发现人工智能银行

医疗保险是医疗行业的一个重要组成部分，根据医疗保险和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)的最新数据，2016年，仅私人医疗保险支出就估计达到11亿美元。这一数字占2016年全国卫生支出的34%，为3.3万亿美元。

毕马威估计汽车保险的规模有望由70％萎缩是由于对自主汽车的需求和责任转移的上升，然后被放置在汽车制造商。随着人工智能的大部分行业的兴起，它遵循的是AI会发现它的方式进入汽车保险的世界。AI可以让汽车保险公司跟上正在寻找适合他们更快的服务，更快的支出，以及价格政策的不断变化的消费者基地。

在过去的几十年中，保险公司已经收集了大量有关其业务流程，客户，理赔等数据。这些数据可以在PDF文件，文本文档，图像和视频的形式非结构化或结构化，有组织，有策划的大数据分析。

保险业正在采取的各种业务功能的人工智能应用由于其大量客户数据的访问。根据我们的AI机遇景观研究在保险，AI的大约46％的索赔和43％，提供解决方案，承保的保险提供解决方案的供应商。虽然有保险，可以从AI中受益的其他领域，很显然，这两个核心原则保险在哪里牵引与AI在同行业中。

保险业是全球大公司占主导地位的是与客户打交道，每天申请保险索赔十万。索赔处理是保险业务流程的一个巨大部分和提高周转时间为每个权利要求是在保险公司降低运营成本的关键。

保险业正在采取的各种业务功能的人工智能应用由于其大量客户数据的访问。根据我们的AI机遇景观研究在保险，AI的大约46％的索赔和43％，提供解决方案，承保的保险提供解决方案的供应商。虽然有保险，可以从AI中受益的其他领域，很显然，这两个核心原则保险在哪里牵引与AI在同行业中。

由于阿片类药物的流行，医疗保险欺诈可能会被证明是特别紧迫的，因此在未来几年，杜绝欺诈可能会更加重要。

近年来，加强网络安全的需求甚至在普通公民中也有所上升。对于个人和财务信息来说尤其如此，诈骗者总是在寻找新的方法来破坏账户。保险行业对安全的需求也在上升，许多人工智能公司正在向保险行业出售索赔欺诈检测解决方案。

这篇文章最初写成由铁山赞助的深入AI报告的一部分，并撰写，编辑和出版对准我们的透明Emerj赞助内容的指导方针。了解更多关于我们的思想领导和内容制作服务我们的思想领导力服务页面上。

保险行业负责处理大量有关其客户群和员工的敏感财务数据。任何对保险公司CRM或其他索赔数据库的破坏都可能同时危及多个用户的个人数据，这也会使公司处于危险之中。

虽然很明显，AI现在才开始做它的方式进入保险业，埃森哲估计，在AI大的投资可能增加20％的保险公司的每年的盈利能力。

人工智能是可能影响到保险的整个景观，因为我们知道这一点。变化是在这里，更多的是来了。如今，保险市场是由庞大的民族品牌和原有产品线已基本不几十年演变为主。这种停滞历来认为它是被破坏一个行业的成熟。

保险业正在利用各种人工智能应用程序来解决业务问题，但最通用的可能是预测分析。聚合来自不同来源的商业智能数据的能力允许保险行业的业务领导者为跨部门的重要决策提供信息。

当涉及到保险空间的可能性，AI，它可能看起来像机器视觉为任何保险公司希望有作为被保险财产，汽车或人尽可能多的信息的必然选择。然而，这可能仍然还是成为许多保险公司的情况。保险空间有这种类型的AI软件的相对缺乏的案例研究。这可能表明缺乏保险行业的需求或对技术在保险使用的部分牵引力不足。

随着越来越多的公司发现文本数据的用途，自然语言处理(NLP)的应用越来越多。这包括拥有大量索赔数据和客户支持票的保险公司。

机器人过程自动化，简称RPA，已经在保险行业的自动化对话中占据主导地位好几年了。RPA能够捕获员工登录软件、搜索文档、输入数据和复制数据所采取的手动步骤。

即使在人工智能和数字数据存储的热门话题十分突出的时期，仍有一些公司拥有大量积压的数据，这些数据占据了它们数据库中的空间，但却没有提供足够的价值。大型企业和客户数据存储对于保险公司优化其业务操作和获得关于其业务决策如何影响公司增长的分析性见解是有价值的。

保险公司希望利用所有的数字客户数据，现在是提供给他们，其中包括一个新的数据源，一些最大的保险企业声称正在积极收集：从物联网（IOT）的互联网实时数据流。

公司收集外部数据的能力很可能会改变保险业因为它是今天。传统上，保险公司会从客户那里收集内部数据：数据，如体重，性别和健康问题的任何家族病史。然而，随着技术使得可以具体数据的收集更为个人比一大群人的出现，保险公司可能能够提供独特的，量身定制的政策给他们的客户。

保险业占美国国内生产总值的估计$ 507十亿或2.7％，有竞争力的行业。随着客户越来越挑剔剪裁他们购买保险，以他们独特的需求，从而导致保险公司正在探索机器学习（ML）如何改进业务运营和客户满意度。

AI可以发挥在路上欧洲保险公司做业务向前发展的重大作用。它可以提供保险公司，收集，提供了有价值的见解保险公司可以用它来吸引和保持客户的客户数据的新方法。

AI应用为保险业已经囊括肯定很多媒体最近。我们此前曾报道过在美国和欧洲保险等空间应用。在亚洲国家，如中国和日本有大量的保险行业，似乎已经建立了国家AI策略。

过去10年，几家主要的保险公司开始尝试人工智能，包括Progressive、All-State和State Farm。虽然没有银行和零售行业规模大，但保险行业的人工智能供应商正在不断增长。

保险业占美国国内生产总值的估计$ 507十亿或2.7％，有竞争力的行业。随着客户越来越挑剔剪裁他们购买保险，以他们独特的需求，从而导致保险公司正在探索机器学习（ML）如何改进业务运营和客户满意度。

Progressive公司是美国最大的汽车保险公司之一。自2010年代中期以来，该公司一直在试验人工智能，使用面向客户的应用程序，根据驾驶习惯更新保险费，并在聊天窗口中回答问题。在本文中，我们将讨论这两个AI用例。更具体地说:

保险业是竞争非常激烈，而且似乎是专家们的共识是客户在针对其独特需求的行业青睐的保险产品。大型保险企业可以提供个性化的客户体验，并采用AI提高运营效率。

过去，我们曾探讨过保险公司需要通过定制的保单和更个性化的客户体验来适应千禧一代的购买偏好。人工智能可以帮助实现这些目标，但保险公司如何才能实现这种人工智能转型呢?

