188bet.com2019年机器学习商场潜力大盘点(附27份材料完整版)

2019年机器学习商场潜力大盘点(附27份材料完整版)

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2019年4月1日 188bet.com
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咱们整理了曩昔一年内的机器学习商场潜力,得出一份攻略。

来历:188bet.com 2019年4月1日

要害字:机器学习 人工智能 麦肯锡 IDC 德勤

运用更深化的洞悉来加强出售和商场营销,以改进客户体会,现已成为推进人工智能和机器学习运用的首要催化剂之一。

瑞士独立的经济研讨和咨询公司EconSight,最近发布了他们题为“Artificial Intelligence As A Key Technology and Driver of Technological Progress(人工智能作为技能进步的要害技能和驱动要素)”的研讨陈述。EconSight常务董事Kai Gramke发现,人工智能专利和知识产权开发以商场营销类为主,并且也是添加最快的一个类别,在2010年至2018年期间的复合年添加率到达29.3%,位列第二和第三位的人工智能专利类别分别是依据人工智能的数字安全(23.4%)和依据人工智能的移动(23%)。

Kai Gramke和EconSight以时刻序列可视化的办法,出现了人工智能专利的开展情况:

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别的,云正在敏捷成为人工智能和机器学习的知识产权和专利铸造厂。云提供商AWS、Google Cloud、IBM Cloud、微软Azure等都在全球规划展开了一场专利和知识产权的比赛。咱们都在致力于开发一套依据人工智能的服务,横跨各种代码开发、用例和进行扩展。在前四大云厂商中,微软Azure在创立人工智能服务的数量和品种方面领先于其他厂商。

借此时机,咱们整理了曩昔一年内的机器学习商场猜测和商场评价,得出以下攻略:

1、到2020年,人工智能和机器学习有望在商场营销和出售方面发明2.6万亿美元的额定价值,在制作和供应链方面发明2万亿美元的额定价值。麦肯锡的一项陈述对比了“高档剖析”与“人工智能和机器学习”在常见企业用例中发明的价值。【材料来历/麦肯锡“Visualizing the uses and potential impact of AI and other analytics(可视化人工智能和其他剖析的用处和潜在影响)”(2018年4月)】

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2、IDC猜测,到2022年,全球认知和人工智能体系的开销将到达776亿美元,三倍高于2018年猜测的240亿美元。IDC剖析,2017-2022年,认知和人工智能体系商场将完成37.3%的复合年添加率(CAGR),这一点令人形象深入,在整个猜测期内,将是规划最大且添加最快的技能类别,约占全部认知/人工智能开销的40%,五年复合年添加率为43.1%;在2017年-2022年猜测期内,出资添加最快的用例是药物研讨和发现(46.8% CAGR)、专业购物参谋和产品引荐(46.5% CAGR)、企业知识型职工的数字助理(45.1% CAGR)和智能处理自动化(43.6%CAGR)。【材料来历:IDC Worldwide Semiannual Cognitive Artificial Intelligence Systems Spending Guide(IDC全球认知人工智能体系半年度开销攻略)】

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3、在HFS Research和毕马威会计师事务所最近的一项查询中,有47%的受访者表明,他们要么扩展了机器学习的规划,完成了机器学习的工业化,要么正在将项目投入出产。53%的受访者表明,他们地点的安排要么扩展了剖析的规划,完成了剖析的工业化,要么正在进入出产阶段。【材料来历/数据核算资源网站Statista,依据HFS Research和毕马威会计师事务所的研讨,“Adoption plans for Intelligent Automation (IA) technologies in organizations worldwide as of 2018(截止2018年全球企业安排的智能自动化技能选用方案)”】

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4、改进客户体会和个性化,是营销人员选用人工智能和机器学习的首要原因。Adobe发现,营销负责人正在优先考虑依据人工智能和机器学习的运用程序和,以改进客户体会。有82%的商场领导者表明,正在选用人工智能和机器学习来改进他们的个性化战略。有64%的公司表明,依托人工智能和机器学习更精准的推送方针内容、促销信息。【材料来历/数据剖析公司Statista,“Leading reasons to use artificial intelligence (AI) for marketing personalization according to industry professionals worldwide in 2018(2018年全球职业专业人士运用人工智能进行商场营销个性化的首要原因)”】

