麦肯锡全球调研160个AI案例，发布5大行业34个应用场景

　　这正是现在人们对待AI的两种截然相反的态度。一方面，有人认为现在谈论人工智能的商业化还为时过早；另一方面，也有人坚信人工智能已经在企业的多个业务场景中发挥着至关重要的作用。然而，作为一个频繁出现在公众视野中，且关注度持续上升的热门话题，许多企业已经开始对AI“蠢蠢欲动”，甚至“先下手为强”。

　　不仅科技巨头们纷纷贴上人工智能的标签，众多企业也开始尝试利用AI技术优化运营。这种趋势不仅为消费者带来了便利，也使可口可乐等公司能够更有效地收集消费者数据、分析消费者行为，并据此调整产品和服务，提升管理运营效率。

人工智能在各行各业的应用实例

　　麦肯锡全球研究院对14个行业、10个国家的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。报告详细描述了5个应用案例，并对零售、电力、医疗3个行业的应用进行了图解：

1. 零售：通过图像识别、机器学习和自然语言处理等技术，智能服务机器人能与顾客互动，预测订单并提供引导。机器学习可根据消费者资料推送个性化促销信息，而基于深度学习的计算机视觉技术则能实现自动结账和付款。此外，无人机快递也完成了零售业务链最后一英里的交付。
2. 电力：借助传感器和机器学习系统，可以实时调整风力条件以最大化发电效率。无人机和小型机器人能在不关停电路的情况下检测和预测设备故障，而智能电线与机器学习的结合则能实现实时电力调度。
3. 医疗：机器学习程序能远程分析患者健康状况并提供健康建议，自主诊断设备能帮患者做简单体检，减轻医护人员压力。基于AI的诊断工具能更准确地诊断疾病，而AI算法还能预测患者行为和疾病概率，优化医院运营。
4. 制造：AI工具使工程和研发人员的周转时间更快、迭代次数更少，效率大幅提升。AI还能帮助管理供应链、提高审查流程有效性、优化制造流程和生产线等。
5. 教育：AI能解决教育资源分布不均问题，根据市场需求优化教育制度。自适应学习系统能在合适时间以最佳方式向每位学生提供内容，而自然语言、计算机视觉和深度学习则能辅助教师工作。

企业应用AI技术的关键思考点

　　对于尚未采用AI技术的企业而言，如何布局未来战略、如何更好地运用这些技术以及如何推进实施过程都是亟待解决的问题。基于麦肯锡的报告，我们总结了企业在应用AI技术过程中的10个关键思考点：

1. 不要轻信所有炒作：尽管AI投资正在升温，但企业对AI技术的采用仍滞后。只有少数企业在一个或多个业务或核心业务中大规模使用AI技术。
2. 信任AI能提升公司营收和利润：AI早期采用者中已有30%实现了收入增长或市场份额提升。此外，这些公司的利润率增长预计比同行高出5%。
3. 领导支持至关重要：成功的人工智能采用者往往得到公司管理层的强有力支持。未获得任何AI技术支持的公司几乎无法成功大规模部署AI技术。
4. 合作伙伴的才干和能力不可或缺：即便像亚马逊和谷歌这样的公司也需要通过外部市场和人才增强自身AI技能。
5. 避免技术团队独立进行AI项目：应由业务和技术部门主管共同评估和领导AI项目以确保企业关注最有价值的案例。
6. 投资组合方式加速AI历程：考虑采用基于投资组合的方法融合AI技术以解决具体商业问题。
7. 机器学习并非万能：尽管机器学习及其子领域深度学习备受关注但并非适用于所有事物。寻找合适的工具解决每一个增值的业务问题至关重要。
8. 数字化能力应优先于AI：数字化程度较高的行业更快采用了人工智能技术且创造出利润的可能性较高。
9. 要大胆勇敢：采取积极、“激进”策略的企业在AI应用方面拥有更好的利润前景。
10. 人与流程是最大的挑战：将AI纳入企业流程和决策过程的挑战超过技术性挑战。领导者需要决定哪些任务由机器处理哪些任务由人类执行并持续学习以应对未来需求变化。