ai賦能數據有哪些

Ⅰ 未來城市智能計算「心臟」 AI賦能凸顯

【導讀】從經濟發展來看，未來城市需要向AI要增長。AI賦能可以讓傳統產業真正從數字化轉向智能化，從而創造更大的價值。未來，智能計算會像陽光、空氣、水一樣，成為城市的一個生活基礎單元，未來的城市發展需要一顆只能計算「心臟」。

在2020全缺飢球智慧城市大會上海分會場，來自上海、廣東等省市的智慧城市領域相關企業、機構代表，圍繞智慧城市、智慧出行、輪嘩數字化轉型等話題，探討未來城市的創新理念。其中，國家信息中心信息化和產業發展部聯合浪潮發布了《智能計算中心規劃建設指南》，明確智能計算中心的作用，對地方政府如何定位、規劃和建設給出有針對性的建議。

有研究機構預測，人工智慧將每年為中國經濟帶來0.8個至1.4個百分點的GDP增長。未來人工智慧計算將占據80%以上的計算需求。智能計算中心不同於傳統的數據中心，它不只是「存數據」，更重要的是實現高效「用數據」。「智慧城市最核心的伏桐返就是數據，但大數據得不到有效處理反而會成為負擔，藉助智能計算中心，我們能通過算力的生產、聚合、調度和釋放，讓數據變得有意義有價值，進而對產業發展及城市治理提供高效支撐。」

不是「錦上添花」，專家們表示智能計算中心在未來智慧城市建設中，將成為標配的公共基礎設施，智能算力將像工業時代的電力一樣重要，不論是傳統產業的數字化、智能化轉型升級，還是城市治理的創新高效，都需要依靠智能計算中心這顆「心臟」，智能計算中心的建設具有公共基礎設施的性質，需要在地區或國家層面合理布局與規劃，讓中小微企業也能用得起，真正賦能千行百業的智能化升級，拓寬經濟增量空間。

建成智能計算中心只是智能化轉型的第一步，未來還需要政府、業界的協作，在智慧城市、智慧製造、智慧醫療、智慧農業等領域，不斷打通場景與生態，讓智能計算中心發揮出關鍵作用。

Ⅱ 人工智慧名片在企業SAAS中有哪些具體應用與賦能

訪客即客戶，不加好友及時聊天
智能名片，讓智能捕捉每位訪客的信息，並自帶聊天功能及時對話，在小程序內就可以主動和訪客發消息聊天，當客戶不在小程序內時，消息也會以「服務通知」的形式出現在對方微信的聊天界面，用最直接顯眼的方式觸達訪客。
名片自帶官網，告別惡性競價
除了營銷人自身信息，智能名片還涵蓋企業信息、公司官網、產品詳情、新聞資訊等內容。當你將名片遞出後，對方可以隨時小程序官網了解更多信息，實現真正的全員營銷，不花廣告費也能帶來實實在在的效果。
AI雷達實時追蹤，精準捕捉客戶
智能名片可轉發好友、群聊，甚至朋友圈，也可以被朋友轉發，輕松實現「曝光」。動輒幾千人的訪客量，人工跟進既費時費力，又容易打擾到仿橋對方。而基於AI雷達技術，可以實時監測到誰打開了你的名片、點了哪個鏈接、點了幾次，24小時不間斷追蹤用戶行為軌跡。這個功能可以快速幫你篩選出意向客枝攜戶，實現智能精準獲客。
管理者隨時監控，高效輕松
智能名片AI數據統計分析等功能打通了銷售各個環節，並通過數據分析智能測算成交率，製作銷售漏斗，在為銷售提供參考的同時，亦滿足企業銷售管理需求，能夠清晰了解團隊以及客戶的准確需求，提高企業運猛大伏營效率。
未來世界瞬息萬變，每次重大的技術創新都會引起市場的變革，如果不想被時代淘汰，勢必要順應時代風向。壹脈AI智能名片，就是營銷的風向！

