本文目录一览：

• 1、人工智能给银行带来了哪些机遇？
• 2、以科技研发创新推动高质量发展，引发了哪些商业机遇？
• 3、人工智能的发展对创业机会有哪些影响
• 4、人工智能在商业中的应用最有可能带来的商业变化是什么？
• 5、人工智能行业会产生哪些新的工作机会
• 6、人工智能成创业风口，可盈利的机会在哪？

人工智能给银行带来了哪些机遇？

人工智能与银行

1.聊天机器人和虚拟个人助理：银行使用聊天机器人和语音机器人与客户互动，并在人哪者工介入之前解决问题。

2. 客户画像：银行希望基于对每位客户的详细画像提供个性化的沟通和决策。他们还可以利用客户画像和算法排序来评估风险和提供森谨精准的针对性服务。

3. 简化流程：银行希望“低价值流程”能够由人工智能处理。这意味着文档将由计算机进行扫描和解析。一些决策可以由完全掌握每个领域的规章和法律的人工智能来做出。

4. 发现模式：人工智能可以发现可能表明欺诈和洗钱的异常交易或交易模式。面部识别和语音识别也可以警示已经记录于系统中的欺诈李春薯者。人工智能还可以筛选数据以找到表明风险或投资机会的交易模式。

以科技研发创新推动高质量发展，引发了哪些商业机遇？

我们每个人都生活在一个幸福的时代，然而这个时代也是一个快速发展的时代。在这个时代当中，我们能够感银谈受到科技迅速发展，中国经济高速发展，并且我国的经济实力逐渐变强了。人们提出了以科技研发创新推动高质量发展，这将有利于我国经济迅速发展，并且也可以促进相关的商业继续发展。同时，当科技研发创新推动高质量发展之后，也可以引发很多商掘卜业机遇。

一、推动电商事业的发展

随着社会经济的发展，科技越来越发达，在我们的社会生活当中，我们发现我们的生活方式发生了很大的改变。在当代生活当中，人们都喜欢网上购物，因为这是一种很便捷的购物方式，并且物品非常多元化。以科技研发创新推动高质量发展，可以引发电商事业领域的不断发展，并且也会让电商事业拥有更好的发展前景。

二、引发小品牌商业发展机遇

每个人在生活当中，或许我们都会有自己的生活领域，并且我们也在自己的工作领域当中努力拼搏，努力奋斗，努力的收获属于自己的成功。对于每一个企业家来说，他们都需要一个良好的发展机遇。如果我们以科技研发创新推动高质量发展，或许可以引发小品牌商业的发展机遇。因为在当代的生活当中，小品牌的商业领域非常多，但是他们都缺乏发展锋散碰的机遇，如果能够以科技研发推动高质量的发展，那么，也可以引发小品牌商业领域的不断发展。

每一个国家都会有自己的经济发展政策，以科技研发创新推动高质量发展，或许可以引发电商事业以及小品牌事业领域的发展机遇，并且可以有利于我国经济不断的创新发展。

人工智能的发展对创业机会有哪些影响

新创业项目有很多，如果说校园创业领域，互联网校园洗衣项目应该能算一个。

首先，当今校园洗衣的市场需求很大，手洗、自助洗衣机等校园里的传统洗衣模式，已渐渐无法满足各方的需求了。对学生来说，平时面临神嫌没时间洗衣、不会洗衣、排队洗衣、衣物混洗不卫生、衣物晾晒不干等诸多问题，他们需要一种服务更全面的洗衣模式，帮助解耐或决校园洗衣中存在的问题，以节省更多时间精力，感受更加美好的校园生活。

对家长来说，现有的洗衣模式存在不游亩手卫生、不安全、耗时耗力、影响孩子学习等问题，他们也希望有一种更便捷、更高效的校园洗衣模式，能够帮孩子解决问题，让他们更加放心。

对学校来说，校园洗衣问题也会衍生出费水费电、校园环境不整洁等诸多问题，如果一种智能化、网络化的洗衣模式出现，既能帮助他们解决问题，也能帮助学校提升“智慧校园”的形象。

此外，对于传统校园洗衣模式的运营商来说，自助洗衣机使用率低、洗衣营收少、代洗人工成本高、洗衣效率和质量有限，这些都是如今难以解决的痛点。他们同样期待一种全新的校园洗衣模式，结合智能化产品与技术进行转型，最终增加盈利收入。

除了解决各方需求外，如今在校学生(特指中学生和大学生)的思想观念、消费观念，相比过去发生了很大变化。其中一部分学生或因为“懒”，或因为重视有效时间的利用，他们宁愿多花一些钱，享受更便捷更优质的代洗服务，节省时间用于更重要的事情上。部分大学生的洗衣需求也更加多元化，除了“干净”“卫生”外，还有烘干、杀菌、特殊衣物特殊处理、手工刷鞋、干洗等需求。

