人工智能创业者需要关注的方向是什么

时间：2022-10-12 10:26:26 如何创业我要投稿

人工智能创业者需要关注的方向是什么

　　创业是创业者及创业搭档对他们拥有的资源或通过努力对能够拥有的资源进行优化整合，从而创造出更大经济或社会价值的过程。创业是一种需要创业者及其创业搭档组织经营管理、运用服务、技术、器物作业的思考、推理和判断的行为。那么如何创业呢？下面是小编整理的人工智能创业者需要关注的方向是什么，仅供参考，大家一起来看看吧。

　　第一、自然语言处理、强化学习、记忆网络等技术领域

　　人类不同于其他物种的重要能力之一是“语言”，如何让人与技术（呈现方式多为机器人）进行交流，就是自然语言处理技术要实现的能力，这中间涉及机器翻译、机器阅读、知识图库、对话问答等等，还要对语法、句法、词法的不确定性进行全面的分解研究，在自然语言处理技术研究之路上，人们仍有很大的提升空间。

　　自然语言处理应用于行业中最为典型的有微软小冰、苹果Siri、智能客服系统、智能电销机器人等，创业者可以为用户带去更有趣的“Siri”陪伴与服务，可以为电销领域带去更高的转化率。

　　除了自然语言处理技术，创业者还需要研究一些细分的AI技术，比如如何让智能语音助手与机器人强化学习、形成记忆网络，如果将这些技术用于训练与预测，是否可以提供更高效的模拟培训、新的硬件服务等等。

　　第二、广告营销领域

　　人工智能可以为广告为营销提供更科学的数据支持、预测与服务，这个一直在讲究精准、高效的广告营销领域里，人工智能已经成功的实现融合与落地，用户在观看视频、在搜索内容后得到了相关广告的推荐大都经过了人工智能算法、大数据等来自多维度的智能分析。

　　创业者入局的最好方式之一就是，为企业、为那些各类需要智能化广告服务的用户群体提供更智能化的营销服务。

　　第三、零售领域

　　“新零售”概念的提出，除了玩法的多变，另一个最重要的因素就来自于“人工智能”的加入，人工智能可以为零售业带去更加智能、优化的交易管理，对用户的购买数据、行业的竞争数据等进行更综合的分析，可以给创业者带去差异化定价、组合定价等多种更优的定价管理，基于用户消费数据确定最有效的促销活动，基于促销规律、结合企业发展目标与市场现况确定最佳促销方式，基于多项物流数据策划出最节约成本的运营方式……

　　第四、网络安全领域与仿真技术

　　人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别……从多种生物特征中找出可以进行身份识别的方案，并应用于公共安全领域中去。

　　设计出虚拟黑客机器人，对企业网站进行攻击、找出网站存在的安全漏洞、并进行实时修补……这些将人工智能技术带进安全领域的创业故事枚不胜举。

　　拓展

　　哪些方向可以创业

　　1. 在广大市场中有具体的用途。成功的机器学习创业公司应成为有针对垂直应用的、有明确需求的技术。消费者包装产业就是个很好的例子，机器学习可以更准确地预测库存水平，以更好地管理供应链，降低库存成本，最大限度地减少过剩产能需求，并消除缺货这种情况。根据埃森哲的研究数据表明，机器学习可以使交付时间提高4.5倍，供应链效率提高2.6倍。

　　2. 关注重复人工参与的领域。强烈的人工干预意味着存在利用复杂预测算法进行优化的机会。在同样的供应链示例中，现在的分析师们会根据一些历史数据来估计库存需求，但很多时候也是凭直觉。通过利用生产时间、销售和其他数据，学习模型可以更准确地预测未来的需求。

　　3. 大量的可预测数据。创业公司需要大量的数据来有效地训练机器学习模型。他们可以和更大更成熟的公司合作，利用别人的数据学习，或者建立一个吸引用户输入自己的数据的产品，如果能做到这一点，这个创业公司很有可能成功。

　　4. 网络效应和防御性。算法将继续是开源的，这使得专有数据特别重要。而反馈和系统输入则提高了其准确性。因此产品应该鼓励人们对其预测和建议提供反馈。

　　可投资的类别

　　Medha觉得以下垂直领域，机器学习是有很大潜力的：

　　医学诊断和计算机生物学。机器学习将改善整个医疗保健价值链，并降低成本。改善诊断，减少错误，简化药物发现过程，这个潜力是让人灰常兴奋的。患者数据可用于早期检测疾病和个性化治疗计划。制药的生物技公司可以使用计算方法快速有效地发现比目前市场上更有效的新药。

　　供应链。机器学习可以改善供应链的几个方面，包括需求预测、市场趋势、贸易促销和新产品。现在的公司很难估计不断变化的市场模式和波动情况，而机器学习可以为业务决策者提供信息，并进行准确的.预测。

　　制造业。工业物联网是一个价值高达120亿美元的市场。根据Genpact对173名高管的全球调查，只有25%的人有物联网战略，只有24%的人对执行感到满意。这些高管正在寻找机器学习的解决方案，来提高产量，减少库存和成品水平，推动真正的成本节约和利润机会。

　　合规性。金融机构的合规部分是一个巨大的市场。自2008年以来，仅仅JPMorgan一家公司，就已经支付了360亿美元的定居点和罚款，并雇佣了8000多名做合规和控制的员工。机器学习可以改善客户和员工遵守银行和其他公司必须遵守的审计和合规性法规的过程。

　　企业级语音服务。尽管分析语音是业务工作流的关键组成部分，但它的复杂性使得语音处于机器学习趋势的边缘。来自NewVoiceMedia的2013年的研究报告称，由于呼叫中心效率低下，每年的损失在410亿美元左右。每年有240万内部销售代表，每年花数百万个小时在与用户沟通交流上。因此，很明显，在呼叫中心、销售、营销方面的自动化流程中存在很大的机会。

　　保险。保险是一个庞大且范围广泛的类别，机器学习可以帮助保险公司以更低的成本提供针对性的产品。比如，汽车保险公司可以使用驾驶和其他行为数据单独定价、溢价，或使用更好的欺诈检测，来降低其总体成本结构。咨询公司KPMG将机器学习描述为保险业的“制胜法宝”。

　　个人财务。新的数据和分析模型解锁（比如信用产品）以前是对千禧一代来说是不可用或不期望的金融产品。此外，智能自动化系统通过追踪行为并根据偏好和目标提供建议，降低了为消费者提供个性化建议的成本。Erin Shipley和TX Zhou在科技媒体Techcrunch上写过一篇关于人工智能对财务影响的文章，包括通过基于用户行为的个性化推荐来推动财务健康。

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