Ⅲ 人工智慧如何賦能金融行業發展

人工智慧如何賦能金融行業發展，主要體現以下幾個方面：
構建客戶畫像，促進客戶管理
結合人臉核身、文字識別、語音識別等人工智慧產品，打造一個統一注冊、統一認證的安全高效平台。為銀行及保險客戶建立優質的客戶大數據和知識圖譜打下基礎。
利用AI人工智慧，可以大程度地簡化收集客戶有效信息的過程，包括他（她）目前持有的保險單的詳細信息、部分財務信息以及網上可查閱的客戶帳戶中的個人信息等。幫助構建客戶的人物畫像，對客戶進行分層次管理，以便向其提供最為優質的服務。
准客戶分析，智能推薦產品
根據用戶基本信息、用戶行為、消費行為、興趣、關注、常住位置、實時位置、app行為、信用評分等緯度，通過大數據平台處理後建立用戶群體畫像。經過客群畫像的數據積累，分析不同客戶群體的基礎標簽，提煉出用戶特徵，為客戶推薦與其需求最匹配的產品，實現精準營銷。
數據有效整合，提供實時決策
接收數據源後，根據後台的數據計算處理程序，實現數據的實時共享和投放，包括智能核保、智能核賠、金牌話術及實時大屏演示等。利用人工智慧對數據進行整合並應用，可以大幅縮減核保時間，降低冗雜勞務開銷，從而降低成本。
打破數據孤島，建立大數據風控
AI人工智慧，具有超強的收集，處理、整合數據的能力，通過運用大數據構建模型的方法，對金融企業客戶借貸進行風險管理控制和提示。收集貸款人的相關信用信息後，可通過預測、分析其近來的信用變動情況，及時做出相應提醒。
其次，整合金融行業的主流機構數據，利用集團公司的數據及行業數據形成共享，打破數據孤島，更快、更精準的識別信貸黑名單。
展望整個金融行業的未來，尤其是在互聯網保險及銀行領域，隨著AI深度學習的不斷發展，人工智慧的運用將會越來越廣泛，越來越明顯。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。

Ⅳ 胡國平 AI賦能企業數字化是「拿著錘子找釘子」生產環節有更大機會

出品 | 搜狐 科納隱升技

編輯 | 梁昌均

9月16日消息，在洞老今日啟幕的2021全球人工智慧產品應用博覽會上，科大訊飛高級副總裁、研究院院長胡國平帶來了《人工智慧賦能企業數字化轉型》的主題演講。他提到，當前，數字化浪潮席捲各行各業，人工智慧、大數據與雲計算等新技術群落的發展，帶來新一代生產力下的生產關系變革。從國家頂層設計層面看，迎接數字時代，人工智慧應用領域不斷拓寬，應用深度大幅提升，人工智慧深度賦能產業是現階段的重要課題。

他認為，AI技術在企業數字化轉型上有更好的機會，還有很好的需求拉動。從技術層面，用人工智慧去賦能數字化轉型，在過去5年，甚至10年的時間內已經有飛躍的發展，使得我們手裡面有了「錘子」，可以去敲各種「釘子」。

在演講中，他將人工智慧賦能數字化轉型比喻為「拿著錘子找釘子」。這其中的重點在於要打造依託場景的人工智慧數字化應用，然後去發現數據的隱藏價值，構建強大的AI能力，來實現企業效率的極大效率的提升，這是根本的本質。

「在財務、會議、生產、營銷、客服等領域，目前我們的人工智慧技術都有極為廣闊的應用空間，助力企業數字化轉型、降本增效。」以AI+財務為例，改變手工審核耗時耗力的難點，實現智能填報、智能審批、智能審核與自動支付，員工填報用時由15分鍾縮短至5分鍾，實現紙質發票電子化結構化，財務審核提效52%（數據來源於實際應用）。

