这些和其他调查结果来自麦肯锡全球研究所研究报告,上个月发表的讨论文稿 — 《人造智能》,《下一个数字前沿》(80页,PDF,免费,不可选)。麦肯锡全球研究院发表了一篇文章,总结了人工智能如何为公司提供真正价值。麦肯锡访问了3000多名使用AI技术的高级管理人员,讨论了关于公司进一步发展的前景,以及AI对市场,政府和个人的影响,并运用麦肯锡分析方法进行研究和讨论文件的开发。
研究的主要内容包括:
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包括百度和谷歌在内的科技巨头在2016年在AI上花费了20至30亿美元,其中90%用于研发和部署,10%用于AI收购。目前的AI投资增长率是2013年以来的外部投资增长率的3倍。麦肯锡发现,20%的公司对AI的发展非常敏感,并已经在公司发展中采用AI技术。这些公司集中在高科技/电信,汽车/装配和金融服务行业。下图显示了研究小组在分析过程中发现的趋势。
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对人造智能(AI)的投资在世界领先的科技公司之间引起了的专利和知识产权(IP)的竞赛。在对AI的投资中,风险投资(VC),私募股权投资(PE)和其他外部资金中只有一小部分(最多9%)。在所有有公开数据的类别中,2013到2016年间并购增长速度迅猛(85%)。报告引用了许多内部发展案例,包括亚马逊对机器人和语音识别的投资,以及Salesforce对虚拟代理和机器学习的投资。宝马,特斯拉和丰田汽车制造商在机器人和机器学习方面投资以用于无人驾驶汽车的研发。丰田计划投资1亿美元建立一个致力于AI机器人和无人驾驶车辆的新研究机构。
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麦肯锡估计,2016年,AI的年度外部投资总额在80亿美金到120亿美金之间,其中机器学习占了近60%的投资。机器人和语音识别是两个最受欢迎的投资领域。投资者最喜欢机器学习初创公司,因为基于代码的创业公司可以快速的增加新功能,并扩大规模。基于软件的机器学习初创公司比其成本较高的基于机器的机器人技术更获投资者青睐。而通常那些基于机器的公司并没有对等的软件部门进行相关研究。因此,公司并购在这一AI领域飙升,复合年均增长率(CAGR)从20-13年到2016年达到约80%。下图显示了外部投资分布状况。
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高科技,电信和金融服务是机器学习和AI技术的引领者。这些行业因为愿意投资新技术而获得竞争优势和提升内部流程效率而闻名。许多创业公司也开始关注这些行业的数字化发展。有关指标的完整列表和方法的说明,请参阅研究的附录B。下表第一列列举了麦肯锡创建的人工智能指数,从资产、使用情况和劳动力等关键指标对人工智能技术进行了比较。以下的热图显示了各行业的AI采用率、资产、使用和劳动类别等关键指标的相对水平。
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麦肯锡预测,高科技,通信和金融服务将成为未来三年内使用人工智能技术的主导产业。这使得这三个行业的对人工智能的专利和知识产权竞争日益加剧。随着时间的推移,今天这些领先公司研发实验室的创新水平将在他们的设备、产品和服务中体现出来。例如,在金融服务方面,AI提高了欺诈检测系统的准确性,系统速度得到明显改善,预计在2020年检测值将达到30亿美金。下图概述了使用AI技术的行业,以及未来三年内最大可能对AI技术发展投资的行业预测。
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医疗保健,金融服务和专业服务等行业,由于采用人工智能,其利润率大幅增加。麦肯锡发现,受益于高级管理人员支持AI计划的公司已经投入基础设施建设来支持AI规模,并建立了明确的业务目标:实现3%至15%的利润率提高百分点。在接受调查的3000多名商业领袖中,大多数人预计未来一年的利润率将增长5%。
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根据麦肯锡研究显示,亚马逊通过7.75亿美金收购Kiva — 一家研究自动化拣货和包装的机器人公司–的举措非常明智。人工进行“点击运送”的循环时间间隔为60-75分钟,使用Kiva后,其间隔下降到15分钟,库存量增加50%,营业成本预计下降20%,投资回报率接近40%。
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Netflix使用的向其全球1亿用户进行个性化视频推送的算法也取得了惊人的成绩。Netflix经过研究发现,客户放弃搜索影片的平均用时是90秒。通过改进搜索结果,Netflix预计他们能避免取消订阅的用户数量能使他们每年减少10亿美金的损失。
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