一。 什么是人工智能

人工智能是當前比較熱門的科學和各國重點發(fā)展的前沿技術(shù)，但人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI）一詞的出現(xiàn)，卻是早在1956年由麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等一批具有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題時提出來的，它也標志著“人工智能”的正式誕生。

人工智能是指通過計算機實現(xiàn)人的頭腦思維所產(chǎn)生的效果，是對能夠從環(huán)境中獲取感知并執(zhí)行行動的智能體的描述和構(gòu)建。從狹義認知角度來講，人工智能可分為人工智能產(chǎn)業(yè)（包含技術(shù)、算法、應用等多方面的價值體系）、人工智能技術(shù)（包括凡是使用機器幫助、代替甚至部分超越人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能）兩大類。

人工智能得到快速發(fā)展的時期，是2008年金融危機之后，美日歐等西方發(fā)達國家希望借助機器人實現(xiàn)再工業(yè)化。此時的工業(yè)機器人比以往任何時候都發(fā)展的更快，更加帶動了人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn)。

而企業(yè)層面，目前在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先的企業(yè)，包括IBM、谷歌、微軟、蘋果、東芝、三星等大型科技企業(yè)，國內(nèi)人工智能領(lǐng)先的企業(yè)，包括百度、科大訊飛，中國國家電網(wǎng)、阿里、騰訊以及一些新興科技企業(yè)，如商湯科技、云從科技、碼隆科技、影普科技、Yi+等。

二。 國內(nèi)人工智能應用領(lǐng)域及產(chǎn)值規(guī)模

2.1. 國內(nèi)人工智能應用領(lǐng)域及產(chǎn)業(yè)規(guī)模

人工智能作為科技創(chuàng)新產(chǎn)物，在促進人類社會進步、經(jīng)濟建設(shè)和提升人們生活水平等方面起到越來越重要的作用。國內(nèi)人工智能經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)在安防、金融、客服、零售、醫(yī)療健康、廣告營銷、教育、城市交通、制造、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商用及規(guī)模效應。

2018年國內(nèi)人工智能技術(shù)為實體經(jīng)濟貢獻收益規(guī)模達到251.1億元人民幣，而據(jù)艾瑞咨詢預測數(shù)據(jù)，2019年人工智能將為實體經(jīng)濟貢獻收入超570億元，到2022年貢獻收入將達到1573億元，年復合增長率達到58.2%。

在2018年人工智能251.1億元市場規(guī)模中，安防領(lǐng)域占比份額最高為53.8%，其次則是金融領(lǐng)域，份額占比為15.8%。

2.2. 人工智能在安防領(lǐng)域的應用

安防是為數(shù)不多的可以將人工智能成熟應用并落地的行業(yè)，為此，安防也被認為是人工智能的第一著陸場。這是因為人工智能在安防領(lǐng)域的快速落地，除了不需要過多的基礎(chǔ)建設(shè)之外，也得益于全國范圍內(nèi)安防設(shè)備的普及以及政府部門大力發(fā)展雪亮工程、智慧城市、平安城市、智慧交通、天網(wǎng)工程等公共安全領(lǐng)域項目工程的推動。其中，2018年公共安全領(lǐng)域安防貢獻的市場份額就超過70%。

人工智能在安防領(lǐng)域的應用主要是利用其視頻結(jié)構(gòu)化（視頻數(shù)據(jù)的識別和提取技術(shù)）、生物識別技術(shù)（如指紋識別、人臉識別等）以及物證特征識別（如目前大力推廣的ETC對車牌的識別等）等三大特性。其改變了過去需要通過人工取證、被動監(jiān)控的安防形態(tài)，視頻數(shù)據(jù)的識別和提取分析，使人力查閱監(jiān)控的時間大大縮短，而生物識別又大大提升了人物識別的精準性，極大提升了公共安全治理的效率。

2018年，我國“AI+安防”軟硬件市場規(guī)模達到135億元（不含C端用戶），其中視頻監(jiān)控占比達到88.1%，據(jù)艾瑞咨詢預測2019年將達到350億元，而到2022年，安防規(guī)模將超過700億元，復合增長率將達到51.45%。