胡國平還提到，AI在整個企業數字化轉型裡面，更大的機會是在生產環節。通過機器視覺來代替人工的眼睛，可以提高整個生產效率和生產自動化程度，包括質量管理、安全生產監控（安全帽檢查、是否戴口罩）等都是人工智慧技術落地的機會。

同時，聲音也可以用來分析故障，包括產品質檢等，倉儲過程中整理員也可以利用語音自動轉寫工具提高工作效率。此外，相比人工，機器更大的優勢是具備基於數據和演算法來助力生產數字化的功能，包括智能排查，智能補貨或生產工藝參數的優化。

最後，胡國平總結人工智慧賦能企業數字化轉型的方法論，認為價值實現的關鍵點在於滿足一下三個條件任意之一——是否面向重復性的腦力勞動、是否面向7*24小時實時在線工作、是否利用機器感測計算或數據優勢。

「建議從自身角度找到企業數字化轉型的價值所在，這是AI可能真正落地發揮價值的地方，也是真正有可能在2025年之時成為常態化標配使用的核心能力。」胡國平說。

據了解，科大訊飛在2019年成立蘇州研究院，聚焦智能視覺、聲學與智能交互、自然語言理解與處理、智慧城市、智能攜簡機器人等重要領域。

在此次博覽會上，科大訊飛攜AI+生態、AI+教育、AI+城市、AI+醫療、AI+ 汽車 、AI+工業、AI+生活、智能機器人等多領域解決方案和最新產品亮相，比如面向圍棋教學訓練領域推出的一款智能博弈機器人iFlyGo（飛狗），將視頻圖像檢測運用到智慧醫療領域，推出了一款帕金森運動障礙檢測系統等。

Ⅳ AIOps的優勢有哪些有這樣的廠商嗎

在這個數字化的大浪潮時代，相比傳統IT運維，AIOps將AI賦能於IT運維，發掘運維數據價值，協助運維衡局工作降本增效，並可實現全面的可觀測性。

企業數字化轉型的過程中，運維工作常常會遇到這些痛點：

• 監控工具用了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一個個數據孤島。排查一個故障往往要到不同的伺服器上翻伏困看日誌等數據，效率低下。

• 在確定故障根因前，無法確定派給哪個團隊處置。只能按經驗逐個排查，MTTR（平均排障時間）長。
  

• 根因定位依賴人的經驗，缺乏智能規劃手段。
  

而採用AIOps系統，可以對監控工具的數據、日誌/告警/指標等數據進行統一採集、存儲，結合總體拓撲架構構建異常檢測、缺攔念告警收斂、根因定位等智能化場景。迅速定位根因，大大減少MTTR。

此類的廠商國內有不少，並且已在金融為主的多個行業中得到應用。相信不久的將來，AIOps將成為運維管理軟體的標配。

Ⅵ AI賦能醫療的背後，臨床大數據該如何「跑起來」

19世紀，英國流行病學家、麻醉學家約翰·斯諾運用近代早期的數據科學，記錄每天的死亡人數和傷患 人數，並將死亡者的地址標注在地圖上，繪制了倫敦霍亂爆發的「群聚」地圖，霍亂在過去被普遍認為是由有害空氣導致，斯諾通過調查數據的匯總，確定了霍亂的元兇是被污 染的公共水井，並同時奠定了疾病細菌理論的基礎，這算是大數據運用的早期雛形之一。

斯諾大概不會想到，在近兩百年後，大數據的應用早已不再是偶然，隨著醫療衛生信息化的迅速發展，其通過與AI的結合在生物醫葯研發、疾病管理旁余、公共衛生和 健康 管理等方面的滲透已逐漸常態化，但問題也相應地隨之凸顯。

