小白也能看懂高科技，今天开始学习人工智能吧
智能汽车
IBM最近对顶级汽车高管进行了调查，74％的人预计到2025年我们将看到智能汽车上路。智能汽车不仅会融入物联网，还会了感知它的主人和周围环境。它可以根据驾驶员习惯自动调整内部设置 - 温度、音频、座椅位置等，发现问题甚至自行解决问题，自动驾驶，并提供有关交通和道路状况的实时建议。
十八、 智能传感器：
智能传感器可以检测汽车内部的零部件运行情况，通过智能视觉系统和传感器，它们可以提前警告任何可能的威胁，从而避免可能的紧急情况。这些传感器会在我们驾驶的过程中实时监控汽车的各项数据和指标，提供我们足够多的信息。并且也会根据各项指标的上限和下限设置警告，一旦超过马上会提醒我们。而且这一些还是通过3维图像展示给我们，让我们可以非常容易的了解到是什么系统的哪一个零部件出现了问题，以及现在情况下合理的处理方式。这些传感器甚至可以在客户不在场的情况下监控车辆的安全性。先进的车辆安全系统使用智能防盗系统来防止盗窃并确定车辆的确切位置，车载的AI可以通知用户车辆附近检测到威胁。通过语音识别传感器，可以使用语音指令控制汽车。通过AI功能引导的高效传感器可以抵御任何威胁，也是无人驾驶的基础。
十九、 无人驾驶汽车：
由于配备了传感器，自动驾驶汽车可以帮助客户驾驶。这个新功能将会大大降低驾驶员的难度和负担，即使驾驶员分心一会儿，汽车也会继续工作。由于他们配备了智能AI技术。通过深度学习和其他先进机制，通过从真实的声音和视觉中学习，AI可以像人类一样驾驶。有趣的是，AI驾驶员也可以从经验中学习，随着行驶里程上升，遇到的事件越多，在一段时间内变得越好。如果上路的汽车都配备了AI系统进行控制和路线规划，会发生什么呢？我认为汽车行驶会更像轨道交通，因为一切都是AI在控制，汽车行驶路径就像是划出虚拟的道路，每一辆车都可以和路面以及其他车辆交互，所有的车辆都会有序行驶和停车，一切都是协调进行的，这将会大大提升行驶速度。就算有突发事件造成车辆拥堵，AI也可以控制几百辆车同时启动和加速，在几秒之内达到正常行驶的速度，就像今天控制无人机群的样子，一切都是统一的行动。也不会有堵车，你也不需要超车，甚至不需要红绿灯，都是AI在控制汽车行驶和动态规划路线，那样的乘车体验将会大大提升。无人驾驶应该是十年内会大规模普及的技术，而AI接管车辆应该不会比这个时间晚很多。
二十、 无人运输车：
半自动化的AI运输车已经成功测试并且交付，这也会给运输业务带来新的发展方向，有着巨大潜力。AI和机器学习可以对对路线优化、速度调节、物流优化和网络分布等其他关键运输要素会产生巨大影响。无人配送，一定会是各大电商巨头抢先抢夺的市场，物流领域必争之地。虽然目前距离无人配送普及还有一定距离，短期内无人配送还处在实验阶段，全面市场化还需要时间。但随着人工成本上升，电子商务交易占比提升，未来几年将会产生巨大的配送需求。领先的物流公司已经在使用有经验的快递员来控制无人机送货了，经过几年时间的积累，获得足够多的原始数据给AI，就可以建立配送模型。到了后期一定会是人工智能控制的无人机和无人车配合进行配送。无人车把小批量货物运送到物流网络的末端节点，比如小区和街道的智能物流站点，然后无人机来完成“最后一公里”的配送。AI智能的物流控制体系将会提供更加迅速、便捷、标准化的服务，前端无人机只需要充电就可以随时出发。再加上后端物流分拣、打包的自动化，电子商务用户在下单之后到拿到商品的整个过程都会由AI来接管和控制，达到效率的最优和成本的最低。而用户下单之前的决策，其实也是由AI分析用户兴趣来进行推荐的，看到这里你应该可以理解为什么说AI正在融进我们的生活的方方面面，产生的深远影响远远不止于我们一般的理解。
科技金融
二十一、 程序化交易
许多人都希望能够预测金融市场在任何一天的变化趋势。机器学习算法正在越来越接近这个目标。通过算法和模型来实时监控大量的指标变化，从中发现趋势，并且自动化执行交易来进行套利。许多著名的交易公司使用专用系统来预测和执行高速、大量的交易。其中许多都依赖于成交的频率，但即使是单笔交易来看利益微乎其微，但是在足够高的交易量或交易频率下，也可以为带来巨额利润。当需要到处理大量数据或者自动执行交易时，人类不可能与机器竞争。在一些必须有由人做出决定的重大抉择时，交易员也会参考根据AI运算的模型，使用概率来进行预测和模拟。又是一个人类和AI合作创新的例子。未来的交易员如果不了解程序化交易，将很难在行业得到发展。在2000年，高盛位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员。而如今只剩下两个交易员，剩余的工作全部由机器来完成了。