该患者保护与平价医疗法案（ACA）已显著改变如何医疗服务提供者可以通过保险公司报销的景观。他们现在都基于通过基于价值的采购（VBP）款规定的准则报销。这种类型的支付模式的偿付根据他们的工作质量与被保险病人医务人员。

随着聊天机器人和简单会话接口的流行，银行、金融和保险行业对其他自然语言处理(NLP)功能的兴趣也越来越浓厚。

业内专家(既有我们自己的保险人工智能二次研究，也有2017年埃森哲(Accenture)的一份调查报告)一致认为，人工智能将成为未来2-3年让保险产品“更智能”的关键驱动力。

机器学习于金融空间广泛，从文件数字化文档搜索到欺诈检测深远的应用，聊天机器人。特别是保险的空间，然而，站在从人工智能和机器学习应用中的几个独特的方式获益。它们可以帮助保险公司与这在保险世界前列挑战：吸引和满足千年客户的需求。

研究与发展（R＆d）的便利也许是最常见的情况在医药行业的应用AI。有提取和组织来自临床试验记录和其他医疗文件研究数据众多解决方案。另外，存在的软件，可以在分子水平分析据称从药物化合物的图像数据。

与品牌药相比，非专利药的研发需求更少。因此，人工智能应用于研发似乎并不是仿制药公司最突出的解决方案。话虽如此，尽管没有先例，人工智能可能在许多领域帮助仿制药公司。

与其他行业的同行相比，制药和生命科学领域的商业领袖有更具体的商业智能需求。除了常见的业务驱动因素，如营销、损益和客户流失，制药公司还需要关于患者和临床试验结果的信息。

临床试验过程自动化的人工智能应用是制药行业最突出的人工智能应用之一。人工智能供应商目前提供的软件，可以让制药公司利用科学家的笔记，为有关未来试验的数据科学项目提供信息。此外，还有一些应用程序可以帮助公司在寻找进行临床试验的患者时，将客户划分为易于导航的组。

发现一种新的药物是一个长期的，昂贵的，经常是随意的过程。数以千计的化合物都受到了渐进一系列的测试，只有一个可能会变成是一个可行的药物。任何工具，它可以加快只是在这漫长的多步骤的过程中，这些步骤之一将不得不关闭整个链条产生巨大影响。这就是为什么一些大型制药公司正在转向AI帮助的过程。

在本集节目中，我们将与Murali Aravamudan对话，他是人工智能驱动的药物研发初创公司Qrativ的创始人和首席执行官，Qrativ是梅奥诊所和生物技术/数据科学公司nference的合资企业。Murali和我讨论了医疗行业中医疗信息和数据的激增，人工智能在开发治疗各种疾病的药物中的作用，以及人工智能在药物发现中的未来。

有几个因素促进了人工智能在制药行业的发展。这些因素包括生物医学数据集的规模和种类的增加，这是电子健康记录使用增加的结果。

当谈到机器学习的有效性时，更多的数据几乎总是会产生更好的结果——而医疗行业正坐拥一座数据金矿。麦肯锡估计，基于更好的决策、优化的创新、提高研究/临床试验的效率，以及为医生、消费者、保险公司和监管机构创造新的工具，制药和医药行业的大数据和机器学习每年可创造高达1000亿美元的价值。
这些数据从何而来?如果我们能看到有标签的数据流，我们可能会看到研发(R&D);医生和诊所;病人;护理人员;等。这些(目前)完全不同的来源是同步这些信息并使用它们来改进医疗保健基础设施和治疗的问题的一部分。因此，当前机器学习和医疗保健交叉的核心问题是:找到有效收集和使用大量不同类型数据的方法，以便更好地分析、预防和治疗个人。
在制药和医药ML的新兴应用是一个潜在的未来的曙光，其中的数据，分析和创新的同步性是一个日常的现实。
在Emerj，人工智能研究与咨询公司，我们研究AI如何影响医药行业作为我们的AI景观机会服务的一部分。全球制药公司使用AI景观机会，找出适合AI在他们的公司和AI应用在产业带动的价值。
在这篇文章中，我们使用的见解，从我们的研究提供的几个AI的制药开拓应用和领域持续创新的细分。

它可能会觉得好像AI应用，如机器视觉和自然语言处理持有，因为他们的能力，以摄取最有潜力的价值制药公司和变换非结构化的医疗数据。这是机器视觉尤其如此，因为医学成像数据可以跨多个部门当AI软件分析使用。

制药行业的商业领袖可能更关心机器视觉对临床和科学部门的影响，而不是包装和管理部门。然而，将这些类型的操作按优先级排序可能不会像它被夸大的那样提供ROI。相反，在与包装、运输和数据输入相关的药品中，机器视觉有许多可能性。

自然语言处理（NLP）似乎看到制药较少使用比AI机器视觉和预测性分析等方法，但仍然有在制药为NLP几个应用程序。业内人士大多涉及与结构化数据，但在某些业务领域，非结构化数据是常态。在这篇文章中，我们将讨论语言是如何处理自然可以帮助制药公司使他们的非结构化数据的意义，并用它来做出决定。

我们已经谈过在医疗保健和制药许多领导人在过去五年的时间，当它涉及到AI，最迫切的挑战是医疗保健和制药领导报告，他们是如何简化和组织他们的数据在不确定的方式，让他们构建机器学习模型。医疗保健公司，而供应商的供应商后，正试图出售他们在一个新的应用程序，该公司甚至可能不是接近准备都停留在他们的潜力AI举措的数据整合阶段。

埃森哲的报告，在2017年，16家顶尖的生物制药公司，在全球有的$ 428十亿的全球总营收，这是近一半的全球医药市场的净销售额。该报告还揭示了难以治疗疾病转移到专科用药。

麦肯锡估计，着手进行数字化改造进行重组价值链和驱动R＆d创新在整个医药行业可能价值$ 50-150十亿扣除利息，税项，折旧及摊销前盈利的。特别是，学习机很可能会继续在医药行业谋得一席之地。制药公司已经找到了机器学习，从药物发现到临床试验保留的应用程序。
AI在亚洲医药行业国家
AI似乎正在进入亚洲制药空间在过去的两三年里，特别是在中国和日本。在大多数情况下，提供或使用AI用于药物开发的企业才刚刚开始收购资金和人才。XtalPi似乎有天赋的最高密度的能够与机器学习工作体面的可能性。

AI在制药中的应用正在建设的势头，但我们希望把眼光局限在炒作，并找到潜在的趋势，在企业的事情。

最近的机器学习承诺的复兴改造数据丰富的世界医疗保健，以及很难有比制药业更兴奋任何医疗保健领域。

据透明市场研究公司称，远程医疗(或称远程医疗)是医疗行业中一个正在发展的行业，它已经稳步发展并形成了一个有利可图的行业。这家市场研究公司预计，到2025年，美国的总收入将从2016年的60亿美元增至195亿美元。

医疗设备行业是美国3万亿美元医疗保健行业的一部分，是一个增长和创新的领域，研究人员和制造商正在寻求将准确性与自动化整合在一起。根据SelectUSA(美国商务部国际贸易管理局的一个项目)最新报告的数据，2015年，美国在1400亿美元的全球医疗设备市场中占有40%的份额。

人工智能在医疗领域的应用，在白领自动化和诊断领域正变得越来越普遍。然而，医疗机器人可能是一个不太发达的领域。这可能是因为有关自动手术的规定。

With an ongoing nurse shortage in the United States and other areas, startups and global companies have begun developing methods for handling time-consuming responsibilities traditionally held by nurses, ranging from daily operations to diagnosis.

