2022年人工智能系列短报告：中国AI开发平台应用探析（摘要版）

头的市领研读|2022/03 观点摘要 在不同的领域，AI开发平台的应用业务存在差异，但又存在相通性：在金聪领域，AI开发平台的应用贯穿机构运营多个环节，营销运营环节的应用主要包括客户画像预测、精准营销、资金追踪等，风控合规环节的应用包括身份认证、反洗钱、违约风险等；远程服务环节的应用则包括风险偏好评估、身份认证、智能理赔、智能投顾等：在医疗领域，临床辅助决策、医疗大数据治理、眼 底影像分析和智能诊前助手的应用市场有望加速打开；在工业领域，AI正在被广泛地运用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域，为企业生产经营降本增效：A开发平台助力智慧政府建设，同时应用落地面临着居民获取服务难、政务热线服务压力大、政府间协同阻力大、服务要求高等排战；在互联网娱乐领域，AI帮助企业充实客户群体、提高用户粘性的同时提升线上线下零售行业客户购物效率和消费体验。 VA开发平合在不同领域所应用技术、落地速度和规模均呈现差异。 从技术应用角度分析，不同行业对AI技术的需求呈现分化，随若ML&DL、NLP和知识图谱的突破未来A开发平台将在医疗、金融和工业等应用场量实现规模化渗透： 从市场需求角度分析，AI开发平台市场价值已获验证，政务和工业领域是渗透度升幅最大的领域互联网娱乐行业和零售行业渗透程度最高，医疗、金融和工业落地产品最丰富。 VAI开发平台应用场景日趋丰富，但其落地也面临诸多阻力。 AI开发平台应用领域覆盖智慧金融、智慧医疗、智慧工业、智慧政务、智慧零售和智慧互娱等，业 维等成本较高，算法度不够理想，部分企业望而步：另一方面互联网平台数据安全相关的标准和规范尚未完善，企业和用户对AI开发平台应用存在一定的疑虑， 头豹ewlkalo.cm 精华摘要 不同行业对不同技术的需求呈现分化，随着ML&DL、NLP和知识图谱的突破，未来AI开发平台将在医疗、金融和工业等应用场景实现规模化渗透 AI开发平合应用场景及技术需求热力图，2022年 互联网娱乐 技术 金融 医疗 政府 工业 零售 计算机视觉 语音交互 NLP&知识图谱 ML&DL 人工智能可分为感知智能和认知智能两个维度。感知智能以计算机视觉、语音交互等为核心底层技术，对应的应用为智能客服和智能安防等；认知智能以ML&DL、NLP和知识图谱为核心底层技术，对应预测建模、大数据管理等 AI开发平台应用已覆盖多行业：（↑在金融、零售、政务等需要频繁和客户交流的 领域，A主要应用于智能客服、远程办事、客户触达等业务场景，帮助企业或政府提升服务效率和质量，或增加客户粘性：②2在工业领域，AI多月于代替人力进 行质检或进行物流配送；3在高度依赖流量逻辑的互联网娱乐领域，智能推荐算法为关链应用。 AI开发平台行业融合情况气泡图，2022年 应用重要程度 强 遇过数据可得性、技术威熟度、场景渗透程度、应用重要程度四大维度分析A/开发平台的行业融合清况。 核心应用场景 场景渗透程度 零售 数据可得性 金融、工业、政务、零售、医疗和互联网娱乐是A/开发平台的核心应用场景。 政府 工业 金融、政务、零售和互联网娱乐等A/应用重要程度高，其中零告和互联网娱乐场景渗透程度高。 金融 压疗 互联网娱乐 题着A/技术的突破，未来A/开发平台将在医疗和工业相关应用场景实现规模化渗透。 