ai赋能数据有哪些

Ⅰ 未来城市智能计算“心脏” AI赋能凸显

【导读】从经济发展来看，未来城市需要向AI要增长。AI赋能可以让传统产业真正从数字化转向智能化，从而创造更大的价值。未来，智能计算会像阳光、空气、水一样，成为城市的一个生活基础单元，未来的城市发展需要一颗只能计算“心脏”。

在2020全缺饥球智慧城市大会上海分会场，来自上海、广东等省市的智慧城市领域相关企业、机构代表，围绕智慧城市、智慧出行、轮哗数字化转型等话题，探讨未来城市的创新理念。其中，国家信息中心信息化和产业发展部联合浪潮发布了《智能计算中心规划建设指南》，明确智能计算中心的作用，对地方政府如何定位、规划和建设给出有针对性的建议。

有研究机构预测，人工智能将每年为中国经济带来0.8个至1.4个百分点的GDP增长。未来人工智能计算将占据80%以上的计算需求。智能计算中心不同于传统的数据中心，它不只是“存数据”，更重要的是实现高效“用数据”。“智慧城市最核心的伏桐返就是数据，但大数据得不到有效处理反而会成为负担，借助智能计算中心，我们能通过算力的生产、聚合、调度和释放，让数据变得有意义有价值，进而对产业发展及城市治理提供高效支撑。”

不是“锦上添花”，专家们表示智能计算中心在未来智慧城市建设中，将成为标配的公共基础设施，智能算力将像工业时代的电力一样重要，不论是传统产业的数字化、智能化转型升级，还是城市治理的创新高效，都需要依靠智能计算中心这颗“心脏”，智能计算中心的建设具有公共基础设施的性质，需要在地区或国家层面合理布局与规划，让中小微企业也能用得起，真正赋能千行百业的智能化升级，拓宽经济增量空间。

建成智能计算中心只是智能化转型的第一步，未来还需要政府、业界的协作，在智慧城市、智慧制造、智慧医疗、智慧农业等领域，不断打通场景与生态，让智能计算中心发挥出关键作用。

Ⅱ 人工智能名片在企业SAAS中有哪些具体应用与赋能

访客即客户，不加好友及时聊天
智能名片，让智能捕捉每位访客的信息，并自带聊天功能及时对话，在小程序内就可以主动和访客发消息聊天，当客户不在小程序内时，消息也会以“服务通知”的形式出现在对方微信的聊天界面，用最直接显眼的方式触达访客。
名片自带官网，告别恶性竞价
除了营销人自身信息，智能名片还涵盖企业信息、公司官网、产品详情、新闻资讯等内容。当你将名片递出后，对方可以随时小程序官网了解更多信息，实现真正的全员营销，不花广告费也能带来实实在在的效果。
AI雷达实时追踪，精准捕捉客户
智能名片可转发好友、群聊，甚至朋友圈，也可以被朋友转发，轻松实现“曝光”。动辄几千人的访客量，人工跟进既费时费力，又容易打扰到仿桥对方。而基于AI雷达技术，可以实时监测到谁打开了你的名片、点了哪个链接、点了几次，24小时不间断追踪用户行为轨迹。这个功能可以快速帮你筛选出意向客枝携户，实现智能精准获客。
管理者随时监控，高效轻松
智能名片AI数据统计分析等功能打通了销售各个环节，并通过数据分析智能测算成交率，制作销售漏斗，在为销售提供参考的同时，亦满足企业销售管理需求，能够清晰了解团队以及客户的准确需求，提高企业运猛大伏营效率。
未来世界瞬息万变，每次重大的技术创新都会引起市场的变革，如果不想被时代淘汰，势必要顺应时代风向。壹脉AI智能名片，就是营销的风向！

Ⅲ 人工智能如何赋能金融行业发展

人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：
构建客户画像，促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次管理，以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析，智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。
数据有效整合，提供实时决策
接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。
打破数据孤岛，建立大数据风控
AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。
其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

Ⅳ 胡国平 AI赋能企业数字化是“拿着锤子找钉子”生产环节有更大机会

出品 | 搜狐 科纳隐升技

编辑 | 梁昌均

9月16日消息，在洞老今日启幕的2021全球人工智能产品应用博览会上，科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平带来了《人工智能赋能企业数字化转型》的主题演讲。他提到，当前，数字化浪潮席卷各行各业，人工智能、大数据与云计算等新技术群落的发展，带来新一代生产力下的生产关系变革。从国家顶层设计层面看，迎接数字时代，人工智能应用领域不断拓宽，应用深度大幅提升，人工智能深度赋能产业是现阶段的重要课题。

他认为，AI技术在企业数字化转型上有更好的机会，还有很好的需求拉动。从技术层面，用人工智能去赋能数字化转型，在过去5年，甚至10年的时间内已经有飞跃的发展，使得我们手里面有了“锤子”，可以去敲各种“钉子”。

在演讲中，他将人工智能赋能数字化转型比喻为“拿着锤子找钉子”。这其中的重点在于要打造依托场景的人工智能数字化应用，然后去发现数据的隐藏价值，构建强大的AI能力，来实现企业效率的极大效率的提升，这是根本的本质。

“在财务、会议、生产、营销、客服等领域，目前我们的人工智能技术都有极为广阔的应用空间，助力企业数字化转型、降本增效。”以AI+财务为例，改变手工审核耗时耗力的难点，实现智能填报、智能审批、智能审核与自动支付，员工填报用时由15分钟缩短至5分钟，实现纸质发票电子化结构化，财务审核提效52%（数据来源于实际应用）。