德勤(Deloitte)的数据显示，全球医疗支出预计从2017-2021年每年增长4.1%，2012-2016年仅为1.3%。该报告认为，人口老龄化、人口增长、发展中市场的增长、医疗技术的进步以及劳动力成本的上升将推动这一增长。

临床试验是药物发现过程的基础支柱。从本质上讲，临床试验是一种研究，它试图确定一种医疗方法或设备对人类是否安全有效。虽然制药行业经历了一些波动，但它仍然是一个有利可图的市场。据昆泰(Quintiles IMS Holding)估计，到2021年，全球处方药支出将达到近1.5万亿美元。

有几家公司声称提供AI解决方案，医疗保健公司，因为我们已经在我们过去的报道广泛探索。在这个特殊的报告中，我们专注于AI，因为它涉及到与电子健康记录（电子病历）和电子病历（EMR的）工作。AI厂商提供的解决方案，医院和诊所具有多种功能。

糖尿病是一种慢性领先的疾病，影响美国超过30万人。疾病结果从高血糖（血糖）由于不能正确地得到能量从食品，主要是在葡萄糖的形式。胰岛素是一种激素，通常帮助处理葡萄糖在体内。然而，在糖尿病的情况下，胰岛素不足（2型糖尿病）或过时的（1型糖尿病）。

医疗诊断是用来检测感染状况和疾病医疗检查类别。这些医疗诊断落入体外医疗诊断（IVD），其被消费者购买或在实验室设置中使用的类别。生物样品从人体分离，例如血液或组织以提供结果。今天，AI是打在医疗诊断领域的发展不可或缺的作用。

在进入本报告之前，我们必须通知读者，下面讨论的公司中没有一家声称提供诊断软件，除了Cognoa，它已经获得FDA的批准，将自己称为诊断工具。我们怀疑这是因为法律不允许这些公司这样做。我们通常不参考词典来确定一个概念是由什么构成的，而倾向于创建我们自己的明智的定义，比如在我们的《什么是机器学习?但韦氏词典将“诊断”一词定义为:“根据疾病的症状和体征来诊断疾病的艺术或行为。”

抑郁症是一种主要的心理障碍影响约16万名美国人。根据世界卫生组织，抑郁症的年度全球经济影响估计为1万亿$，预计到2020年将是残疾的首要原因。

皮肤科的定义是医学的一个分支，主要集中在评估和治疗皮肤疾病，包括头发和指甲的。市场调研公司BCC研究项目，对皮肤病治疗技术的全球市场将在2020年基础上，到2015年$ 17.1十亿在市场收入达到$ 20.4十亿，这个预期的增加代表的3.6％的五年复合年均增长率（CAGR）。

人工智能正在改变医疗网络的运作方式，以及医生执行日常活动的方式，从医疗转录到机器人辅助手术。尽管医疗领域人工智能更成熟的用例是建立在算法基础上的，这些算法在其他行业也有应用(即白领自动化)，但我们相信，在未来三到五年内，医疗领域的人工智能解决方案将越来越专门针对个别用例。

听力损失的影响在美国估计有4800万个人虽然严重程度可能各年龄组变化的条件，听力损失协会美国报告说，听力损失位居最常见的身体不适中的关节炎和心脏疾病之后第三位。

该阿片类药物过量危机继续保持对国家强大的抓地力。根据药物滥用研究所（NIDA），疫情的权利要求每天有超过115个生活在美国。

很少有公司声称提供人工智能解决方案，以骨科公司。我们发现，这些解决方案旨在帮助企业骨科用的以下业务问题中的至少一个：

慢性肾脏疾病(CKD)约影响1 / 7的成年人或约3000万美国人。慢性肾病的特征是肾脏受损，阻碍血液的正常过滤。因此，体内多余的液体和废物可能会导致其他健康问题。据美国肾脏学会统计，每年治疗肾衰竭的医疗费用估计超过320亿美元。

它应是毫不奇怪，AI已经找到了进入放射科以类似的方式向其他大部分医疗等领域。许多AI供应商，销售在阅片场才刚刚开始获得监管部门的批准。我们研究了使用AI在放射科以更好地了解AI发挥作用的行业，并回答下列问题：

With an ongoing nurse shortage in the United States and other areas, startups and global companies have begun developing methods for handling time-consuming responsibilities traditionally held by nurses, ranging from daily operations to diagnosis.

该患者保护与平价医疗法案（ACA）已显著改变如何医疗服务提供者可以通过保险公司报销的景观。他们现在都基于通过基于价值的采购（VBP）款规定的准则报销。这种类型的支付模式的偿付根据他们的工作质量与被保险病人医务人员。

机器视觉具有医疗保健行业内众多的使用案例，包括临床解决方案，例如医疗成像和医疗诊断。也有白领自动化可能性，如医疗转录，这是在我们的白领自动化采访CognitiveScale执行主席主要采访的话题之一。

在确保数据隐私方面，医疗行业可能是所有行业中责任最大的。违反电子医疗记录(EMRs)可能损害医疗公司的声誉，给病人带来不应有的压力，并使公司违反规定。

聊天机器人正逐渐被应用到医疗行业，并且通常处于实施的早期阶段。市场研究公司Grand View research估计，到2025年，全球聊天机器人市场规模将达到12.3亿美元。这一预期增长率反映了24.3%的复合年增长率(CAGR)。

据世界卫生组织（WHO），精神障碍的阵列包括抑郁症，双相情感障碍，精神分裂症和其他精神病，痴呆症，智力障碍和发育障碍，包括自闭症。

在这篇简短的概述中，我们将介绍卫生保健行业中语音识别软件的几个用例。语音识别软件，建立在自然语言处理(NLP)算法上，主要在医生的办公室里找到一个家。医生们用它把自己的笔记输入医疗网络系统，或者更新病人的电子病历(EMR)。

有几家公司声称提供基于AI-医疗转录软件，特别是语音识别软件，对医院和医疗保健公司。我们发现，这些解决方案旨在帮助医院和医疗保健公司在不同形式的医疗转录，转录语音转化成文字，以填写和更新病人的电子健康记录（EHR）和电子病历（EMR）数据库中的医疗记录。
机器学习医学转录-洞察力预先
我们似乎无法找到证据，突出公司的医疗转录提供语音识别软件有什么我们希望在人才方面，在他们的公司，除了Nuance通信。目前尚不清楚他们的解决办法究竟是如何不自然语言处理，一种人工智能的工作。Nuance的员工拥有博士学位，硕士学位和计算机科学学位和自然科学 - 如物理学许多数据科学家。这通常是我们寻找，当涉及到审查公司对他们的要求，以充分利用人工智能和通过市场宣传我们的AI供应商的网站经常看到切割。

各种用例和AI应用和机在医疗行业的学习提出了更加频繁，现在比以往任何时候。医疗业领军者可能会发现很难跟上其中在各自领域被应用AI。

在过去几年中已经在AI和医疗保健的交集从DeepMind与英国国民健康服务，以IBM的持续推动合作进入基因组学和药物发现领域取得的瞩目的巨大数额。从卫生保健人员的角度来看，许多重要问题都没有答案，并详细极少有人论及：
医疗保健的机器学习创新可能会给病人的生活带来什么不同?
什么破坏应该保健高管现在做好准备？
如何将医疗保健行业在5年或10年的操作不同的未来？
我们调查了50高管的医疗保健公司利用AI的。我们的目的是做分离的公司实际上是从那些谁使用它作为一个时髦词（超过我们最初的调查答复的15人拒绝了，由于缺乏真正使用AI的证据）应用AI的辛勤工作，提出重要的预测和行业见解清晰和交互式图表和图形。
下面的研究文章分为五个部分：

在AI目前的世俗野心纳入视野，学习机医疗保健应用似乎顶部在过去三年列表资金，并按。

医疗保健领域似乎已经到了用人工智能(以预测分析的形式)进行颠覆的时候了。埃森哲预计，到2021年，医疗保健市场的人工智能将达到66亿美元。

据德勤和经济学家，全球每年的卫生支出应在2020年达到万亿$ 8.734美元，并且，在用于医疗保健在亚洲AI我们之前的报告中提到，InkWood研究估计人工智能市场规模在医疗行业在各地$ 1.21十亿在2016年截至目前，众多AI厂商宣称使用机器视觉帮助医疗保健专业人士诊断病人。其他AI厂商声称能提供解决方案，以提高坚持药物治疗方案。