信息孤島仍存

近兩年，關於醫療大 健康 數據的政策頻出，從頂層設計、具體規劃指導、數 據隱私和安全、數據管理等多個方面提出了相關的指導意見。

2016年6月，國務院辦公廳下發《關於促進和規范 健康 醫療大數據應用發展的指導意見》指出，鼓勵各類醫療衛生機構推進 健康 醫療大數據採集、存儲，加強應用支撐和運維技術保障，打通數據資源共享通道，加快建設和完善以居民電子 健康 檔案、電子病歷、電子處方等為核亂握心的基礎資料庫。

2018年9月， 國家衛生 健康 委印發《國家 健康 醫療大數據標准、安全和服務管理辦法（試行）》，對醫療 健康 大數據行業從規范管理和開發利用的角度出發進行規范。《辦法》從醫療大數據標准、醫 療大數據安全、嘩啟慶醫療大數據服務、醫療大數據監督四個方面提出指導意見，直擊目前醫療大數 據領域的痛點，未來對數據的統籌標准管理、落實安全責任、規范數據服務和管理具有重要意義。

然而，即使有專項政策的支持，但都限於宏觀層面，相較於其他成熟領域而言， 健康 醫療大數據領域的法律法規依然存在明顯的滯後性，缺乏比較全面、細致、明確的指引和規則，使其的發展受到嚴重製約。雖然現階段，已有很多企業在醫療大數據領域進行深耕布局，但受制於市場准入和產業政策的不確定性，目前尚在摸著石頭過河，市場熱情和活力並未得到充分、有效地釋放。

復旦大學上海醫學院生物醫學研究院教授劉雷認為，正是醫療大數據政策的不明朗，標準的不統一，也直接導致了各個系統之間難以進行數據交換和信息共享，產生了大量的「信息孤島」。舉個簡單的例子，患者在A醫院拍的片子到了B醫院卻不認，B醫院的醫生想要了解患者的信息則需要從零開始，患者曾在A醫院做的檢查需要在B醫院重新再來一輪，「想要打通醫療機構間臨床大數據資源的共享通道，至少在現階段是一件挺困難的事情。」劉雷表示。

相似的困擾也發生在相距超過一萬公里之外的美國，華盛頓大學醫學院信息研究所所長Philip Paynes在接受醫谷采訪時表示：臨床大數據間的彼此「孤立」給國家醫保機構、患者和醫院都帶來了負擔，實現大數據間的互通互用，是全世界范圍內都在著力解決的問題。

作為兩所頂尖大學的知名研究學者，劉雷和Paynes想在臨床大數據領域做一些努力和嘗試。

兩人共有的想法迅速得到了學校層面的大力支持，2019年7月26-29日，由復旦大學醫學院和聖路易斯華盛頓大學醫學院聯合授課的「應用臨床信息學和數據分析研修班」進行了第一次開班。

復旦大學生物醫學研究院教授、復旦大學大數據研究院醫學信息與醫學影像智能診斷研究所所長劉雷授課

據劉雷介紹，此次研修班得到了業界人士的積極響應，在第一屆學員中，來自醫院、醫療企業、高校各佔了三分之一，「就是純粹地想把對臨床大數據分析和感興趣的業界人士聚集在一起，通過共有的努力，能把臨床大數據的有效運用更推進一步。」

聖路易斯華盛頓大學醫學院信息學研究所主任Philip Paynes授課

「希望通過這種國際化的合作，能讓臨床大數據在醫療機構間甚至跨國間真正地』跑』起來多一種可能性。」 Paynes說道。

各自所做的 探索

而在這種可能性之前，劉雷和Paynes各自所在的研究機構均已做了大量的工作。

據悉，劉雷所在的復旦大學上海醫學院生物醫學研究作為一家致力於創建「中國第一、世界一流的生物醫學交叉學術研究機構」，已經在生物醫學交叉學科領域形成「代謝與腫瘤的分子細胞生物學」、「醫學表觀遺傳學」、「系統生物醫學」三個優勢方向，並正在努力拓展轉化醫學研究和精準醫學研究，包括老年醫學、腫瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶點結構與活性小分子、組學和大數據、生物治療與干預，形成新的交叉學科生長點和下游技術。