胡国平还提到，AI在整个企业数字化转型里面，更大的机会是在生产环节。通过机器视觉来代替人工的眼睛，可以提高整个生产效率和生产自动化程度，包括质量管理、安全生产监控（安全帽检查、是否戴口罩）等都是人工智能技术落地的机会。

同时，声音也可以用来分析故障，包括产品质检等，仓储过程中整理员也可以利用语音自动转写工具提高工作效率。此外，相比人工，机器更大的优势是具备基于数据和算法来助力生产数字化的功能，包括智能排查，智能补货或生产工艺参数的优化。

最后，胡国平总结人工智能赋能企业数字化转型的方法论，认为价值实现的关键点在于满足一下三个条件任意之一——是否面向重复性的脑力劳动、是否面向7*24小时实时在线工作、是否利用机器传感计算或数据优势。

“建议从自身角度找到企业数字化转型的价值所在，这是AI可能真正落地发挥价值的地方，也是真正有可能在2025年之时成为常态化标配使用的核心能力。”胡国平说。

据了解，科大讯飞在2019年成立苏州研究院，聚焦智能视觉、声学与智能交互、自然语言理解与处理、智慧城市、智能携简机器人等重要领域。

在此次博览会上，科大讯飞携AI+生态、AI+教育、AI+城市、AI+医疗、AI+ 汽车 、AI+工业、AI+生活、智能机器人等多领域解决方案和最新产品亮相，比如面向围棋教学训练领域推出的一款智能博弈机器人iFlyGo（飞狗），将视频图像检测运用到智慧医疗领域，推出了一款帕金森运动障碍检测系统等。

Ⅳ AIOps的优势有哪些有这样的厂商吗

在这个数字化的大浪潮时代，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维衡局工作降本增效，并可实现全面的可观测性。

企业数字化转型的过程中，运维工作常常会遇到这些痛点：

• 监控工具用了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一个个数据孤岛。排查一个故障往往要到不同的服务器上翻伏困看日志等数据，效率低下。

• 在确定故障根因前，无法确定派给哪个团队处置。只能按经验逐个排查，MTTR（平均排障时间）长。
  

• 根因定位依赖人的经验，缺乏智能规划手段。
  

而采用AIOps系统，可以对监控工具的数据、日志/告警/指标等数据进行统一采集、存储，结合总体拓扑架构构建异常检测、缺拦念告警收敛、根因定位等智能化场景。迅速定位根因，大大减少MTTR。

此类的厂商国内有不少，并且已在金融为主的多个行业中得到应用。相信不久的将来，AIOps将成为运维管理软件的标配。

Ⅵ AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元兇是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理旁余、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核乱握心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、哗启庆医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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Ⅶ AI赋能潜析

那为什么我们要AI赋能，而不讲数据赋能？AI是数据驱动，海量的数据是AI成功的要素，所以第一波浪潮一定是在互联网数据领域。第二波浪潮是金融和很多其他雀态的有数字标准化产品机会的各种领域，也就是所谓的商业智能化，数据仓库。第三波浪潮是AI通过更多传感器，可以看到、听到、感受到人类更多的信息。第四波浪潮是全自动化，AI将像人一样可以应用于驾驶、智能制造等领域。
而我们在AI赋能过程中，我们已经完全具备了这种基础能力：
1、数据：不管是传统的以统计为核心的机器学习，还是当前的深度学习，机器始终要从数据顷中源中寻找因果关系，而各行各业都提供了大量数据，为人工智能提供了燃料。
2、算法：经过几年的发展，AI技术在一些领域和场景下形成了相对成熟的方案和算法，可以通过平台的方式进行产业赋能。而 不断进步的算法和大数据技术让人们能够快速掌握各个行业的知识、经验、流程，在此基础上，就形成了各行各业的行业智能。
3、算力：AI是一个需要高算力的工作，例如我们要训练机器识别某类物品，每类给定约5000个标注样本情况下一般培弊讲达到可以接受的性能，当至少有1000万个标注样本的数据集用于训练时，它将达到或超过人类表现。而这写需要大量的数学矩阵运算，而支持GPU能力的智算中心的建设，以及云边协同的边缘计算技术的发展，又为AI赋能提供了计算引擎。

Ⅷ 人工智能与医疗服务融合得成果有哪些

5G、大数据、人工智能等新一代信息技术高速发展，为医疗发展带来了新思路，5G+智慧医疗越来越呈现出强大的影响力和生命力，对缓解医疗资源紧缺压力、推进深化医药卫生体制改革、加兆运快“健康中国”建设和推动医疗健康产业发展，起到重要的支撑作用。
AI赋能医疗的发展是向多主体提供智慧服务，面向医疗机构的智慧医院建设，涉及患者、医疗(包括门诊、住院)、护理、医技(含药事)、管理(含行政、业务)、后勤保障、教学科研、区域协调族樱梁等领域的智慧化建设，是一个系统性的工程。面向监管机构的智慧监管建设，涉及医疗数据、医疗行为、医疗费用、医疗人事等方面的监管，AI需要助力实现医疗数据的隐私保护和权限分配，医疗行为的科学性和合规性，医疗费用的合理性和真实性以及医疗人事组织的灵活性。
比如说智慧眼科技基于智能视频+人脸识别颂毕技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近20个省级医保平台，实现了医药服务行为的真实性监控，防范了医保欺诈骗保行为。
再比如，最新发布的智慧眼云透析管理服务平台，是智慧眼科技股份有限公司将人工智能技术与医疗场景深度融合的最新成果，其无缝对接全国血液净化病例信息登记系统，以人工智能、大数据、云计算为依托，基于SaaS模式服务医疗机构，实现透析前排班、透析中监护、透析后管理于一体，有效助力血透中心全链路智能化转型，极大改善就医体验，目前该平台也在各个省市医院试点使用，请大家拭目以待！