当涉及到医疗保健行业，一个或许能想到的众多用例AI方法，如机器视觉或预测分析。然而，自然语言处理（NLP）的医疗保健应用程序一样变化。

在人工智能之外，医疗行业有许多实现自动化的可能性。机器人过程自动化(RPA)技术可以为医疗保健公司提供涉及数据传输和临床文档的各种用例。将重要的信息从业务的前端转移到更深入的业务流程是RPA在医疗保健领域最常见的用例之一，许多其他解决方案都源于此思想。一个与RPA相似的短语和领域是“白领自动化”，读者可以在这里找到关于医疗行业白领自动化的完整采访。

大多数人可能会增强现实（AR）与智能手机应用程序和视频游戏，甚至口袋妖怪转到关联。但是增强现实中的各种行业，包括制造业和医疗保健获得牵引力。

医疗行业也许是仅次于当涉及到可与人工智能利用历史数据的巨量资金。从电子病历，保险索赔，临床试验和药物研发数据都可以拉成一个机器学习算法来生成对患者的行为，病人的风险，并有效的治疗见解的各种条件，各种人之间。

数据显示美国卫生和人类服务部的进步价值在美国卫生保健供给系统——基于病人的提供者支付模型结果已运行近平行于重要实现电子健康记录的速度/电子医疗记录(EHR / EMR)。

在保险、石油和天然气等少数行业，传感器和移动设备正以多种方式与人工智能软件合作，以实现商业智能。在医疗保健领域，移动设备和可穿戴设备允许患者接收有关其症状的可能诊断信息，并监测心率等指标。

埃森哲预测，在AI医疗市场的增长预计将在2021年从6亿$，2014年达到6.6 $十亿，以40％的年复合增长速度。我们已经介绍了AI在医疗保健上广泛TechEmergence，但在本报告中，我们将着眼于四个欧洲公司在医疗保健空间为商务和更小众的解决方案的消费者。我们发现，这些解决方案旨在帮助CPG公司有以下业务问题中的至少一个：

InkWood Research估计，2016年医疗行业的人工智能市场规模约为12.1亿美元。我们之前对来自医疗保健公司的50多名高管进行了调查，列出了医疗保健领域人工智能应用的现状。在中国、印度、日本和韩国的引领下，基于人工智能的医疗创新似乎已经进入了亚洲。许多公司声称，他们在亚洲的医疗保健专业人士的角色方面提供了帮助，包括帮助诊断、远程护理，以及提高病人利用可穿戴设备数据管理自身健康的能力。

有许多印度初创公司声称开发人工智能软件来帮助医疗行业。然而，他们的网站充斥着营销术语和炒作，可能会让人相信，一家公司在没有利用人工智能的时候利用了人工智能。在初创企业蓬勃发展的行业，我们建议读者在考虑任何解决方案之前，先仔细看看每家公司。

尽管大规模的风险投资进入医疗AI应用，有使用机器学习在实际应用中的医院几乎没有证据。我们决定，这个话题值得覆盖的深度，因为任何改变医疗系统在多个方面，直接影响企业的领导人，如职工保险或医院管理政策。

尽管人们可能会认为，医疗保健公司在人工智能研发方面投入的资金最多，比如临床试验、药物研发和手术机器人，但顶尖的医疗保健公司似乎并没有宣传它们的努力。

预测分析和处方分析似乎是顶级医疗设备公司最常见的人工智能应用类型。这些公司，尤其是Becton Dickinson、Medtronic和Fresenius Medical Care，倾向于与人工智能公司和供应商合作，开发他们打算最常卖给医院的软件。

麦克森是提供卫生信息技术，医疗工具和用品，以及护理管理工具和软件，在美国医疗服务提供商的大型医药分销商。该公司一直致力于结合人工智能解决方案，自2012年在内部，但在最近几年，他们已经采取了一些重要的自动化工具。

集简介:有涌入医疗保健人工智能大量的风险资本。从制药到医院和超越，在医疗应用潜力是有前途的。

路透社引用了一个统计的MRC数据，估计2016年商业智能产业的规模约为156.4亿美元。因此，人工智能将会找到进入商业智能世界的方法。在我们之前的报告中，我们讨论了商业智能中人工智能的6个用例。到目前为止，许多公司声称在金融领域帮助商业领袖，特别是在他们使用AI的角色方面。

信用卡公司可以利用跨多个业务领域的AI应用。基于AI-欺诈检测是在金融领域最广泛讨论的AI应用中，它似乎对信用卡的工作类似于它是如何工作的银行。此外，信用卡公司和金融机构可以使用人工智能软件来提高客户服务和开发客户，有针对性的营销活动。

据彭博社报道，2015年，全球信用卡、借记卡和预付卡的欺诈损失达到218.4亿美元。彭博社预测，到2020年，这一数字可能会以45%的速度增长。

美国消费者金融保护局(Consumer Financial Protection Bureau)的数据显示，美国人对债务催收的抱怨比其他任何金融事件都多。消费者金融保护局(CFPB) 2017年收到的316,810起债务催收投诉中，最常见的是“继续试图催收未偿债务”，39%的投诉者提到了这一点。

在经历了有记录以来持续时间最长的经济扩张10年后，汽车贷款机构正在寻找方法，利用新的机会实现增长和降低风险。

汽车贷款行业将与保险公司一样，从人工智能中获益，尤其是在承保和风险管理方面。根据德勤(Deloitte)的数据，每年有近5000亿美元的新贷款和租约发放，86%的新车购买依赖于贷款。在这篇文章中，我们讨论了人工智能初创公司如何在汽车贷款行业中促进不同的过程，以两个资金充足的初创公司为例，来说明这个领域的可能性:

洗钱是一个金融诈骗方法独特什么AI供应商和其他解决方案供应商是指在自己的“欺诈检测”的产品。这是因为该技术制作上看似由两个愿同各方进行验证诈骗汇款中心。

纳斯达克估计超过5万亿$每天都在交易它称之为“单词中交易最活跃的市场：”外汇，外汇或。企业领导人可能希望AI做出自己的方式进入外汇世界它具有进入金融和银行业广泛。大多数公司声称是预测何时进行交易或稳守货币，以帮助外汇交易商。事实证明，但是，大部分在外汇空间AI厂商实际上只是在要求使用AI。有确凿证据表明，他们的要求是不合法的。

金融机构很难跟上数字营销和广告领域的快速变化。有许多容易改变的因素，它们都对某些营销策略的有用程度有影响。随着互联网和广告的发展，一些公司可能会发现考虑一个自动化的解决方案来提高营销效率是很重要的。

似乎大多数人工智能支付处理解决方案都集中在欺诈检测和预防上。一些公司声称也提供直通式处理软件。下面，我们详细介绍了四家公司，它们都声称为银行和支付处理商提供人工智能，并在两个关键领域寻找解决方案:

零售商和金融机构都采用了人工智能和机器学习在他们的业务，以解决各种业务问题，比如网络安全和文件数字化。然而，许多公司也在使用AI提高他们的支付流程为他们的客户和客户。这些类型的应用通常层叠到一个现有的支付技术栈，其中可能包括直通式处理（STP）或机器人过程自动化（RPA）。

