別只顧埋頭搞技術(shù)！一篇文章告訴你機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會有哪些

機(jī)器學(xué)習(xí) 創(chuàng)業(yè) 大數(shù)據(jù)

王煒 | 2017-03-17 16:39

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】最近機(jī)器學(xué)習(xí)成了熱門話題，下面這篇文章，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域發(fā)展的全部趨勢

別只顧埋頭搞技術(shù)！一篇文章告訴你機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會有哪些

最近機(jī)器學(xué)習(xí)成了熱門話題。我們熱捧這個話題的理由很充分，因?yàn)樗懈淖冋麄€行業(yè)市場的潛力。但是，現(xiàn)在也有很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的炒作。作為投資人，我將從四個角度來劃定誰才是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的成功創(chuàng)業(yè)者：

1.大型市場的具體用例。成功的機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司，將把目標(biāo)放在明確需要技術(shù)的縱向應(yīng)用上。消費(fèi)性包裝品產(chǎn)業(yè)是一個很好的例子。機(jī)器學(xué)習(xí)可以更準(zhǔn)確地預(yù)告庫存情況，從而可以更好地管理供應(yīng)鏈、降低庫存成本、最大限度地減少過剩產(chǎn)能需求，且并不會讓缺貨的情況再發(fā)生。根據(jù)埃森哲（Accenture）的研究，機(jī)器學(xué)習(xí)可以使交付時間提高4.25倍，供應(yīng)鏈效率提高2.6倍。

2.關(guān)注人類重復(fù)性勞動的區(qū)域。明顯的人工干預(yù)，意味著這里存在利用復(fù)雜預(yù)測算法進(jìn)行優(yōu)化的真正機(jī)會。在上面所說的供應(yīng)鏈?zhǔn)纠?，今天的分析師會根?jù)一些歷史數(shù)據(jù)和直覺來預(yù)估庫存需求。但是，利用生產(chǎn)時間、銷售率和其他的一些數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的需求。

3.可用于預(yù)測的大量數(shù)據(jù)。創(chuàng)業(yè)公司需要訪問大量的數(shù)據(jù)來有效地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。有兩類創(chuàng)業(yè)公司可以取勝。一種是能夠與大型、穩(wěn)定的公司合作以利用他們的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)的公司。另一種是能夠創(chuàng)建一個吸引用戶輸入用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品的公司。

4.網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和防御性。算法是開源的，這使得專利數(shù)據(jù)具有任務(wù)獨(dú)特性。對系統(tǒng)的輸入和反饋提高將提高機(jī)器學(xué)習(xí)的精確性并能使其獨(dú)自操作。例如，F(xiàn)acebook的照片標(biāo)記算法就可以使照片中的人接受或拒絕被選中。因此，應(yīng)該鼓勵人們對產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測并提出建議。

可投資領(lǐng)域

這里有一些類似的領(lǐng)域，我相信機(jī)器學(xué)習(xí)能延伸到到以下領(lǐng)域：

醫(yī)學(xué)診斷和計算生物學(xué)。機(jī)器學(xué)習(xí)將改善整個醫(yī)療價值鏈的成果、并降低其成本。它改善診斷方式，減少錯誤和簡化藥物開發(fā)過程的潛力是非常令人興奮的。患者數(shù)據(jù)可用于疾病的早期診斷和個性化的治療。制藥和生物技術(shù)公司可以使用計算方法快速有效地發(fā)現(xiàn)比目前市場上更有效的新藥。

供應(yīng)鏈。機(jī)器學(xué)習(xí)可以改善供應(yīng)鏈的幾個方面，包括需求預(yù)測、市場趨勢、貿(mào)易促銷和新產(chǎn)品?，F(xiàn)在的公司很難評估不斷變化的市場模式和波動趨勢，因而不能為業(yè)務(wù)決策提供有效信息，也無法準(zhǔn)確預(yù)測未來趨勢。