二十二、 欺诈检测：
人工智能甚至可以检测在金融交易中，识别在人眼或任何其他传统验证系统中所未被注意到的轻微欺诈行为。基于神经网络的基于深度学习的算法在该领域已经取得了很好的成果，银行和金融机构已经开始以非常快的速度采用它。类似的方法可以应用于电子商务、信用卡和许多其他行业中的各种欺诈行为的识别。在金融行业，多年来积累了一定的数据，无论是个人征信数据，还是银行交易流水，将这些数据通过特征表达的方式转化到数据模型后，人工智能就可以借此来分析以往很难描述的金融现象，因此很适合处理风险控制、欺诈交易以及金融产品的营销，这些在以往都是要靠金融从业人员的经验来判断，并且很难进行准确定量的事件。机器学习在发现不同类型的潜在欺诈案件方面变得越来越好，有希望解决现有风控模型数据处理能力不足的问题。
例如PayPal正在使用机器学习来打击洗钱活动。使用分析数百万笔交易的AI工具，可以准确区分买卖双方之间的是合法交易还是欺诈交易。
二十三、 AI金融顾问：
各家银行和证券公司都在尝试推广AI投资顾问，这是APP内置的智能财务顾问，可以在最少的人力成本下为客户提供财务规划。结合聊天机器人功能，这种AI可以提供各种的理财建议。从当前的应用的情况来看AI提供的建议已经非常令人满意，而这背后的运作机制是数学逻辑来分析客户自身的财务信用指数，还有银行的当下风险承受程度综合出来的模型，用以计算信用额度和利息。理财计划的推荐也是一样的，AI在撮合金融产品和客户的需求，无论是贷款还是投资。根据客户需求的不同，给客户提供定制化的长短期理财计划，并且这些计划都是可以自动化执行的，客户需要做的仅仅是一个按钮授权AI执行操作而已。AI也用来提供的信贷智能评估， 使用预测模型揭示潜在的坏账风险， 在申请贷款之前查看客户的潜在信用评分，并提供定制的贷款计划。越来越多的业务都会在线上和人工智能达成交易，银行的网点的人工服务也会有所降低。趋势是更多的智能设备，更少的人力资源消耗。
二十四、 金融新闻：
金融新闻业正在促进业务蓬勃发展，甚至对每一笔交易都会产生影响。对于金融行业来说，及时有效的信息就意味着投资价值。人工智能可以更有效地完成新闻分析的任务，AI对于大量信息的处理非常有效，通过文本分析技术进行可以进行定性和定量分析，判断当前新闻事件的影响趋势，以及市场的反应情绪，从而推断去下一步走势可能性概率。最后通过图表的形式展现给投资者进行决策。但也要看到，多年以后当这个模型足够精确，能够完全模拟复杂的金融市场运行的时候，人也就会退出这个市场，而全部都是AI进行操作了，那时候当市场出现某一个投资机会和套利空间时，会有大量的AI进行买进或者卖出的操作，而决定收益的将会是模型和算法，以及自动下单的速度。又会引起新一轮的博弈竞争，只是商场的选手都是不同版本的AI。
二十五、 智能客户系统：
金融企业通过客户行为分析和追踪，经常与主动客户进行联系，以便推广新产品或现有产品，甚至针对潜在客户群体开发出定制化的金融产品。人工智能使这项工作变得更加智能，它可以识别现有和潜在客户，并监控他们对不同金融产品和服务的关注度和兴趣。在收集必要的数据之后，将用户进行标签化，协助制定产品策略来开发客户需要的产品。并且通过数学模型模拟各种条件下的，预测金融产品的收入，成本，利润情况从而决定是否发售这个产品。为了创建一个更高效的销售系统：很多金融企业已经将AI定制到客户关系管理也就是CRM系统中，在准确性和效率方面实现最佳结果。
企业管理
二十六、 AI战略规划：
