在21世紀的今天，AI人工智慧的應用已漸漸滲透各行各業，究竟AI如何影響產業的生態？如何在行銷、金融、運輸、農業、醫療照護等等不同的領域大放異彩？本文作了一些歸類整理，發現原來AI已經深入我們的日常生活，可以說是無所不在。政府究竟要如何將AI融入產業推動的政策中、企業又如何運用AI來推動企業轉形，都是值得深思的議題。

圖片來源 : shutterstock、達志影像

市場行銷

成功行銷的關鍵因素在於了解客戶需求及知道客戶心中在想什麼。在2000年代初期，如果我們要找一樣商品，但不知道產品的確實名稱，這種情況下在網路上搜尋產品是相當困難的，甚至可以說是不可能的任務。但是現在當我們在網路上任何一個電商平台搜尋商品時，即使不知道產品正確名稱，也可以輕鬆的找到類似的商品。有時候甚至會覺得有些「恐怖」，因為這些搜索引擎好像在讀我們的大腦一樣，完全知道我們的喜好。

舉例像是Netflix、YouTube、Facebook這些平台，它們依據用戶對電影、貼文的反應，運用了高度準確的預測技術，根據用戶之前的操作和選擇檢查了數百萬條記錄，以建議用戶可能喜歡的節目、電影或是貼文。接下來，它們會進一步從用戶的點閱習慣，分析這個用戶的愛好及消費習慣，不斷向其推播相關產品或服務的廣告。

這種行銷活動在過往要透過客戶調查、問卷分析來進行，但現在只要有大數據資料庫，便可以利用AI來行銷，不僅省時，而且其精準度更是人類難以匹敵的。

銀行業

銀行業中的AI應用成長比我們想像的來得快，像印度的HDFC 銀行已經採用了AI的系統來提供客戶服務支援、檢測異常狀況和預防信用卡欺詐。HDFC銀行已經推出了一個名為EVA的聊天機器人 (Chatbot)，稱之為EVA虛擬電子助手，提供一般性的客戶服務。

HDFC Bank的Eva電子助理自推出以來，已處理了超過300萬個客戶查詢，號稱一年工作366天；
照片來源：HDFC Bank臉書。

據HDFC 銀行稱，自Eva推出以來，已處理了超過300萬個客戶查詢，與50萬以上的單一用戶互動，並進行了100萬次以上的對話。Eva可以從數以千計的資料來源中尋找知識，並在不到0.4秒的時間內提供簡單的答案。

另外，使用AI來預防欺詐也已經不是新的概念，事實上，現有的AI解決方案可以增強銀行零售和金融等多個業務部門的安全性。透過追蹤卡片的使用和端點進接，安全專家可以更有效的防止欺詐，銀行可以藉AI分析交易行為來追蹤異常交易行為。像是萬事達卡（MasterCard）和蘇格蘭皇家銀行（RBS WorldPay）利用AI和深度學習來檢測欺詐性交易模式並防止卡片欺詐已行之有年，從而節省了數百萬美元的成本支出。

金融業

金融業是風險投資的行業，風險投資一直依靠電腦和數據來確定市場的未來走向，而交易行動則主要取決於準確預測未來的能力。機器比人類出色的地方在於可在短時間內處理大量數據，而且還可以學習觀察過去數據中的模式，從中預測這些模式將來如何重複。

金融交易市場可以說是分秒必爭，不少金融機構正在轉向使用AI來改善其股票交易性能及提高利潤，像是日本野村證券就是一個好例子。日本野村證券一直傾向不使用電腦來分析經驗豐富的股票交易員的見解，但經過多年的研究，野村證券已著手導入新的股票交易系統。新系統在電腦主機上儲存了大量的價格和交易數據，透過利用此數據庫，系統可進行評估，例如確定當前的市場狀況與兩週前的狀況相似，並預測股價在幾分鐘內將有什麼變化，這將有助於根據預測的市場價格做出更好的交易決策。

農業

專家指出，世界於2050年將需要增加50％的糧食生產，因為我們實際上已經吃光了一切。有效的預防方法是我們應該謹慎的利用我們的資源；農民從土地上獲取收益的同時，也可持續利用資源。

氣候變化、人口增長和糧食安全等問題已促使農產業尋求更多創新方法來提高農作物產量。像一些企業化經營的集團已開始利用自動化和機器人技術來幫助農民找到更有效的方法來保護農作物免受雜草及昆蟲侵害。

像藍河技術公司 (Blue River Technology) 便開發了一種名為See＆Spray的機器人，該機器人使用對象檢測之類的電腦視覺技術來監控棉花農用的除草劑，並精確噴灑除草劑，而精確噴灑有助於防止除草劑的耐藥性。

藍河技術公司的See＆Spray的機器人；照片來源：Blue River Technology官網

醫療保健

目前許多組織和醫療中心，都在開發依賴AI技術來幫助全世界患者的設備。像是一家總部位於瑞典的醫療照護機構Cambio Health Care便開發了用於預防中風的臨床決策支援系統，可以在有患者有中風風險的時候向醫生發出警告。

此外，也有不少醫療設備企業正在開發一些系統來追踪人們在養老院、家庭護理等方面的活動，讓不少獨居老人或遠距病患可以藉由AI系統得到及時照護。

遊戲產業

人工智慧已成為遊戲行業不可或缺的一部分，實際上，目前人工智慧的最大成就之一就是在遊戲產業。也許是因為DeepMind運用AI的AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，因此AI在遊戲領域顯得十分成功。

在擊敗李世石後不久，DeepMind又創造出一個稱為AlphaGo Zero的高級版本，並在一次AI vs. AI的對抗中擊敗了前身AlphaGo。不同於最初的AlphaGo，DeepMind經過長時間使用大量數據和監督，對其AlphaGo Zero進行了訓練，研發者稱AlphaGo Zero是自學成才的。

自動駕駛汽車

長久以來，自動駕駛汽車一直是AI行業的熱門應用，而自駕車的發展必將徹底改變交通運輸系統。像Waymo在部署其首個採用AI技術的公車服務之前，已進行了好幾次試駕。Waymo的AI自駕系統從車輛的雷達、鏡頭，GPS和雲端服務中收集數據，以產生操作車輛的控制信號。先進的深度學習演算法可以準確預測車輛附近可能出現的物體，從而使Waymo汽車自駕更有效率及更安全。

而特斯拉的自駕車是更是運用AI技術的好例子，在特斯拉的自駕車中，AI技術實現了電腦視覺、圖像檢測和深度學習，以製造能夠自動檢測物體並在無人干預的情況下行駛的汽車。雖然目前仍有一些技術上的困難要克服，但運用AI技術的自駕車是汽車產業的未來目標這一點是確定的。

參考資料：

1. Top 10 Artificial Intelligence Applications [Updated 2021]
2. AI Applications across major industries

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