另悉，目前，復旦大學上海醫學院生物醫學研究還在申請一個超算中心的建設項目，以該項目來支撐生物學大數據的研究，「復旦大學有包括中山醫院、華山醫院、仁濟醫院等17所附屬教學醫院，這其中有一些醫院也在做自身的臨床大數據中心，從研究所層面，希望能夠給他們提供一些人才培養和技術研究的有力支持。」劉雷表示。

Paynes所在的華盛頓大學醫學院信息研究所則是華盛頓大學所有大數據計劃的中心， 「我們擁有世界上最好的基因組研究所和最具生產力和影響力的基礎科學研究企業」，在醫學信息技術方面的能力非常強，但在大數據的整合方面還有待加強。」而這也成了Paynes擔任華盛頓大學醫學院信息研究所第一屆所長之後重點開展的工作。

自Paynes上任後，首先將研究所與旗下15所附屬教學醫院進行了打通聯動，從臨床大數據的收集到整合再到挖掘，最後到應用，鋪設了一條全鏈式的臨床大數據之路。

在Paynes看來：研究所下屬的15所教學醫院簡直就是大數據來源的寶藏，這15家在全美醫療機構中排名比較靠前的醫院每天產生大量的臨床數據，依託這些已有的臨床數據的回顧性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通過將這些海量的臨床數據進行統計分析，分析的結果又將反過來為醫生臨床診療全過程提供疾病共享的發病及治療總體情況信息，幫助醫生科學決策，實現精準醫療。

「我們的夢想是不僅僅是利用臨床大數據幫助患者，而是希望這些臨床大數能滲透到他們的生活和工作，甚至休閑 娛樂 ，通過大數據的分析能夠把他們患病的概率降到最低，讓人們能一直保持 健康 的狀態。」 Paynes對醫谷展望道。

未來發展構想

在劉雷、Paynes和其團隊所做的大量臨床數據整合的工作中，由於各自旗下擁有多所強大的教學醫院，數據的來源已不是問題，然而，擺在他們面前更為現實的問題有兩個，一是要解決多模態臨床大數據的選擇問題。臨床大數據來源多樣，是一種多模態數據，其包括有結構化很好的數據，比如化驗單、處方；還有一些半結構化的數據，比如住院小結、出院小結；還有完全無結構化的數據，比如醫療影像；還有像基因測序這樣的組學數據；以及時間序列數據，比如ICU里會看到患者插著各種各樣的儀器測量血壓心率脈搏等各種流數據。

怎樣從這些不同模態的數據裡面選出需要的數據，劉雷表示他們，他們需要的更多的是結構化很好的臨床數據，為了得到這部分數據，會通過一定的技術平台會對數據進行一定的清洗，從中選取高質量的有效數據。

這個問題解決後，還有一個臨床大數據一直以來繞不開的一個爭議--安全和隱私問題。

對此，劉雷表示，依託現有的技術，目前收集的臨床大數據基本都能做到「不出院」，這在一定程度程度上很好地保證了數據的安全性。Paynes也指出，美國對於醫療大數據有很嚴密的保護法規，患者的關鍵隱私數據，如姓名、住址、電話、身份證號等進入數據管理的時候必須要打馬賽克，同時對數據進行強加密，數據即使被泄露也是不可解密的，對所有的數據訪問（誰什麼時間能訪問什麼）都要有一套嚴格的訪問控制，通過這樣的方式來保證數據安全性。

當技術的問題已不再是問題， 這意味著臨床大數據和AI的結合會變得更為完美，因此，劉雷和Paynes更多希望監管層能在未來對基於大數據訓練的AI能進行更多關於有效性和安全性方面的評估，也就是審批准入要做到嚴，同時，還要加強公眾對醫療AI的認知，不管AI發展到多麼先進的程度，總歸存在一定的局限性，它永遠不可能替代醫生，只能是醫生的一種輔助診斷工具。