强增长潜力场景 弱 技术成熟度 强 精华摘要 AI开发平合帮助各行各业开发者提高算法模型的开发效率，市场价值已获验证，政务和 工业领域是渗透度升幅最大的领域，互联网娱乐行业和零售行业渗透程度最高，医疗、金融和工业落地产品最丰富 AI开发平台行业应用渗透情况，2022年-2025年E 应用：智能推荐、营销运营、用户触达 互联网娱乐 75% 80% 趋势：智能推荐精准度不断提升 应用：产品设计、定价优化、智能营销 金融 +70% 754 智慧零售线上线下融合发展 趋势： 应用：远程服务、智能投顾、智能客服、风控合规 零售 60% 68% 趋势：金融行业数字化转型 应用：智能办事大厅、智能政务热线、政务大数据 政府 46% 90% 趋势：实现政府全渠道的服务智能化 应用：产品质检、仓储物流、设备运维趋势：AI赋能工业互联网建设，助力我国制造业转型升级 工业 50% 30% 应用：管理、 创新疗法研发、辅助诊断、慢病医疗大数据应用、眼底影像分析 医疗 20% 30% 趋势：I临床辅助决策、医疗大数据治理，眼底影像分析和智能诊前助手的应用市场有望加速打开 总体来右，人工智能已接盖各行各业经营的诸多环节，为企业发展提质增效，帮勘企业实现经营智能化、信息精准化和营销智能化，市场价值已获验证， 从应用落地来看，各行业应用具有相通性，互联网娱乐行业和零告行业渗透程度 最高，医疗、金融和工业落地产品最丰富。 从渗透变动幅度来看，政务和工业领域是渗透度升幅量大的领域；智能政务的发展主要得益于中央“简政放权、放管结合、优化服务“的号召，以及国家对建设移动 政务平台的大力支持：工业领域的应用铺开则得益于制造业转型升级的浪溯，工 业生产、质检、管理等各个环节涵盖了海量的数据，是人工智能应用的蓝海。 精华摘要 金融业务与人工智能应用有着天然的契合性，已成为众多应用场景中落地规模最大的领域之一：AI开发平合的应用贯穿金融机构运营多个环节，对金融市场运作日益重要 AI开发平台智慧金融主要场景应用 风控合规 远程服务 营销运营 身份认证、反洗钱、违约风险、欺诈风险、预期风险、智能预警和政策文本 主要应用为客户画像、精准营销、资金追踪、量化投资、产品推荐、信用评级和资本充足监控 风险偏好评估、身份认证、智能理赔、智能投顾、图像和文本识别以及保险认定 AI开发平台的应用贯穿金融机构运营各个环节 降本增效，提高工作准确率 分析 兼顾低时延和数据安全性 金融业务与人工智能应用有着天然的契合性，已成为众多应用场景中落地规模最大的领域之一 由于金融行业普遍资金充足，且数字化水平高，普遍对人工智能投入较高，现阶段金融行业已成为众多应用场景中落地规模最大的领域之一，具体来看集中于营销运营、风控合规和远程服务等业务场景：一方面能够帮助金融机构的员工解决重复性以及对准确度要求较高的工作，提升工作效率、准确率并降低人力成本；另一方面，金融业需要处理海量数据，顾低时延和数据安全性的诉求，这些特性共同决定了金融业和 AI应用的契合性。 AI开发平台的应用贯穿金融机构运营多个环节，对金融市场运作至关重要 营销运营环节的应用主要包括客户画像预测、精准营销、资金追踪、量化投资、产品推荐、信用评级和资本充足监控：风控合规环节的应用包括身份认证、反洗钱、违约风险、欺诈风险、预期风险、智能预警和政策文本分析；远程服务环节的应用则包括风险偏好评估、身份认证、智能理赔、智能投顾、图像和文本识别以及保险认定： 其中成长潜力较大的应用业务为欺诈风险检测、智能投顾和量化投资。使用机器学习进行欺诈预测时，先通过历史数据训练机器学习模型，以预测数据集中的欺诈或异常情况，目前此场票的应用仍处于成长期：智能投顾可充当私人财务顾问，可以跟踪开支，提供从财产投资到具体消费的建议，财务机器人可以把复杂的金融术语转换成道俗易懂的语言，更易于用户理解。据摩根大通量化投资和金融衍生品战略团队发布的大数据和AI战路机器学习和其它投资数据分析方法"报告。机器学习在未来对金融市场运作至关重要。 