金融稳定委员会(Financial Stability Board) 2017年的一份报告显示，人工智能(AI)和机器学习公司在2017年管理的资产超过100亿美元，预计未来五年还会进一步增长。原因很明显;人工智能现在可以向财富管理公司提供新的功能，以大规模地增强和进一步个性化他们的服务。

银行和投资机构通常有大型研究团队，负责调查和监控可能影响金融交易市场的事件。投资研究是这些公司的一项业务功能，也是分析师、股票经理、投资者和交易员所需要的基本部分。

证券经纪商可能被投资者视为一个传统的人性化的服务，允许他们购买和卖出股票。当在如何比本世纪初的今天券商股是不同的变速看，最大的变化似乎是基于软件的自动化。简单地说，很多东西正在被人类做（如执行交易，向投资者提供建议，全权委托交易），现在可以通过软件来完成。

集简介:在很多方面，AI和金融是天生的一对。机器学习等技术，使其更容易确定可能不是由人眼检测模式，金融是定量的，首先，所以它很难不找牵引。金融公司还投入巨资AI过去，更开始进军机器学习（ML）和深学习的金融应用。在股票交易人工智能肯定不是一个新现象，但获得它的能力在历史上一直相当有限，对大企业。
本周，Kavout的首席执行官兼联合创始人Alex Lu加入了我们，他的公司为企业和个人提供人工智能交易应用程序。今天，鲁谈到了交易员现在可以在金融领域接触到的各种模式，并举例说明了Kavout和其他机构如何在股票交易中使用人工智能来打造更好、更个性化的产品和服务。

金融板块是最早与异常检测技术自动防欺诈采取商业人工智能。现在金融机构，包括贷款人，站到受益于数字化文件，消除了手工数据录入自动化后端流程。

在美国，贷款是一项庞大的业务，它直接或间接地影响到经济的几乎所有领域。由于数以千万计的美国人持有价值数万亿美元的贷款，任何一项技术，只要能对一家公司所持贷款的回报率产生哪怕是很小的改善，或者能提高其市场份额，都将价值不菲。

在银行和金融服务行业，自动贷款处理和承销并不是一个新概念。贷方一直面临着降低成本和时间的压力，这些成本和时间与内部贷款处理和周转有关。

在金融机器学习的问世，在使用AI自动从欺诈检测到客户服务流程产生了浓厚的兴趣迎来。虽然一些使用情况都远远不及他人建立，我们的研究使我们相信，在未来的五年内，银行将继续在机器学习投资风险相关的进程，包括承保。

有几家公司向银行和企业债权人提供基于人工智能的信用评分应用程序，以便更好地了解与潜在借款人相关的风险。传统的信用评分方法考虑到潜在借款的信用历史，但这可能不允许某些人获得信用，尽管他们可以在到期时偿还贷款。

有几家公司声称提供AI文件数字化解决方案，以银行，保险企业和其他金融机构。我们发现，这些解决方案旨在帮助金融机构的下列业务问题中的至少一个：

2017年，Equifax的系统遭到黑客攻击，超过1.43亿美国人的数据被曝光。其他事件，如WannaCry和Petya勒索软件诈骗，凸显了全球金融网络安全的脆弱性。据《全球银行与金融评论》称，在过去三年中，此类网络攻击每年造成近3600亿美元的损失。

许多金融机构都在尝试使用聊天机器人进行一般客户服务，以及为客户提供新的、更好的金融服务。除了银行和保险公司，其他类型的金融服务公司也可以从这种类型的应用中受益。金融客户现在可以使用ai支持的对话接口来检查他们的贷款申请和股票投资组合的状态，并请求退款。

一些金融机构已经在开始的部门的投资，专注于可能对判断市场发展其客户的情绪人工智能和机器学习应用。这些应用落在情感分析的范畴。之前我们已经介绍了一些顶级的机器学习在金融应用。在这份报告中，我们专注于为金融部门以人工智能为基础的情感分析应用。

国际财务报告准则(IFRS)和财务会计准则委员会(FASB)引入了新的财务和会计准则，要求金融机构以电子方式编制所有租赁协议和会计报告。这些新标准可能要求对金融机构的租赁和合同管理流程进行重大修改。

金融机构大约有数据可访问性的挑战。他们希望利用他们的大量数据，以便他们的员工，如客户服务人员，可以快速地找到他们需要的信息。

金融行业是人工智能的早期采用者。在交易中使用算法，以及多数大型金融公司已经拥有软件开发团队的事实，可能有助于该行业向数据科学和人工智能应用的转变。

金融业已经证明自己人工智能的早期采用者，相较于其他行业。因此，人工智能和机器学习金融的应用是无数。交易商，财富管理机构，保险公司，和银行有可能以某种形式也深知这一点。

早在移动银行应用程序、熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就已经有了卓有成效的应用。考虑到金融世界的高容量、准确的历史记录和定量性质，很少有行业更适合人工智能。机器学习在金融领域的应用比以往任何时候都要多，这一趋势是由更易于使用的计算能力和更易于使用的机器学习工具(如谷歌的Tensorflow)延续下来的。

如今，客户在几个不同的渠道银行和金融机构的互动已经导致爆炸客户数据由这些组织收集。该数据可以用AI来获得对当前和未来客户行为的见解得到有效利用。

According to the Automated Imaging Association (AIA), machine vision is a combination of hardware like cameras, image sensors, and image processing software that can help automate applications like inspection and analysis by allowing machines (such as robots) to ‘see’ their surroundings.

自然语言处理（NLP）是一个AI技术，真实寻找进入各种垂直的，但金融业是其中最感兴趣的NLP的业务应用。事实上，根据我们的AI机遇景观研究在银行，在AI的大约39％，在银行业提供的解决方案，涉及NLP供应商。

对一些人来说，面部识别可能感觉像是一种人工智能技术，有一个主要的用例和大量的利基市场，这些利基市场在提出要求的客户公司之外毫无用处。虽然安全和反欺诈解决方案往往主导对话，但面部识别软件有许多可操作的可能性。

机器人流程自动化(RPA)是一种跨多个行业用于自动化业务流程的技术。RPA软件涉及所谓的“软件机器人”来处理传统上由人类员工处理的重复性任务。也就是说，在制造业或重工业中没有真正的机器人。

国际数据公司(IDC)在其《全球大数据与分析支出指南》(Worldwide half - annual Big Data and Analytics Spending Guide)中表示，全球对大数据与商业分析(BDA)的投资将从2016年的1301亿美元增长到2020年的2030亿美元。在之前的一份报告中，我们讨论了金融领域的机器学习，而在这份报告中，我们更深入地探讨了金融机构的大数据解决方案和数据管理平台。本报告中的公司均声称，它们至少在以下方面帮助了金融机构:

有几家公司声称提供AI解决方案，银行和金融机构。我们发现，这些解决方案旨在帮助银行和金融公司有下列业务问题中的至少一个：

银行业和金融部门是在全球范围内的人工智能的五大应用中。随着印度似乎已经意识到了AI的潜力，我们决定以弥补印度人工智能领域的发展。然后，我们研究了使用AI在印度金融服务市场，以更好地了解AI发挥作用，并回答下列问题：

我们此前曾报道过顶机器学习在金融应用，并在本报告中，我们深入了解，并注重利用和提供在英国以人工智能为基础的解决方案，金融公司。英国政府公布的数据显示，英国在2017年经济总量的6.5％来自金融服务业的报告。截至目前，许多公司声称可协助金融业的专业人士从产品线管理到交易他们的角色方面。