盡管還有一段路要走，但對於臨床大數據和AI的搭配，劉雷和Paynes都充滿信心，至少在他們現有開展工作的規劃里，「應用臨床信息學和數據分析研修班」能最終逐步發展為一個碩士人才培養項目，為臨床大數據和人工智慧培養更多專業人才。同時，基於兩個研究機構現階段開展的工作，有天能實現跨國界的匯聚統一，可以把所有的臨床大數據統一在同一個模型上，建立一個類似於聯盟數據一樣的聯合體，這對於數據的整合和應用就會變得游刃有餘。

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Ⅶ AI賦能潛析

那為什麼我們要AI賦能，而不講數據賦能？AI是數據驅動，海量的數據是AI成功的要素，所以第一波浪潮一定是在互聯網數據領域。第二波浪潮是金融和很多其他雀態的有數字標准化產品機會的各種領域，也就是所謂的商業智能化，數據倉庫。第三波浪潮是AI通過更多感測器，可以看到、聽到、感受到人類更多的信息。第四波浪潮是全自動化，AI將像人一樣可以應用於駕駛、智能製造等領域。
而我們在AI賦能過程中，我們已經完全具備了這種基礎能力：
1、數據：不管是傳統的以統計為核心的機器學習，還是當前的深度學習，機器始終要從數據頃中源中尋找因果關系，而各行各業都提供了大量數據，為人工智慧提供了燃料。
2、演算法：經過幾年的發展，AI技術在一些領域和場景下形成了相對成熟的方案和演算法，可以通過平台的方式進行產業賦能。而 不斷進步的演算法和大數據技術讓人們能夠快速掌握各個行業的知識、經驗、流程，在此基礎上，就形成了各行各業的行業智能。
3、算力：AI是一個需要高算力的工作，例如我們要訓練機器識別某類物品，每類給定約5000個標注樣本情況下一般培弊講達到可以接受的性能，當至少有1000萬個標注樣本的數據集用於訓練時，它將達到或超過人類表現。而這寫需要大量的數學矩陣運算，而支持GPU能力的智算中心的建設，以及雲邊協同的邊緣計算技術的發展，又為AI賦能提供了計算引擎。

Ⅷ 人工智慧與醫療服務融合得成果有哪些

5G、大數據、人工智慧等新一代信息技術高速發展，為醫療發展帶來了新思路，5G+智慧醫療越來越呈現出強大的影響力和生命力，對緩解醫療資源緊缺壓力、推進深化醫葯衛生體制改革、加兆運快「健康中國」建設和推動醫療健康產業發展，起到重要的支撐作用。
AI賦能醫療的發展是向多主體提供智慧服務，面向醫療機構的智慧醫院建設，涉及患者、醫療(包括門診、住院)、護理、醫技(含葯事)、管理(含行政、業務)、後勤保障、教學科研、區域協調族櫻梁等領域的智慧化建設，是一個系統性的工程。面向監管機構的智慧監管建設，涉及醫療數據、醫療行為、醫療費用、醫療人事等方面的監管，AI需要助力實現醫療數據的隱私保護和許可權分配，醫療行為的科學性和合規性，醫療費用的合理性和真實性以及醫療人事組織的靈活性。
比如說智慧眼科技基於智能視頻+人臉識別頌畢技術的醫保智能場景監控系統已應用於全國近20個省級醫保平台，實現了醫葯服務行為的真實性監控，防範了醫保欺詐騙保行為。
再比如，最新發布的智慧眼雲透析管理服務平台，是智慧眼科技股份有限公司將人工智慧技術與醫療場景深度融合的最新成果，其無縫對接全國血液凈化病例信息登記系統，以人工智慧、大數據、雲計算為依託，基於SaaS模式服務醫療機構，實現透析前排班、透析中監護、透析後管理於一體，有效助力血透中心全鏈路智能化轉型，極大改善就醫體驗，目前該平台也在各個省市醫院試點使用，請大家拭目以待！