头豹e naleaico.cm 精华摘要 AI开发平合在医疗领域覆盖业务多样，其中临床辅助决策、医疗大数据治理、眼底影像 分析和智能诊前助手的应用市场有望加速打开：特定年龄群体需求催热精细化膳食管理和慢性病管理细分市场 AI开发平台智慧医疗主要场景应用 临床辅助决策 医疗大数据治理 助力医院基础数据资源建设，通过多场景语义标准化满足医院临床、 科研、管理等多个场景的数据利用需求；同时建立医院专病科研数据库，实现可定制的病历信总抽取 基于AI开发平台打造出遵循循证区 学的临床辅助决策系统，帮助基层医生提升问诊、诊断、用药等全系 列能力 眼底影像分析 智能诊前助手 基于专业医疗知识图谱，采用多种算法模型与多轮智能交互理解病人病情，精准匹配就诊科室和专业医 系统立足于海量的眼底影像数据，覆盖糖网、黄斑变性、光眼等多种致盲眼疾，能够提供专家级筛查 服务 生，准确率可超过95% AI开发平台在医疗领域的具体应用包括临床辅助决策、医疗大数据治理、眼底影 像分析、智能诊前助手、医废追溯云平台、数字化慢病管理、疗法和药物创新和精细化膳食管理等多种业务，其中临床辅助决策、医疗大数据治理、眼底影像分析和智能诊前助手的应用市场有望加速打开。 (1）监床辅助决策通过学习海量的医疗教材、临床指南、药典以及优质病例，基于 A开发平台打造出遵循循证医学的临床辅助决策系统，帮助基层医生提升问诊、诊断、用药等全系列能力；（2）医疗大数据治理通过规范电子病历形式并增强互操作性助力医院基础数据资源建设，同时建立医院专病科研数据库，实现可定制的病历信息抽取： （3）眼底影像分析立足于海量的眼底影像数据，结合循证医学可解释算法架构及深 度学习高准确率算法构造出眼底影像分析系统，意益糖对、黄斑变性、青光眼等多种致言眼疾，能够提供专家缀筛查服务；（4）驾能诊前助手基于专业医疗知识图谱、 采用多种算法模型与多轮智能交互理解病人病情，精准匹配就诊科室和专业医生帮助智慧医院/互联网医院及挂号平台/信息化厂商提升整体挂号准确率，优化病人挂号体验，整体问诊识别率及准确率可超过95%。 年轻群体健身热潮催生“菜品识别"黑科技，实现精细化饮食管理；数字化慢病管理造福中老年患者。 (1）健身饮食管理可根据不同个体的身体状况和健身目标（增肌/减脂）提供科学的热量摄入建议，基于AI菜品识别技术，用户可轻松识别食物类别、热量及营养成份 自动记录每日的饮食摄入热量：（2）使用数字化慢病管理的患者仅需拍摄血压仪测量结果或上传已有照片，即可快速便捷的将血压数据自动录入，方便患者对每周、每月的血压数据进行持续监控和记录， 头豹e wlallo.cm 精华摘要 AI赋能工业互联网建设，助力我国制造业转型升级，但目前智慧工业面临着数据安全规范不健全、IT基础差和AI开发成本高等应用困境 AI开发平台智慧工业应用全景图 智慧工业全景 工业机器人 数控流水线 产品设计 需求分析 产品质检 生产制造 员工管理 事故预警 设备维护 质量追踪 能耗预测 无人巡恰 仓储物流 自动驾驶 月台调度管理 需求预测 价格预测 销售管理 客户画像 AR看货 智能客服 第售分析 营销策路 控制硬件放行 园区安防 注册人脸库、车牌库 构造人脸-车库映射 人脸识别确认身份 A赋能工业互联网建设，助力我国制造业转型升级。 工业生产、质险、管理等各个环节涵盖了海量的数据，是人工智能应用的监海，日前A 正在被广泛地运用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域，为企业生产经 营降本增效； L.8 AI开发平合是工业互联网关链的技术依托，工业互联网代表信息化、数字化和智能化的 发展方向，实现建立在数字化平台上设备、生产线、工厂、供应商、客户的高效融合。 工业互联网是《中国制造2025》的重要战略规划，也是我国制造业升级的必然选择。 应用困境一 AI开发平台在工业领域主要应用模式 企业对网络和数据安全存在担忧：我国工业互联网平合散据安全准关的标准和规范尚未完善，财务、生产经营等数感数据信 息一旦泄露，企业经营会面临较大风险。 应用困境二 技术基础差：较多制造业企业家为60- 提供软硬件完整系统为客户提供互联网框架下含软件和边缘层硬件的完整系统 70后，对人工智能接触较少，企业数字化程度较低，算力等