2020年の人工知能の概要と2021年のトレンド

過去2年間、中国は世界の継続的なイノベーションの最前線に立ってきました。2020年の疫病は、人工知能の発展を含むすべての情報化のペースをさらに促進したようです。多くの企業が人工知能と関連技術をより積極的に開発することを望んでいます。では、2020年の人工知能の応用ではどのような成果が達成され、2021年以降はどのような傾向や展開が見られるのでしょうか。特別にまとめ、予測しました。

一般企業の多くにとって、人工知能の応用範囲は十分に広くなく、まだ浅いと言えます。その多くは、依然として「人工知能」という概念を、いわゆる自動化の現実に置き換えています。

2020 年には人工知能のどんなエキサイティングな応用成果が生まれるのでしょうか?どの分野で良い成果を達成しましたか?

2020 年以前の人工知能技術がまだ実用化のシナリオを模索していたとすれば、2020 年には人工知能がほとんどの人々の生活空間に入り込んでいます。

顧客サービスへの応用

マーケティングや小売業における人工知能の活用は、他の業界をはるかに上回るほど人気が​​あります。顧客の質問に答えたり、ビジネスチャンスを獲得するために積極的に電話をかけたり、あるいは単にアフターセールスの電話に応答したりする場合でも、チャットボットは企業の時間を大幅に節約します。もちろん、これらのテクノロジーはまだ改善する必要があり、ある程度の利便性を提供している一方で、不満も増えています。

また、購買傾向や嗜好の計算という点では、 Taobao、JD.com、Pinduoduo、Ele.me、Meituanなど、個人関連のインターネット企業はほぼすべてこの分野に投資しています。もちろん、TikTok、FACEBOOK、Toutiaoなどのソーシャルメディアでも、以前のオンライン検索やクリック操作に基づいてユーザーエクスペリエンスを向上させるために広く使用されています。

医療分野への応用

人工知能は医療業界で、特に医療診断（身体検査、画像支援判断など）の支援や電子健康記録管理において顕著な成果を上げており、医療システムの本来の効率を大幅に向上させています。流行中、私たちは人工知能を使って流行の進行と医薬品の開発をシミュレーションすることも試みました。

教育分野で広く使用されている

パンデミックの期間中、オンライン教育は急速に普及しました。人工知能は、オンラインでの生徒の状態の監視、宿題の管理、現場の雰囲気作り、授業後のフォローアップなどに活用できます。学術教育、特に幼児教育の分野では、非常に急速に発展しており、モバイル端末や一部のスマートハードウェアと広く統合されています。

観光と交通の発展

交通分野では、多くの企業が自動運転やそれに関連する研究、投資、プロジェクトに投資していますが、多くの専門家は、交通規制への人工知能の適用の効果は、個人による人工知能ベースの交通ツールの使用よりもはるかに大きいと考えています。

しかし、個人にとって最も広く使用されているアプリケーションは、ナビゲーション、ルート推奨、入札ホテル選択などの旅行アドバイスです。

金融監督の支援

人工知能は金融分野のリスク管理に役立ちますが、特に銀行や証券会社などの伝統的な金融機関では、その適用範囲はまだ大幅に改善される必要があります。現在、これは主に投機的な投資や金融ポートフォリオに使用されており、アルゴリズム取引のアプリケーションとしてより多く使用されています。

スマートホームは完全にスマートではない

モノのインターネットを活用してスマートホームを実現することは非常に一般的ですが、 2018年以降に購入されたすべての家電製品には、いわゆるスマートアプリケーションを実現できるQRコードが付いていますが、タイミング、開閉、スケジュール実行など、設定されたルールに従って特定の要件を実行するなどの機能は依然としてモバイルアプリケーションに集中しています。困ったことに、同じブランドの製品を使用していない場合、異なるブランド間でネットワークを構築するのは比較的困難です。

安全と保護

カメラの応用は普及し、顔、音声、行動認識と組み合わせることで、セキュリティ監視が大幅に向上しました。ただし、さまざまなデバイスの互換性と情報の接続に難しさがあります。インテリジェントセキュリティロボットは、コストを削減する段階に入り始めています。

テクノロジー企業の人工知能部門は、一般の人が考えるほど進んでいたり、深く浸透していたり​​はしないかもしれないし、技術自体もそれほど進んでいないかもしれない。人工知能のコア技術、特に機械学習と神経言語学は、いまだに少数の企業が掌握している。

2021年の予測

2021年には、人工知能が企業内部の管理効率をさらに向上させることができると多くの人が信じており、顧客インテリジェントサービスの分野にもより大きな影響を与えることは明らかです。

これにより、金融詐欺のより効果的な監視が可能になり、貨物輸送、配送、さらにはラストマイル配送などの物流にもより直接的な影響を与えることが期待されます。

政府が人工知能の監視に参加することは避けられず、人工知能が法律で規制されるのは時間の問題だ。

人工知能アプリケーションに関するアドバイス

すべての情報システムは、導入後すぐに企業に直接的な影響を与えることはできず、ましてやすぐに直接的な価値を生み出すことはできません。人工知能についても同じことが言えます。多くの企業幹部は、人工知能が企業に価値をもたらすために必要な時間と労力の投資を過小評価し、人工知能に過大な期待を寄せています。上級幹部は、人工知能に対する期待を調整する必要があります。

専門家の経験によれば、人工知能システムが洞察と予測サポートを提供するには通常 6 か月かかり、実際に利益を生み出すまでには少なくとも 1 年かかります。

もちろん、これらの人工知能は、金融情報システムで使用されている単純な画像スキャンおよび認識システムではありません。混同しないでください。ほとんどの人は、人工知能について比較的表面的な理解しか持っていません。

企業のデジタル変革の基盤となるのはデータです。企業内の人工知能のレベルに関わらず、従業員の間でデータに対する意識を育むことが必要です。