2.3. 人工智能在金融領(lǐng)域的應用

人工智能在金融領(lǐng)域的應用僅次于安防，這要得益于移動互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的日趨成熟，為金融行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級奠定重要基礎(chǔ)。

從技術(shù)層面，人工智能的本質(zhì)上是機器通過大量的數(shù)據(jù)訓練作出智能決策，人工智能能夠賦予機器具有理解力的“大腦”，讓機器能夠解讀文字、數(shù)據(jù)所包含的“語義”，通過自學的方式獲得判斷的規(guī)則。金融行業(yè)作為高度數(shù)據(jù)化的行業(yè)，加之業(yè)務規(guī)則和目標明晰，是人工智能、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和云計算等數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的最好應用場景。以此同時，在互聯(lián)網(wǎng)時代，金融行業(yè)的在線業(yè)務將成主流，數(shù)據(jù)量的激增，超出了人的經(jīng)驗范疇和處理能力，而這些卻是人工智能最擅長處理的。人工智能正在對金融產(chǎn)品、服務渠道、服務方式、風險管理、授信融資、投資決策等帶來新一輪的變革。

2018年國內(nèi)金融領(lǐng)域人工智能相關(guān)科技投入（包括軟件和硬件設(shè)備）約為166.8億元，較2017年增速為42.9%，到2022年人工智能相關(guān)投入將超580億元，年復合增長率超過37%，其中銀行是人工智能相關(guān)應用的主要投入方，占比超過70%。

目前，人工智能在金融業(yè)的應用，主要集中在智能支付、智能理賠、智能投顧、智能客服、智能營銷、智能投研、智能風控等場景，這些場景又以銀行最具有代表。

2.3.1. 智能客服

智能客服是人工智能在金融領(lǐng)域應用最廣的。智能客服機器人取代了傳統(tǒng)菜單式語音和人工客服模式，能夠提供7*24小時的客服服務。智能客服在電話場景當中主要表現(xiàn)為機器管理和語音問答分析，智能客服可以通過深度學習文本中的對話、語音對話場景，并加以應用回復。智能客服目前在銀行領(lǐng)域應用最廣，平安銀行的客服服務人工智能替代率超過80%，其服務量也提升了兩至三倍，客服的人力降低了40%。

2.3.2. 智能投顧

智能投顧，即人工智能投資顧問，其是通過人工智能的深度學習和分析能力，為客戶提供個人理財產(chǎn)品策略咨詢，包括股票配置、基金配置、債權(quán)配置、交易執(zhí)行、投資損失避稅等策略。智能投顧的最大特點，是弱化“人性”，在基于大數(shù)據(jù)分析、AI算法等的前提下，一旦投資者選定了某種方案，資產(chǎn)的進出拋售就會嚴格按照既定的標準實行。

智能投顧的應用，最早可追溯到2016年年底，“摩羯智投”在招商銀行手機APP的上線。目前，智能投顧已成為銀行、券商、保險等金融機構(gòu)的標配型服務。

2.3.3. 智能風控

金融行業(yè)在傳統(tǒng)風控環(huán)節(jié)中，存在信息不對稱、成本高、時效性差、效率低等問題。而智能風控因為引入了人工智能科技，使得貸前審核、貸中監(jiān)控和貸后管理等環(huán)節(jié)效率和準確度都得到了極大的提升，智能風控還能促進風險管理差異化。另外智能風控在信用反欺詐、騙保反欺詐、異常交易行為等方面也發(fā)揮了越來越重要的作用，為金融行業(yè)欺詐風險的分析和預警監(jiān)測提供堅實的技術(shù)支持。

2.3.4. 智能投研

與智能投顧相比，智能投研主要面對B端企業(yè)用戶，為其提供輔助投研的工具。對于金融機構(gòu)來說，人工智能技術(shù)的介入，使得傳統(tǒng)投研的各個環(huán)節(jié)發(fā)生一定的優(yōu)化和革新，解放大量基礎(chǔ)的投研信息搜集類工作，而前期信息搜集的耗時性和不全面性，也是傳統(tǒng)投研中較為主要的缺陷。智能投研是在金融數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過深度學習、自然語言處理等人工智能方法，對數(shù)據(jù)、事件、結(jié)論等信息進行自動化處理和分析，為金融機構(gòu)提供投研支持。