一种人工智能算法，可以为公司设定长期目标和短期目标。并且自动将目标分解为预算管理和执行系统，对企业经营过程中的各种指标进行实时监控，并且对比同行业优秀公司的数据，以此来保障公司的战略目标得以有效执行，同时也降低了企业经营的风险。如果监控指标发现不好的趋势，通过警报系统发出警告，提示管理层注意。这样的系统的原型已经出现二十几年了，叫做商业智能，现在只是需要将人工智能的算法应用到系统中去，将会带来更大的商业价值。通过AI把企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出“更聪明”的业务经营决策。借助于人工智能与其他相关学科的技术进步，当下商业智能已能在特定场景中实现商业经营的智能化与自动化。也就是说AI不仅可以协助你的生活和工作，甚至可以帮你经营公司，以历史数据和市场的大数据作为支持，随时给你提出建议和指导，就像给企业聘请了专家顾问团来进行指导，仅仅投入很低的成本就能获得很有价值的建议。更好地运用这些技术企业就会获得额外的竞争优势。对于企业来说要着眼于未来AI的应用产出效果的话，当下就应该开始原始数据的积累。否则就算引入了AI的算法和模型也没有数据来驱动应用也就产生不了价值。
二十七、 数据的金矿：
为了进行营销预测，需要AI和CRM客户关系管理系统结合。越多的不同维度的用户数据关联起来，AI就可以越精确的了解这个用户。如果线上的电商平台消费记录和线下商户的消费记录通过手机号码或者身份ID关联起来，那么用户的消费行为画像就会相对完整的展示出来。根据消费行为的营销推送、购买预测、金融服务、医疗服务、出行服务等等都将从中获益。虽然你觉得这会很远，没有那么快实现，但是事实上，两三年前线上线下的巨头们就开始研究数据整合的可能性和方案了，这也是趋势性的，区别只是什么时候、实现到什么程度而已。大平台都会利用第三方数据来更好地了解现有的客户并瞄准潜在客户。 使用外部来源的数据提高AI分析的精确度， 识别可能的潜在客户扩展目标受众。对有兴趣的潜在客户进行标签化和精准的推送，符合需求的营销信息恰当好处推送给客户将会增加销售额。正因为用户数据有如此高的价值，所以各种互联网平台都不惜代价获得用户，拉高估值。看到数据那么值钱，那实体经济或者个人能不能也参与进去分一杯羹呢？这个问题我看不太可能，因为用户数据管理和分析是需要完整的系统的，尤其是用户行为分析和消费行为分析，需要海量数据处理的系统来进行存储和分析的。线下实体商业组织一般没有这样的后台和系统，仅仅存了一个会员基础联系方式，也没有从兴趣到成交的转化过程，这样数据的价值大打折扣。更加重要的是，大平台之间的数据的玩法都是数据交换，进行交叉匹配获得用户的标签，一般不会直接销售，除非是例外的情况。所以获得海量用户行为数据是非常困难的，而且涉及用户个人信息也是受法律保护，所以作为一般用户你能做的仅仅是了解这些APP会记录你的哪些行为，还有数据会开放给哪些平台而已。这些东西很容易找到，就在你注册用户时，勾选的“我已阅读并同意平台用户协议”里面，有着大段内容描述，感兴趣的可以去了解一下。
二十八、 AI客户服务：
大部分的客户服务咨询，对于企业来说都是常见的、重复性问题，但企业依然需要建立客户服务呼叫中心来及时响应这些需求，尤其是大型企业，尽管客服中心的规模已经非常巨大，也不能做到实时接入每一个客户的咨询，客户经常需要等待，大大降低了客户的体验水平。而AI机器人，通过自然语言处理技术以处理大多数咨询，并在需要时将客户转移到人工客服。人工智能通过与客户交谈的方式持续学习，接收数据反馈并改进，更多的对话练习带来更准确的回复和答案。可以大大降低企业客服中心的成本，将AI客服时间延长到7×24小时。而这一切是当下正在发生的事情，不管是智能语音客服还是机器人文字客服，都减少人工客服的工作量，让人工客服更专注于客户的更具体需求，处理那些复杂的，或是标准流程外的问题。同时接入人工客服也不在需要等待，这两点也实际提升了客户的满意度。客服通过提供正确的建议先解决问题，获得客户信任，然后，建议客户进一步购买，来增加销售和交叉销售。在AI服务领域，人工智能的自学能力已经被证明是非常有效果的。
试想一下你有没有在准备投诉客服准备退货的过程中，问题得以很好地解决，然后购买了更多的产品呢？这一切的发生，并不是你不小心，而是你在面对一个高效运作的系统，它知道你需要什么，以及你什么时候会产生购买行为。
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