再者，如今校园洗衣的市场容量也很大。以中学校园为例，根据国家统计局和教育部发布的2017年数据显示：截至2017年整个中学市场人数为8295万人。

综上所述，校园智能洗衣向智能化、网络化方向升级，是新时代的大趋势，市场前景一片大好。

人工智能在商业中的应用最有可能带来的商业变化是什么？

人工智能在商业中人工智能协同设计提供的商业创新机会的应用比较普遍的是服务功能。而除了人们日常生活、家居中的智能侍陆服务产品，应用最多的就是酒店、写字楼、展会等服务行业的智能服务应用。以酒店为例。

随着人口穗谈搏红利的慢慢消失、人力成本的不断上升，消费者需求的多元化发展，酒店业面临的挑战越来越大。而疫情进一步让酒店从业者看到了数字化和智能化的发展空间和可能性。

酒店的智能化设备和智能化服务也是酒店新业态的一大创新。许多酒店选择使用智能服务机器人来帮助解决酒店管理和服务中的痛点和需求。酒店服务机器人的出现将逐步替代人们普遍不愿意从事的程序化、重复性的简单劳动岗位并提高人员工作效率。而随着AI技术的迅猛发展和服务的升级，智能服务机器人的智能化更进一步发展，酒店也不仅仅满足于服务机器人做简单重复的工作，而在追寻让智能服务机器人能够为企业达到降本增效的作用，在激烈的市场竞争中实现创新和突破，提升客户的满意度，实现酒店品牌价值的不断成长。

例如洛必德酒店服务机器人。机器人的主要工作有人工智能协同设计提供的商业创新机会：智能猜祥送物、引领带路、宣传播放、娱乐互动等。入住宾客只需要手机小程序下单，前台收到订单，即可由机器人派送货物到客房。酒店服务机器人可以自动乘坐电梯，自动避障，到达客房门口自动拨打电话，提醒宾客出门取货。

在满足这些基本功能的基础上，洛必德酒店服务机器人机身自带大屏幕广告位，在机器人巡游工作的同时，大屏幕上可播放酒店的宣传图片和视频，为酒店带来广告宣传的收益。会议模式，婚宴娱乐模式，可以为酒店带来机器人租赁的收益。

在提高宾客入住满意度的同时，酒店服务机器人能够为酒店节省人工成本，提高员工工作效率，提升酒店的服务质量，为酒店带来收益，提升酒店的品牌形象，成为了智能酒店服务升级的新标配。

人工智能行业会产生哪些新的工作机会

业内分析，得益于AI技术的兴起，

以下一些行业岗位将呈现出显着的增长趋势。

数据科学家

数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别，他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论，发掘隐藏的一些见解，帮助企业做出更明智的业务决策。由于AI推动了创造和收集数据的趋势发展，所以我们也可以看到未来对于数据科学家的需求也将日益增加。据IBM预测，到2020年，对于数据科学家的需求增长幅度将达到28%，数据科学家、数据开发人员和数据工程师的年需求量将达到70万人。其中一般的AI领域专家，包括刚踏出校园的博士生以及相对教育程度低一些、但是有几年工作经验的专业人士，埋老卖每年薪水加公司股票可能在30万美元至50万美元范围内。

AI/机器学习工程师

大多数情况下，机器学习工程师都是与数据科学家合作来同步他们的工作。因此，对于机器学习工程师的需求可能也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能，而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识，他们通常需要更强大的编码能力。

据Gartner报告显示，有一位首席信息官想要在纽约聘用AI技术的专业人才，却发现人才库只有32人，其中只有16人符合潜在候选人标准。而在这16人中，只有8人正在积极寻找新就业机会。

数据标签专业人员

随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及，数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。

AI硬件专家

AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操弯逗作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时，IBM和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一含兆样运行的硬件架构。据FacebookAI研究总监YannLeCun表示，Facebook也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长，致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。

数据保护专家

由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加，未来也会出现对于数据保护的需求，因此也就会产生对于数据库保护IT专家的需求。

信息安全控制的许多层面和类型都适用于数据库，包括：访问控制、审计、认证、加密、整合控制、备份、应用安全和数据库安全应用统计方法。

数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要，因为网络开放程序越来越高。

AI业务拓展经理

有一件事是AI做不到的，而且在一段时间内也无法做到。这件事就是销售它自己。销售AI（不管是“原始”计算形态，还是打包进一项商用服务中）需要投入人力。AI业务拓展经理将处于计算机科学发展和企业优势的前沿阵地。

人工智能是时代发展的必经之路，

在未来AI与过去所有的其他颠覆性技术一样，

为我们带来许多新就业机会。

人工智能成创业风口，可盈利的机会在哪？

去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能恐怖论”，但到人工智能协同设计提供的商业创新机会了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀真枪的实干起来。

作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经济论坛报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？

人工智能的苦行期和红利期

要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。

人工智能的第一个红利期出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。

人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。

而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。

不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。

当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。

不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？

人工智能创业的两个评判标准人工智能协同设计提供的商业创新机会：道与术

当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。

借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。

道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观做睁碧。其中的纯举一个核心准则是早乎，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。

术意味着战术，考证的是创业项目的方法论。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性刚需，进而实现规模量级的用户积累。

事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。

有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？

未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。

这些领域或是最可能盈利的人工智能创业

调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。

以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入客服系统，也出现了网易七鱼、Udesk等第三方智能客服云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。

同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。

总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。

结语

人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。

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