金融业中的人工智能技术应用最经常集中在文件搜索和欺诈检测。这是大型信用卡公司如Visa和万事达卡，谁自己小企业和发卡机构提供的技术尤其如此。

当谈到他们如何为他们的业务实现和利用AI银行和金融机构，特别是不透明的。万事达卡是因为他们使用的大部分AI应用程序的内部和最近才开始让自己的技术更加透明，以更大的金融业的这个重要的例子。

这篇文章是基于在事件在旧金山，一个Grupo4s“房地产的未来”，在2018年三月由最初创始人兼首席执行官丹尼尔Faggella，在Emerj（原TechEmergence）所给的介绍一组房地产高管。

国际数据公司(IDC)在最近发布的《全球认知和人工智能系统支出报告》(Worldwide Spending on Cognitive and Artificial Intelligence Systems report)中估计，2018年，银行在认知和人工智能系统上的投资总额可能达到40亿美元左右。许多人工智能供应商声称为许多金融用例提供软件，如信用评分、保险承保、债务催收、欺诈检测，以及最近的金融法规，或所谓的regtech。

今天，两名高度讨论的颠覆性技术是人工智能和blockchain。在这一块，我们的目标是在那里AI和blockchain可以一起使用，以支持B2B环境亮点工程。

我们已经确定了在金融三个领域的公司正在申请AI来解决实际业务问题：fintech，regtech和suptech。

去年，波士顿咨询集团的报告相比，至2011年补充说，这些机构是在2017年平均每天200条规章的修订报告认为银行跟踪三次许多个人全球监管政策的变化。

ROBO-顾问是提供自动化的，基于算法的财务规划服务，几乎没有人监督的数字平台。

金融行业是人工智能的早期采用者。在交易中使用算法，以及多数大型金融公司已经拥有软件开发团队的事实，可能有助于该行业向数据科学和人工智能应用的转变。

金融板块率先开始为各种使用情况的机器学习应用试验之一。在2019年，银行和其他贷款人正在寻找机器学习，以此来赢得市场份额，并在不断变化的环境中保持竞争力，其中一个人不再专门去银行处理他们所有的银行业务需求。

美国国土安全部(DHS)经常处理大量数据。它的任务是“保障美国的安全”，这包括许多方面。这包括对国家的潜在威胁，从边境安全到网络安全，所以“大数据”可能是一个保守的说法。将机器学习和人工智能技术用于国土安全是不可避免的。

据埃森哲，轮询A＆d高管约66％表示R＆d他们正在寻找在AI投资为2019，特别是在安全性，生产和。80％的人认为以人工智能为基础的决策将在2021年对劳动力产生直接影响。

许多谷歌的“政府监控人工智能”搜索结果都与中国有关，这并不奇怪。人们的共识是，中国在人工智能研究方面要么正在赶超美国，要么正在赶超美国，而且中国在利用人工智能对本国人民进行政府监控方面相当开放。

军队后勤包含的功能比大多数人想象的要多。在现代战争中，这意味着要筛选大量的数据，以便做出有关供应、运输、通信等方面的决策。在物流的一个或多个领域使用人工智能(AI)和机器学习(ML)可以帮助加速这一过程，使其更加敏捷。

在过去的十年中因自然灾害，每年的死亡人数已范围从低到2015年14389至高达2010 314503，根据红十字会与红新月会国际联合会。每年有超过亿人也受自然灾害影响。政府，企业和救援组织都在努力保持这些悲惨的死亡尽可能低。一个工具，他们纷纷转向求助在最近几年是搜救机器人。

军队一直在寻找各种方法来创新自己的技术用于武器和车辆，接下去就是AI和ML将成为当前的十年是工作的一部分。目前，军方正在测试无人驾驶汽车和飞机的战场使用。然而，大多数AI应用这些车辆没有间隙经营附属于他们的武器。

市场对军用机器人是巨大的，许多开发可在公开竞争，大学校园，与DARPA自己的公告中观察到。

虽然在过去几十年军用无人机（UAV）是装备件很简单的技术进展迅速。他们现在使用的所有在世界各地，是一个数十亿美元的产业。按照蒂尔集团，目前全球军用无人机的生产维持在十亿左右$ 2.8，而且他们项目将增长到$ 9.4十亿在2025年。

很显然，美国军方已经在探索自主车的能力，在战场的兴趣。格里芬，国防部副部长的研究与工程国防美国能源部的报告在美国国会议员认为，在战区伤亡的52％已被归因于军事人员提供食品，燃料及其他后勤工作。

在这篇文章中，我们将研究几种具有人工智能能力的军用无人机和无人机。当涉及到无人机技术时，人工智能有各种各样的用例。军方似乎普遍将人工智能应用于允许无人机自主飞行，这需要机器视觉。

我们研究了军事和国防的空间探索如何以及在何处AI利用今天的世界军队和情报机构以及能力的人工智能可能给该行业不久。

军队一直走在先进技术的前沿。我们每天使用的一些最重要的应用程序，如Internet，是由军事用途开发的。尽管如此，军方采用预测分析的速度似乎比工业界要慢，尽管他们可能会选择不公布这项技术的应用。

本报告试图强调在军事机器视觉的真实使用情况下，各式各样。一些军方声称利用机器学习，在某些情况下，与承包商和公司合作，提供AI的解决方案。我们发现，这些解决方案有助于突出的机器视觉的当前和近期的军事应用的宽幅。该公司和组织在本报告中讨论的帮助与以下的至少一个不同的军队：

国防部DARPA美国国防部已计划投资高达2十亿在人工智能研究和开发$，在未来5年。万博官方软件这是联邦政府已花了基于人工智能技术的R＆d的$ 2十亿顶部。

大量的数据，管理得当，是许多行业，包括军方的福音。这是不可能的安装有效的军事行动不知道何时，何地，并在部署资源是什么。武大的数据，因此，可以帮助防守领袖做出更好的决策，只要它是不是“黑数据”。

中国军方或解放军，在很大程度上侧重于人工智能。然而，中国的竞相开发“聪明”，更便宜的人工智能技术为军队不是线性的，而是所涉及的中央政府，国内企业和国际贸易的许多方面的战略。该中心新美国安全的格雷戈里·艾伦发表了关于中国的AI策略的报告，他说：
中国军方领导人越来越多地是指智能或“智能化”军事技术作为其战争的未来基础自信的期待。“智能化”一词的用途是用于表示军事技术的新阶段超越基于信息技术的当前阶段。
他还表示，“中国国家和地方政府为实施这些计划在人工智能方面的支出总额没有公开披露，但显然有数百亿美元。”

在军队中使用人工智能(AI)的想法让很多美国人感到害怕，尤其是在军队中。美军通常在地面作战，因此对一些人来说，他们可能会在离家更近的地方作战。

政府合同是非常难以掌握。它需要细致的工作通过在打印时重达约8.5磅法规的色域得到的许多个月。创业公司和小公司，其中包括开发人工智能，往往没有足够的资源来争夺这个市场的份额。美国空军正在发生变化，通过简化流程取得了所谓间距天，其中第一个是在3月6日和7，2019在纽约。

今天公众使用的许多关键技术都起源于军事项目。因特网第一次成功的信息传输要归功于1969年美国国防部授予的一份开发“阿帕网”(ARPANET)项目的合同。全球定位系统(GPS)技术是在20世纪70年代被应用到智能手机上，用于精确的军事定位、协调和跟踪。