制造業(yè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是一個擁有大約120億美元的市場，目前還沒有開始運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)。Genpact對全球173位高管的調(diào)查結(jié)果顯示，只有25％的人擁有物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，并且只有24％的人對戰(zhàn)略執(zhí)行的結(jié)果感到滿意。這些高管正在尋找機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，以減少庫存、提高產(chǎn)量和成品級別，達(dá)到節(jié)約成本及獲得利潤的目標(biāo)。

合規(guī)性。管理金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)性，這里存在著一個巨大的市場。自2008年以來，僅摩根大通就已經(jīng)支付了360億美元的結(jié)算金額和罰金，并雇用了8000名員工來管理和控制。對于那些必須遵守審計與合規(guī)性法規(guī)的銀行或類似的公司而言，機(jī)器學(xué)習(xí)可以加強(qiáng)客戶和員工間的聯(lián)系。

語音在企業(yè)。雖然語音服務(wù)是業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵組成部分，但是語音分析的復(fù)雜性使得語音處于機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢的外圍。來自NewVoiceMedia的2013年研究報告稱，由于呼叫中心效率低下導(dǎo)致的年損失金額為410億美元。每年有240萬內(nèi)部銷售代表進(jìn)行著數(shù)百萬小時的對話。所以很明顯，在呼叫中心、會議、銷售和營銷方向的自動化流程中，機(jī)器學(xué)習(xí)有很大的機(jī)會占領(lǐng)市場。

保險。保險是一個龐大且范圍廣泛的類別。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助保險公司以更低的成本提供更有針對性的產(chǎn)品。例如，汽車保險公司可以使用駕駛經(jīng)歷及其他行為數(shù)據(jù)來單獨(dú)收取額外費(fèi)用或使用更好的欺詐檢測產(chǎn)品來降低其總體成本結(jié)構(gòu)。咨詢公司KPMG將機(jī)器學(xué)習(xí)描述為保險業(yè)的“重要的政策改變者”。

個人財務(wù)。新數(shù)據(jù)和分段模型使得以前千禧一代不可用或不期望的金融產(chǎn)品（例如信用產(chǎn)品）變得可用。此外，智能自動化系統(tǒng)通過追蹤行為，降低了產(chǎn)品為消費(fèi)者提供個性化建議的成本。并能根據(jù)客戶的偏好和目標(biāo)，為其提供建議。ErinShipley和TXZhou在Techcrunch撰寫了一篇關(guān)于人工智能對財務(wù)的影響的偉大作品。文章指出，通過基于用戶行為得出的個性化推薦，人工智能可以對個人財務(wù)產(chǎn)生影響，如改善用戶財務(wù)狀況，提高用戶財務(wù)知識水平等。

個性化教育。傳統(tǒng)教育的弊端是，教師必須為整個班級制定一個標(biāo)準(zhǔn)課程，盡管學(xué)生有著不同的理解水平和不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格。如果公司利用數(shù)據(jù)幫助家長和學(xué)校發(fā)現(xiàn)問題領(lǐng)域，為每個學(xué)生制定個性化課程和學(xué)習(xí)節(jié)奏，并根據(jù)每個學(xué)生不同的問題和風(fēng)格提供量身定制的學(xué)習(xí)計劃，這樣下去會發(fā)生什么呢？這不僅會改變美國的教育狀況，它也提供了一個重要的經(jīng)濟(jì)機(jī)遇。截至2013年，美國每年用于公共教育的花費(fèi)為620億美元，有5000萬學(xué)生在公立學(xué)校就讀。

我不感興趣的公司是什么樣的？

雖然我對上述機(jī)會領(lǐng)域很有興趣，但我對很多涌現(xiàn)出的公司沒有興趣。

只搞“人工智能”得公司。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)永遠(yuǎn)不是最終目標(biāo)。它只是通過技術(shù)來實(shí)現(xiàn)人類最終目標(biāo)的具體例子。

聊天機(jī)器人。目前技術(shù)還不夠先進(jìn)，聊天機(jī)器人無法為我們提供普通聊天所帶來的愉悅。

來源：蟲洞翻翻

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