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5、麦肯锡发现,在选用了机器学习和人工智能的企业中,有82%的企业取得了经济报答。从全职业来看,认知技能的出资报答率均匀为17%。www.188bet.com、媒体和文娱、范畴的企业正在加大出资,完成最高的出资报答率。Netflix发现,假如用户查找一部电影超越90秒,他们就会抛弃,Netflix经过人工智能来改进查找成果,避免客户丢失,每年避免10亿美元的潜在收入丢失。【材料来历/德勤:“State of AI in the Enterprise, 2nd Edition,Early adopters combine bullish enthusiasm with strategic investments(企业人工智能现状,第二版,前期选用者的热心与战略出资)”】

 

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6、到上一年,23%的北美企业至少在一种企业功能中嵌入了机器学习。在开展中商场(包含我国)有19%的企业、在欧洲有21%的企业也现已成功地将机器学习融入企业功能中。下图显现了麦肯锡对2135名企业高档办理人员进行查询的成果。该图显现了现已将人工智能嵌入了至少一种企业功能或许事务单元的受访者份额。【材料来历/麦肯锡“Artificial Intelligence Index,2018 Annual Report (人工智能指数,2018年年度陈述)”】

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7、经过在供应链运营和出产中心大规划布置人工智能,大型轿车OEM厂商能够将运营赢利进步16%。全球资讯www.188bet.com服务办理厂商凯捷对轿车原始设备制作商怎么进步运营赢利做出了保存而达观的猜测。保存设定的方针是2.32亿美元——比当时水平进步5%,这一收益来自运营本钱均匀下降0.2%,如劳动力、原材料、物流、办理、查看和保护等本钱。在达观的情况下,这一增幅将超越三倍,到达7.64亿美元。这一场景假定仅完成33%的财政影响,使经营赢利添加16%。【材料来历/Capgemini凯捷,“How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value(驱动轿车职业的人工智能转型:怎么在企业上下推进人工智能以进步安排价值),2019年3月”】

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8、我国人工智能的主导地位掩盖多个职业,而大多数国家只专心于少量几个职业。BCG采访了500家我国企业,发现“2017年新一代人工智能开展方案”正在给人工智能试点项目、人工智能的选用、人工智能项目的成功带来跨职业的影响。与美国和其他等国家不同,我国从人工智能中罗致价值的整体优势,并不是由一两个特定职业的强势主导地位推进的,而是一种国家级的、职业级的现象,其本源在于我国经理人怎么看待人工智能的立异。【材料来历/波士顿咨询公司,“Mind the AI Gap, December 5, 2018(AI距离,领导力造就非凡,2018年12月5日)”】

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9、从2008年至2018年期间,英国在人工智能和机器学习的企业收买、私募股权出资和并购方面的出资到达72亿美元,领先于其他全部欧洲国家。从欧洲的人工智能买卖活动来看,曩昔十年来一向保持着安稳的添加趋势,截止2017年共有1334笔买卖触及人工智能——曩昔5年添加了6倍。【材料来历/安永,“Artificial Intelligence in Europe: How 277 Major Companies Benefit from AI Outlook for 2019 and Beyond by Ernst & Young(人工智能在欧洲:2019年及未来277家首要企业怎么获益于人工智能)”】

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10、依据麦肯锡全球研讨院数据显现,到2030年,人工智能能够推进欧洲经济活动均匀添加20%。欧洲的人工智能草创企业约占全球企业总数的25%,其间许多公司专心于怎么进步制作业和服务业的收入添加。【材料来历/麦肯锡全球研讨院,“Notes from the AI Frontier: Tackling Europe’s Gap In Digital and AI (AI前沿笔记:追寻欧洲数字化和人工智能的距离)”】

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11、Gartner猜测,到2020年,人工智能发明的商业价值将到达3.9万亿美元。在猜测期内,改进客户体会的立异办法将成为商业价值的首要来历。Gartner猜测,大部分商业价值将来自于企业安排成功完成客户添加和客户保存。【材料来历/Gartner猜测,2018年全球人工智能发明的商业价值到达1.2万亿美元】

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12、IDC猜测,到2022年,全球在认知和人工智能体系上的开销将到达776亿美元。2018年这部分商场收入到达240亿美元,2017年到2020年的复合年添加率(CAGR)估计将到达37.3%。【材料来历/IDC,IDC Worldwide Semiannual Cognitive Artificial Intelligence Systems Spending Guide(IDC全球认知人工智能体系半年度开销攻略)

【附“2019年机器学习商场潜力大盘点”材料下载办法:进入188bet.com微信群众号(ID:itechwalker),回复要害字“机器学习材料”,即可取得。】

