数字化技术的发展将产生哪些行业变革的影响？
- 2021-06-04 10:00:00
- 商道童言 转贴
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如今的云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术，正对全球的数字化转型产生极大的影响。层出不穷的数字技术，对传统行业的价值链产生冲击，新的商业模式涌现，行业边界变得模糊，越来越多的传统企业都在重构自身业务模式来应对行业变革。
数字化转型的驱动要素，可以分为两类，一类是以云计算、大数据等为代表的平台型技术；另一类是AR/VR、物联网、人工智能等的创新加速类技术。
随着人工智能技术的日趋成熟，新的新的数字业态或商业模式会诞生，数字化转型将实现从量变到质变的飞跃。
一、为何人工智能是数字化的终极形态？
人工智能技术旨在使计算机能够根据数据和分析做出类似的人类思维和判断。该领域的研究包括机器人技术，语言识别，图像识别，自然语言处理等，以帮助人类以更高效的方式进行思考与决策，其核心能力应体现在三个层次上：
其二，感知智能：具有视觉，听觉和触觉感知能力，可以构建前端非结构化数据并以人类交流的方式与用户进行交互。像Google 的无人驾驶汽车能对周围环境进行处理。
其三，认知智能：系统或机器像人的大脑一样“理解和思考”，并通过假设生成技术以多种方式实现推理和预测结果。像英国的创业公司Midasium基于区块链和智能合约的房屋租赁服务，让流程更便利。
二、数字技术对传统行业发展带来了什么？
正是由于云计算，物联网和大数据等数字技术的成熟，传统行业的数字化转型才取得了长足的进步，具体都表现在人工智能方面。
1.云计算
云计算被广泛认为是商业模型的颠覆性技术。它有助于跨平台的数据分析和资源共享，从而最大限度地提高企业的运营效率和创新能力。云计算已经是数字化转型的核心战略。随着SaaS和PaaS的服务越来越强，新兴的基于云的行业模式将进一步普及。
以Slalesforce的“营销云”为例，公司将融合深度学习技术的营销应用置于其SaaS平台，全面地分析CRM数据，如客户购买记录、营销数据、过去活动记录等数据，对最优内容、产品或者营销活动进行分析预测，引导商家构建更为定制化的内容或提供用户需要的服务，从而提高客户点击量，增加购买率。
2.大数据
互联网技术正在推动数字信息的爆炸性增长。据 IDC预测，到2025年，全球数据量将达到惊人的180 ZBytes。
大数据技术已成为企业的首要任务，并且公司继续增加对数据收集，存储，分类和分析的投资。先进的分析技术可以从大数据中提取更深层次的商业智能和消费者见解，并生成描述性和预测性信息。
像Facebook 的社交图谱、亚马逊(Amazon)的购物推荐系统、今日头条的推荐系统，已经依靠深度学习和其他人工智能方法，实现了大数据的商业价值。
3.物联网
随着传感器，RFID和GPS等物联网技术的成本持续下降，连接设备的数量正以惊人的速度增长。当数以亿计的嵌入式设备结合人工智能时，它们已经从一开始只有简单的连接属性演变为对周围环境的感的技术，然后发展为深度学习，自我识别和自主运行。
Nest温控器具加入了自我学习功能，会自行记录用户每一次在某个特定时间设定的温度，只要经过一周时间，它就能学习和记住用户的日常作息习惯和温度喜好，并利用算法自动生成一个设置方案。
三、人工智能将引发哪些变革？
人工智能结合行业有助于催生新的业态和商业模式。由于行业的不同，人工智能技术的展示形式，应用场景和影响也呈现出多样化。一些比较典型的例子是服务业将有明显的变革。
1.金融服务行业
面对经济和社会的急剧变化，金融服务业必将迎来里程碑式的变化。许多银行的利润正在下降，它们还同时面临其他压力，因此需要重新评估其运营模式是否仍适用于复杂的监管要求。
另外，银行业的顾客的需求也在增加，银行在关注顾客体验的同时，还将应对日益复杂的安全威胁，银行与互联网企业的竞争也愈演愈烈。
人工智能可以应用机器学习算法和自然语言处理技术将分析水平提高到更高的水平，从而了解大量数据背后的实际价值，并提高数据驱动的发现和决策能力。
金融服务可以使用人工智能为客户提供更多个性化的财务建议，改善交易程序，防止财务欺诈风险，并帮助客户选择更高价值的投资。
同时，人工智能还为金融业的商业模式创新和升级注入了新的活力，最终目的是为客户提供全渠道的高水平服务体验。
中信银行引入旷视的人脸识别技术，帮助客户在办理银行业务中进行远程在线身份核查。当客户无法访问柜台或不带其身份证时，他可以通过移动终端或智能手机执行身份验证。先进的人脸识别技术可以在几秒钟内完成客户的身份验证，比手动识别更加准确、高效。这大大减轻了柜台业务的压力，并大大改善了客户体验。
2.零售服务业
数字技术发展催生的“数字消费者”正在不断颠覆传统的零售商业模式。如今的零售行业中的顾客已经是由单独个体构成的细分人群。同时，在线和线下的全渠道的集成增加了传统厂商对顾客需求的理解程度。
许多零售商已开始尝试使用预测分析技术来探索如何更好地覆盖当今的需求并应对迅速变化的市场变化。使用人工智能技术来揭示需求趋势并促进更加个性化的购物体验。
美国的Prism Skylabs与商家现有的摄像机监控网络合作，将监控数据传输回云端进行分析和处理。通过视频采集的AI分析，可以获得商店中单位时间内顾客的运动轨迹，热图和乘客流量。并按区域定位停留时间，以帮助商家重新调整物品的更好放置或制定更精确的营销策略，还为消费者提供更便捷的服务。
3.大健康产业
全球医疗行业正面临变革，各种来源的医疗数据为信息管理和集成带来巨大挑战。
行业法规不断变化、药物治疗成本持续上升。患者的期望也在提升，他们想得到个性化、透明、优质和方便的医护服务。因此药物治疗保健企业急需获得更深入的消费者洞察，并探索新的服务模式。
因此大健康企业必须在数据处理方面更为灵活，通过数据的结构化调整，缩小数据量和数据洞察力之间的差距，包括电子病历、化验结果、医学影像、视频等的综合分析和理解。
药物治疗设备厂商公司Medtronic与IBM合作，共同开发糖尿病管理应用Watson系统，它可以根据患者健康情况历史数据为患者提供建议。
通过Watson的干预，医生可以提前三个小时检测出糖尿病的发作，从而有效地减少了糖尿病的机会。
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