美国国家航空和航天局（NASA）的重点是提供信息，以民间机构，帮助他们解决在家庭和空间科学问题。这需要原始数据的不断变化的环境下的连续流。根据2017年的采访凯文·墨菲，地球科学数据系统计划执行美国宇航局，在目前最大的挑战是不是要去的地方没有人之前已经走了，但管理数据。

世界各地的军队已经开始做人工智能和机器学习能力，增加投资。在美国，欧洲和以色列的高级军事防务承包商都工作在AI软件杀跌国防部门。这就是说，军事采用AI的是截至目前缓慢相比，该承包商。

联邦调查局局已经想通小说的许多作品以及纪录片，因为他们做了什么着迷的人。在交涉并不总是有利的，但大多数人都同意，他们率先在执法的科学技术的许多进展。

很显然，美国政府在试图增殖人工智能技术创新为防御美国国防部最近采取强硬立场。还有那些谁相信美国，俄罗斯和中国已经进入了一个现代的太空竞赛式的竞争发展和治理的人工智能技术。

正如我们对美国国防承包商前5名人工智能的文章所做的，这份报告讨论了以色列国防承包商收入前4名的人工智能计划。尽管以色列是一个只有70年历史的国家，但它拥有世界上最现代化的军队之一。

由于我们最近关于人工智能的报告在美国国防承包商前5名的受欢迎程度，我们决定扩大我们的人工智能在世界军队的范围。这份报告试图阐明目前欧洲最大的私人国防承包商的人工智能项目。

诺斯罗普·格鲁门公司是一家美国的全球技术公司，提供自主，航空航天，网络安全和国防解决方案军事和商业组织。

波音公司向军方提供了一些自动驾驶车辆，它声称这些车辆可以帮助军方人员有效地完成日常和关键任务，降低了危及军方人员生命的风险。2017年，波音国防，波音公司主要的非商业部门，专注于政府合同，报告了295亿美元的收入。这使得它成为美国军方和全世界第二大国防承包商。波音公司成立于1916年，是一家拥有超过12万名员工的上市公司。

洛克希德·马丁公司为美国军方提供了大量的人工智能解决方案。该公司声称可以帮助军事运营商有效地完成日常和关键任务，降低危及军事运营商生命的风险。2017年，洛克希德·马丁公司报告收入510亿美元，其中352亿美元来自与美国政府的合同。这使洛克希德·马丁公司成为美国最大的军事承包商和世界上最大的国防承包商。

集简介:这一周，我们将要谈论的国防部门。我们采访瑞安威尔士，Kyndi的CEO，该公司在解释的AI工作。我们特别专注于国防工业的独特数据的挑战，以及AI的防守令状大的一般使用情况。许多的国防部门必须处理转移到其他空间和行业所面临的挑战。企业领导人应对极端脱节文本信息，有时被称为以各种语言或方言不同“黑数据”和信息，将能够与一些在这个情节谈到了独特的挑战产生共鸣，甚至可能获得一些见解如何处理它们。

市场研究公司IBISWorld的一位分析师说，杂货和药店等高频零售业务的利润率面临持续的挑战，这些业务的利润率平均接近1%。

电子商务is a bustling segment of the retail industry representing an estimated $102.7 billion or 8.3 percent of total U.S. retail sales in 2016. Total retail trade was approximated at 5.9 percent of the national GDP in 2016. As digital transactions become the standard method of purchasing goods and services, leading eCommerce firms are exploring how AI can enhance brand competitiveness and customer loyalty.

有几家公司声称为消费品包装公司(CPG)提供人工智能解决方案。我们发现，这些解决方案旨在帮助CPG公司有以下业务问题中的至少一个：

在techemeer做我们的地理定位部分最有趣的部分是我们能够在一个给定的国家或城市采访那么多人。最近我们在印度做了一篇关于人工智能的文章。我们采访了一些来自政府和现有的大公司的人，以及班加罗尔独角兽公司的一些人。

许多世界500强的零售商已经开始使用AI和ML来解决各个部门的业务问题。沃尔玛和好市多在杂货备货方面共享一份清单，其中包括产品的新鲜度和状态，以及在高峰时段补充库存的时间。

2017年初，亚马逊在其在线领域之外推出了一款新的人工智能应用:亚马逊Go，这是一款由人工智能(AI)驱动的杂货店，没有收银员和收银台。购物者在进入商店时激活商店的智能手机应用程序，获取他们需要的物品，然后通过他们进入的同一扇“门”离开，而不需要暂停使用信用卡或现金。他们的亚马逊账户会自动为他们所取的东西付费。

在同行业中，食品和饮料公司。虽然它是明显的AI发展缓慢移动可能能够使用AI用于食品加工，特别是：

今年，新商业领域对人工智能的兴趣有所增加。就在一年前，我们几乎没有来自食品服务行业的访客或订户——而今年，食品加工和食品服务行业的领导者对我们产生了浓厚的兴趣，这让我们感到意外。

食品服务行业是美国经济的支柱产业，每年创造数十亿美元的收入，2016年占美国GDP的2.1%。科技使按需订餐成为可能，食品行业正转向更创新的方式，以满足并超越客户的期望。因此，人工智能应用程序正稳步进入食品服务行业。

食品加工是在美国的主要制造行业之一。据农业部美国农业部，从所有美国制造工厂出货值的16％来自食品加工厂。这些工厂雇佣大约150万工人在这个国家。

正如正在为消费者创造了招待聊天机器人和快餐行业，科技公司也服务于那些餐厅，希望利用这项新技术，以改善他们的客户服务和最大限度地提高他们的生产力和盈利能力。

据麦肯锡全球时尚指数(McKinsey Global fashion Index)显示，过去10年，时装业每年以5.5%的速度增长，2016年的规模估计为2.4万亿美元。

商业世界已经现在谈论的AI了好几年，这是肯定地说，它达到了高管中有一定的文化时刻像银行，保险和制药领域。政府领导人一直很慢，开始围绕AI的能力，包括他们提供给军队和人工智能的伦理问题，当涉及到管理和法律制度的可能性谈话。

机器人国际联合会报告说，美国的服务机器人产业，这既包括工业和家庭，是一个$ 5.2十亿的市场。它还预测，家用机器人或家用机器人将在2020年贡献$ 11十亿的收入。

全球时装界在估计万亿$ 3全世界的重视和占全球国内生产总值的2％。世界银行归类在制造更广泛的类别，其代表在2016年电子商务在全球国内生产总值的15％已转移的产业，从严格的砖和砂浆（和目录）服装到更多的移动和社交媒体友好的空间，已经在时尚AI的应用程序，可以帮助塑造客户体验未来打开了。

路透社引用的奥比斯研究数字估计全球化妆品市场在2023年到大约十亿$$ 805.61价值。

近年来，人工智能，使定价解决方案来跟踪购买趋势和确定更具竞争力的产品价格。虽然静态定价保持价格绝对，动态定价调整的价格，为客户提供基于外部因素和他们的个人消费习惯不同的价格。

在一个日益为更多竞争对手腾出空间的全球市场，一些公司正转向人工智能和机器学习，试图获得优势。供应链和库存管理是一个没有受到媒体关注的领域，但在过去10年里，行业领袖一直在努力开发新的人工智能和机器学习技术。

供应链管理（SCM）今天是至关重要的，几乎每一个行业 - 但它并没有受到如此之多的关注点从AI初创公司和供应商企业相比，医疗保健，金融，零售。企业都在显示增加了人工智能应用的兴趣，从它的好处，充分利用了大量的工业物流，仓储和运输系统收集的数据。