  • 埃森哲,“机器学习稳妥(Machine Learning In Insurance )”(PDF,14页)

  • 纽约出资公司ARK Invest,“2019大猜测,立异是添加的要害(Big Ideas 2019, Innovation is the Key To Growth)”(PDF,94页)

  • 美国政府问责局,“人工智能:新式时机,挑战和启示(Artificial Intelligence: Emerging Opportunities, Challenges and Implications)”(PDF,100页)

  • 安永会计师事务所,“Artificial Intelligence in Europe: How 277 Major Companies Benefit from AI Outlook for 2019 and Beyond(欧洲的人工智能:2019年乃至未来的277家首要公司怎么从人工智能展望中获益)”(PDF,41页)

  • “人工智能指数2018年度陈述(Artificial Intelligence Index, 2018 Annual Report )”(PDF,94页)

  • 波士顿咨询集团,“规划化人工智能:数字化转型的下一个前沿(AI at Scale: The Next Frontier in Digital Transformation)”

  • 凯捷咨询Capgemini,“驱动轿车职业的人工智能转型:怎么在企业上下推进人工智能以进步安排价值(Accelerating Automotive’s AI transformation: How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value)”(PDF,36页)

  • Chamakkala,Vipin,“今日的人工智能基础设施景象(Today’s AI Software Infrastructure Landscape”,2018年5月7日

  • 德勤,“企业版AI,第2版:前期选用者将看涨热心与战略出资相结合(State of AI in the Enterprise, 2nd Edition:Early adopters combine bullish enthusiasm with strategic investments ”(PDF,28页)

  • 福布斯,“我国怎么分配人工智能(How China Is Dominating Artificial Intelligence)”(2018年12月16日)

  • 福布斯,“微软领导人工智能比赛进入2019年( Microsoft Leads The AI Patent Race Going Into 2019)”(2019年1月6日)

  • 波士顿咨询,“ Mind the (AI) Gap: Leadership Makes the Difference(人工智能距离:领导力决议全部)”(PDF,20页)

  • 依据IDC最新开销攻略,估计到2022年,全球在认知和人工智能体系方面的开销将到达77.6亿美元。

  • IDC,“IDC全球认知人工智能体系半年度开销攻略(IDC Worldwide Semiannual Cognitive Artificial Intelligence Systems Spending Guide)”(PDF)

  • 经济学家,“危险与报答:关于机器学习的经济影响(Risks and Rewards, Scenarios around the economic impact of machine learning)”(PDF,80页)

  • 麦肯锡,“人工智能办理攻略(An Executive’s Guide to AI)”

  • 麦肯锡全球研讨院,“捉住欧洲在数字和人工智能方面的距离(Tackling Europe’s gap in digital and AI)”(2019年2月谈论文件)

  • 麦肯锡全球研讨所,“Applying artificial intelligence for social good”

  • 麦肯锡全球研讨院,“AI前沿笔记:追寻欧洲在数字和人工智能方面的距离(Notes from the AI Frontier: Tackling Europe’s Gap In Digital and AI)”(PDF,60页)

  • 麦肯锡全球研讨院,“AI前沿笔记:深度学习的运用价值(Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning)”(2018年4月)

  • 麦肯锡全球研讨院,“可视化人工智能和其他剖析的用处和潜在影响(Visualizing the uses and potential impact of AI and other analytics)”(2018年4月)

  • 麦肯锡全球研讨院,“NOTES FROM THE AI FRONTIER INSIGHTS FROM HUNDREDS OF USE CASES(来自数百个用例的AI前沿见地的注释)”(PDF,36页)

  • 麻省理工学院斯隆办理谈论,“Artificial Intelligence in Business Gets Real: Pioneering Companies Aim for AI at Scale(商业中的人工智能变得实在:创业公司的方针是AI规划)”(PDF,2018年9月17日)

  • 数据剖析公司Statista,“深度:人工智能2019年(In-Depth: Artificial Intelligence 2019)”(2019 年 2月)

  • Tractica公司,“2019年人工智能十大猜测(Artificial Intelligence: 10 Predictions for 2019 )”(PDF,12页)

  • 美国政府问责局,“人工智能技能评价,新式时机,挑战和启示(AI technology Assessment, Emerging Opportunities, Challenges, and Implications )”(PDF,100页)

  • 世界经济论坛,“怎么避免机器学习中的歧视性成果(How to Prevent Discriminatory Outcomes in Machine Learning )”(PDF,30页)