2.4. 人工智能在客服領(lǐng)域的應用

前文金融領(lǐng)域中已經(jīng)提到了智能客服的應用，當然智能客服不僅僅只限于金融行業(yè)，在其他行業(yè)也運用得越來越廣?？蛻舴找肴斯ぶ悄芗夹g(shù)后，整體上節(jié)省了10%以上的運營成本。另外，通過對語音等非標準化數(shù)據(jù)的識別，企業(yè)能沉淀下一手數(shù)據(jù)資源，為后續(xù)精準營銷、產(chǎn)品升級等環(huán)節(jié)做好鋪墊。

據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2018年，國內(nèi)智能客服業(yè)務規(guī)模達到27.2億元，其中以智能客服機器人為代表的人工智能應用業(yè)務規(guī)模達到7.9億元，預計2022年智能客服業(yè)務規(guī)模將突破160億元，年復合增長率為56%，人工智能應用業(yè)務規(guī)模突破70億元。

2.5. 人工智能在零售領(lǐng)域的應用

人工智能在零售領(lǐng)域的應用已經(jīng)十分廣泛，包括無人便利店、智慧供應鏈、客流統(tǒng)計、無人倉儲等細分領(lǐng)域。人工智能通過深度學習以及計算機視覺、圖像智能識別、大數(shù)據(jù)應用等技術(shù)，使得工業(yè)智能機器人可通過自主判斷和行為學習，完成各種復雜的任務，包括在商品分揀、運輸、出庫等環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化。另外，將人工智能技術(shù)應用于客流統(tǒng)計工作中，其通過人臉識別客流統(tǒng)計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調(diào)整運營策略提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉(zhuǎn)換率。

2018年中國現(xiàn)代渠道主要零售商數(shù)字化建設(shè)投入為285.1億元，其中人工智能投入約為9億元，占比3.15%，據(jù)預測，到2022年其數(shù)字化建設(shè)投入將突破700億元，人工智能投入將超過178億元，占比超過25%，這主要得益于阿里巴巴、京東、蘇寧等零售巨頭的推動，以人工智能應用為代表的新零售概念處于增長的上升通道，未來兩年將保持較高增速。

而以計算機視覺技術(shù)為核心的人臉識別和商品識別是主要建設(shè)方向，相關(guān)投入占整體的55%以上。另外，零售領(lǐng)域供應鏈的優(yōu)化最為復雜，對人工智能算法的可用性要求最高，但更靠近零售業(yè)的核心點，未來可釋放的增益價值也將最大。

三。 人工智能未來發(fā)展趨勢

目前，人工智能的研究及應用主要集中在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應用層三個方面，其中基礎(chǔ)層以AI芯片、計算機語言、算法架構(gòu)等研發(fā)為主，技術(shù)層以計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發(fā)為主；應用層以AI技術(shù)集成與應用開發(fā)為主。而國內(nèi)人工智能企業(yè)多集中在應用層，占比高達77.7%，技術(shù)層和基礎(chǔ)層企業(yè)占比相對較小，分別只占有17.9%和5.4%。當然，未來隨著5G的建設(shè)普及以及科技進步，人工智能除了在語音識別、計算機視覺技術(shù)的繼續(xù)拓展和實地運用外，在人工智能芯片、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面也將引來增強趨勢，人工智能也將在越來越多的領(lǐng)域得到應用落地。

另外，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合（即AIoT）也將更緊密，AI的介入讓物聯(lián)網(wǎng)有了連接的大腦，使得萬物互聯(lián)互通成為現(xiàn)實，未來或?qū)㈩嵏铂F(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)模式。經(jīng)濟方面，助力產(chǎn)業(yè)價值鏈延伸，目前產(chǎn)業(yè)很難依靠既有技術(shù)與業(yè)務模式打破產(chǎn)業(yè)生命周期，AIoT通過設(shè)備感知與數(shù)據(jù)分析支撐新的產(chǎn)品形態(tài)與服務模式落地，開拓新的市場空間，產(chǎn)生新的發(fā)展周期。社會發(fā)展方面，數(shù)據(jù)價值得到挖掘，實現(xiàn)大量線下數(shù)據(jù)線上化，實現(xiàn)自動高效處理。
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