集简介:本周我们采访了亚历杭德罗·贾科梅蒂(Alejandro Giacometti)，他是伦敦一家名为EDITED的公司的数据科学主管。该公司声称可以帮助零售商优化库存，我们与贾科梅蒂讨论了如何使用人工智能在网上搜索主要零售商的产品集群和个别产品，以帮助其他零售商了解哪些产品可能受欢迎。

德勤报告称质疑高管42％的人认为AI将在两年内“至关重要的”。我们研究了营销空间探索如何以及在何处AI可能会为公司在市场营销来推动业务价值。一些企业发现使用AI-供电个性化的营销策略的结果。

通过人工智能(AI)或机器学习的帮助，采用聊天机器人编码的程序可以在一定程度上与人类输入进行对话，这无疑是一个日益增长的趋势。如今，在网站、短信应用和社交平台上，有成千上万的聊天机器人在使用。因此，机器人将在零售业占据重要地位。

正如正在为消费者创造了招待聊天机器人和快餐行业，科技公司也服务于那些餐厅，希望利用这项新技术，以改善他们的客户服务和最大限度地提高他们的生产力和盈利能力。

有几家公司声称提供基于AI-情感分析解决方案的公司，特别是他们的营销和产品开发部门。事实上，一些最大的科技公司都在提供这些解决方案，以中型和大型企业。我们发现这些解决方案旨在帮助企业用的以下业务问题中的至少一个：

情节概要：在本周的采访中对AI在工业播客，我们与阿米尔柯尼斯堡，Twiggle的CEO，关于产品搜索的未来说话 - 和电子商务零售品牌如何运用自然语言处理（NLP），以改善他们的用户经验。

通过实现沉浸式虚拟现实环境中，一些人工智能的应用要求，可以测试产品或还没有被带到市场上零售的想法，把他们一个虚拟的货架研究消费者的反应和行为的实时销售上。

2013年，麦肯锡的一份报告指出，亚马逊的销售收入超过85％来自于个性化推荐产生。此后，利用个性化推荐的增长。平均而言，如今的个性化推荐占零售网站收入的27％，根据最近的Salesforce的报告。

情节概要：本周，AI在行业特性大卫·弗兰克博士，首席科学家广阔。关于AI如何与稀缺的交易数据，在导出大单采购，比如汽车和房屋有意义的分析大卫会谈。他详细阐述了AI如何搜集从用户交互和市场数据信息，为客户提供在大单采购相关产品的契合，交易和建议。他还讨论了高成本项目的购买建议AI的尝鲜未来的发展趋势和商业利益。

烙牛肉饼是通常被用作低技术，低技术含量的工作贬义的速记，但快餐公司一直在进行自动化，应用，分析，人工智能和机器人技术的重大投资。我们的目标是问的问题，企业领导人需要知道：

在零售银行的许多业务流程中，使用人工智能实现自动化的时机已经成熟。所有类型的银行可能都喜欢支付处理自动化和欺诈检测的用例，但零售银行也可能受益于自动信用评分和客户服务聊天机器人。

零售和电子商务部门是最早采用自然语言处理(NLP)的企业，特别是通过聊天机器人和会话接口。在本文中，我们讨论了零售商使用NLP来自动化业务流程并为客户提供更好体验的三种方法。我们也给出了AI供应商提供这种技术的例子，并描述了他们的产品。我们讨论的NLP能力包括:

通过实现沉浸式虚拟现实环境中，一些人工智能的应用要求，可以测试产品或还没有被带到市场上零售的想法，把他们一个虚拟的货架研究消费者的反应和行为的实时销售上。

人工智能正通过增强现实技术(AR)进入实体零售领域。研究与市场公司(Research and Markets)估计，2018年AR在零售市场的规模约为11.55亿美元。到目前为止，许多公司都声称为各种行业的购物者体验提供AR支持，包括汽车和时尚行业。

零售行业，每天收集大量数据，这使得它的关键流程成熟与机器学习自动化。随着制造业，零售业可能代表从一个特定的AI技术的最受益于未来几年：机器视觉，也被称为计算机视觉。

现代人工智能和机器学习软件需要大量的数据集，以培养其算法做出判断，做出预测，并采取行动。数据是将人工智能生活在不同行业的重要组成部分。我们在下面突出的应用涉及零售业从数据科学家可以建立机器学习模型，从现有企业组织的历史和实时数据。

数字本土电子商务企业正在使用，以便与他们的客户数据工作，写一份营销活动，运行PPC广告，计算客户生命周期价值，并基于CRM的仪表板内的核心指标作出决定。

Forrester公司估计，在西欧的网上销售将在平均每年11.9％的速度增长，直到2022年。在此期间，非食品零售额的21％会上网。我们看到AI继续为用户找到自己的方式进入零售行业。该报告特别侧重于创新，在欧洲零售行业。在这里面，我们覆盖的供应商分布在三个应用程序提供AI软件：

埃森哲预测，零售行业可能在2025年我们已经介绍了AI在零售增长营业利润至29500亿$广泛的Emerj，并在本报告中，我们深入到那些提供AI解决方案，零售商亚洲初创公司。亚洲AI厂商似乎为市场营销，销售，运营为零售商提供解决方案，并进行购买更容易，其他地区之一。

电子商务is a bustling segment of the retail industry representing an estimated $102.7 billion or 8.3 percent of total U.S. retail sales in 2016. Total retail trade was approximated at 5.9 percent of the national GDP in 2016. As digital transactions become the standard method of purchasing goods and services, leading eCommerce firms are exploring how AI can enhance brand competitiveness and customer loyalty.

随着互联网普及率的上升，电子商务行业在印度蓬勃发展。根据波士顿咨询公司的研究，到2018年，印度的互联网用户将从2014年6月的1.9亿跃升至5.5亿。印度拥有超过3亿智能手机用户，超过美国成为全球第二大智能手机市场。据估计，到2020年，印度电子商务公司销售的商品总值(GMV)预计将从2009年的约40亿美元增至约800亿美元。

零售行业可能会失去销售每年近1万亿$由于可能由AI自动化业务过程中的错误，比如在电子商务放养。在这篇文章中，我们讨论的3件最完善的资助AI创业公司出售给零售行业以及他们的解决方案可以帮助零售商和电子商务网站省钱通过客户分析失去了欺诈和增加收入。
严重-零售和电子商务欺诈检测
Signifyd是在欺诈检测行业为零售业和电子商务的资金最充足的AI启动，已经募集亿$ 180他们成立于2011年8月，专门从事欺诈检测零售和电子商务公司。他们最突出的产品被称为“保证欺诈检测”，它可能采用异常检测技术来识别欺诈性交易，并防止退款。该产品最初是专门公布了2017年的Magento电子商务平台。

我们本周采访了毛细技术公司的联合创始人兼首席执行官Aneesh Reddy，该公司专注于零售环境中的机器视觉应用。

集简介:人工智能起着零售的未来的客户超越直觉更深入的了解方面的作用。这一周，我们与佩德罗阿尔维斯，一个名为德隆公司的CEO，总部设在旧金山说。阿尔维斯是以前的数据科学主管多家公司除了在有情技术，在海湾地区最知名的AI公司之一，在对数据进行科学的主任。有情已募集2亿$以上。

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去年年底，在商店！协会全国会议上的演示后，我有足够的时间与零售业务的人约约AI的使用他们自己的想法，和趋势最要紧聊天。这促使我收集我的想法，并与AI-在零售研究中，我们已经做了零售商相结合的思想，并放在一起一件件地帮助零售供应商都未来2-3年的AI在零售影响力的感觉。