产品经理要在自身的行业领域中扮演好“画龙点睛”的角色,而这个【睛】就在于商业化应用,将技术和商业二者进行有机结合,如若是你还有艺术细胞,那就厉害了,三位一体之后就直接向“乔老爷”挥手了。
  AI产品商业化
  接下来我们就来看看,目前的行业中有哪些AI智能已经开始进行具体应用了,大家可以从中找找感觉和启发。
  1、交通运输业
  核心生产效率问题:如何能更快,更省油,人工成本更低,交通事故更少
  AI解决方案:无人机、智能导航减少时间成本和燃油成本,无人驾驶降低人工成本和事故成本
  应用案例:滴滴派车的算法,Google无人驾驶系统,DJI无人机,Amazon自伺服仓储
  2、传统制造业
  核心生产效率问题:如何能生产周期更短,人工成本更低,良品率更高
  AI解决方案:可以24小时不停歇的精密作业工业机器人
  应用案例:生产特斯拉的KUKA机械手臂,用于维修高空电缆为QKM机械手臂
  3、高端制造业
  核心生产效率问题:如何能更高效的设计出更优秀的产品方案
  AI解决方案:通过学习历史数据,更快的找到更好的设计方案
  应用案例:国内某芯片制造巨头通过AI算法将芯片模具设计时间大幅缩短,AI还能大幅提升药物晶体选型速度。
  4、教育
  核心生产效率问题:如何能快速提高学习成绩,如何能个性化培养出更优秀的人才
  AI解决方案:自适应考试,自适应学习,个性化生涯规划
  应用案例:Knewton通过自适应评测精确诊断学生对知识点掌握的情况,并制定有针对性的学习方案。iPIN的完美志愿根据个人特质和数千万人的职业发展经历,为学生制定个性化的生涯规划。
  5、法律
  核心生产效率问题:如何能更准确的断案,预测案情走势和匹配法律资源
  AI解决方案:案情分析,案情推理,律师背景分析,法律文书写作
  应用案例:基于IBMWatson开发的ROSS,基于iPIN开发的法律谷可以帮法官分析案情和匹配律师
  6、财务
  核心生产效率问题:如何能提升对账、盘点、审计合规的效率
  AI解决方案:数据录入,异常行为监测,自动文书写作
  应用案例:德勤全球率先将人工智能引入会计、税务、审计等工作中,代替人类阅读合同和文件
  7、金融
  核心生产效率问题:更短资金周期内,如何得到更高的投资回报
  AI解决方案:财报新闻解读,投资回报预测,财报新闻写作
  应用案例:高盛旗下Kensho分析大量数做智能投顾分析,某券商用机器人代替数据录入员,香港某教授用AI赌马赚8000万,VirtuFinancial用用户交易行为数据做投资1500天仅一天亏损
  8、医疗
  核心生产效率问题:如何能更快速准确低成本的诊断,并给出治疗方案
  AI解决方案:疾病诊断,结合基因技术的精准医疗
  应用案例:IBMWatson的肿瘤诊断模块,腾讯的肺癌诊断,国防科大的肺结核诊断,碳云的精准医疗
  9、文字工作
  核心生产效率问题:如更快的写作,更精妙的文笔,更吸引人的情节构思
  AI解决方案:标准文书写作,。
  应用案例:百度机器人写古诗,今日头条写作机器人报道体育赛事,iPIN的JD机器人创作招聘需求,日本小说机器人写小说
  10、艺术创作
  核心生产效率问题:如何获得更多更优质的灵感,如何构思更精妙的作品,如何降低制作成本
  AI解决方案:灵感生成器,辅助制作
  应用案例:Google绘画机器人,Google谱曲机器人Magenta
  11、新零售
  核心生产效率问题:如何能提升销售利润率
  AI解决方案:智能招商运营系统,智能定价系统,智能推荐系统,智能广告投放系统
  应用案例:万达用AI提升商铺坪效,沃尔玛用AI做动态定价,宝洁用AI辅助品牌广告投放
  12、编程
  核心生产效率问题:如何能提升写代码的速度和测试通过率
  AI解决方案:自动代码生成器
  应用案例:Viv通过一系列的自然语言处理来实现语言识别,并且基于英语词汇库建立了复杂的自我适应性计算机程序
  在我看来,每一次的技术革命都是效率的革命,蒸汽机的发明是人类体力劳动的效率提升;互联网的发明是人类信息传递的效率提升;而现在的AI则是人类脑力劳动的效率提升,这次的提升是真正意义上解放人力的,让我们有更多的时间可以去思考新的问题,而把那重复的90的脑力劳动交给机器。
  AI产品经理要怎么做?
  重要的事情说三遍:回归商业本质,回归商业本质,回归商业本质
  找到当前阻碍公司或者行业效率的核心问题,按照业务流程进行逐级拆解,针对每级提出多重的解决方案,并对方案评级,以工程思维选取最优解
  构建自己的人工智能技术库,紧跟技术发展趋势
  选取最合适的技术,应用到自己的解决方案中,看是否能大幅提高流程效率,同时评估性价比,择机进行产品化
  以上就是我对于人工智能的思考,欢迎与大家多多交流
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