AI產業化時代來臨，未來90%的公司將以資料為驅動力

“人工智慧像一把利刃，將時代劈斬為了涇渭分明的兩個板塊：在人工智慧到來之前，世界上的一切循規蹈矩，有序進行；人工智慧到來之後，未來勢必是一個大變革的時代，所有的秩序和契約都會被重新寫就。”

經歷了超過半個世紀的發展，人工智慧已經從發明的年代步入了實幹的年代。自從深度學習發明以來，越來越多的人工智慧演算法和設想進入到我們的生活之中，大幅度提升了我們工作與生活的效率。

安永分析與諮詢全球主管Beatriz Sanz Sáiz認為，智慧化是未來的大趨勢，未來 AI 將會成為各行各業的基礎設施 。

得益於網際網路十幾年的飛速發展，大量資料被積累下來。大資料的積累為人工智慧產業的發展奠定了資料基礎，最終成為了人工智慧發展的“食物”和存在的基礎。“在過去的幾年中，資料上的優勢已經成為了許多公司之間發展潛力的重要分界線。 ”Beatriz說到。

國內以BAT等為首的網際網路巨頭首當其衝成為了AI 產業最重要的參與者，紛紛在AI技術、平臺、應用場景和對外投資層面都已完成了全方位的佈局。安永預測，到 2022 年，資料將會是非常重要的資產，90% 的公司會直接的以資料為驅動力 ，同時，分析資料的AI將會是公司重要的戰略能力。

AI是未來的基礎設施

生產率不僅是是工業革命時期要解決的問題，現在亦是如此。如今的規模化生產，不能再單單是以人的生產率或者機器的生產率來衡量，而是兩者的結合。在AI的幫助下，人類或機器單獨工作的效果絕對無法超越人機攜手的成果。Beatriz表示，在過去18個月當中，圖片識別的準確度增加了1600%。

各行各業都在變成以技術為驅動的產業，通過在原有產業鏈條加入AI技術，使得行業效率明顯提高或使行業人工成本明顯下降，從而能夠極大地提高原有產業的生產力，金融行業更是首當其衝。在AI 技術的帶動下，自動化技術正在對金融行業產生顛覆性的影響。

安永便是首批開始將AI技術應用於自身的企業之一。傳統RPA曾經是一個不起眼的工具，僅能處理結構化資料（如系統、電子表格和網路裡的資訊），根據已有定義做出簡單決策（如基於“決策樹”或基於規則的更復雜定義），有很大的侷限性，從而限制了端到端流程自動化。 但是，傳統的RPA正在與AI和其他數字自動化工具（如，光學字元識別（OCR）、數字表格、工作流程、聊天機器人、人機結合處理）相結合，如今每個大型金融服務機構使用。

安永關注到了過去幾年裡RPA應用的爆炸式增長，RPA專業團隊從屈指可數的幾個人已經壯大到2,000餘人，從處理“追加保證金通知”電郵到信用風險管理、產品定價和欺詐檢測等等，可以實現識別不同形式智慧自動化型別的活動和流程，並已經向40個國家或地區交付RPA專案。

Beatriz說到，“首先必須承認，在我們內部我們自己就被顛覆了，但顛覆了的同時也提升了各個方面的服務。自從我們用這個解決方案，每年都可以節省出300萬個工作小時”

關於智慧自動化的趨勢，安永預測：RPA、數字化和AI將繼續融合；工具提供商將提高產品報價，並將所有自動化技術的特性進行整合；關鍵技能將供不應求，使得交付高質量解決方案的難度升級；治理、風險和控制的重要性將日益受到重視，並引起董事會、監管機構和審計師的關注，同時，自動化焦慮將繼續增加。

AI真正的力量不僅體現在與RPA和數字化的普遍結合，還體現在與人類輸入的融合。AI將幫助傳統行業不斷革新自己，進一步提升效率。

Beatriz同時也強調，AI同時也會對人才的競爭產生顛覆性的影響。AI會給就業機會帶來變話，一些重複性的工作崗位會減少甚至消失，但並不是代表總體的工作崗位就會減少。相反，她認為AI會增加未來工作的多樣的和數量。

能夠落地的AI企業才有出路

作為一項革命性的技術，AI自然而然的吸引了資本追捧，一度在全球範圍內掀起了一波AI創業公司和資本的狂歡。

但是，無明確落地方向、缺乏市場渠道、高昂的成本投入、以及市場價格與其平庸的表現，讓資本市場對於AI的態度逐漸冷靜，甚至變得審慎起來。

資本寒冬之下，“落地”是貫穿2018年的主題，當巨頭完成佈局後紛紛轉向各自各自擅長的領域開始商業落地的跑馬圈地；AI獨角獸們也在拓展應用場景的同時向平臺化轉變；而面臨資金短缺和落地場景侷限的小型AI創業公司，被市場洗牌淘汰或是必然。

根據《北京人工智慧產業發展白皮書(2018)》對國內AI創業公司數量和投資的統計顯示，截至2018年5月8日，全國人工智慧企業4040家，但其中拿到風險投資的公司合計1237家(含31家已上市公司)，僅佔總數的30%，也就是說，有70%的公司仍然拿不到投資。

另一方面，AI創業也逐漸演變成一場利好頭部玩家的競賽——即使在錢荒、融資難的2018年，部分頭部公司的融資速度和估值也依然強勢，一家接著一家對外披露融資訊息。

有資料顯示：2018年國內AI領域投資事件共410起，投資總額1078億元，相對2017年雖然投資事件減少了1/3，但投資總額卻增長了1/4。被投專案中早期專案獲投減少，C輪及之後專案比重增加。這一方面意味著初創型AI公司融資難度的加大，另一方面也印證了資金正流向頭部公司的現實。

Beatriz表示，資本的湧入確實給AI 行業帶來了泡沫，就像前幾年的電商一樣，但最終行業還是會迴歸到正常化上來。就中國來說，泡沫並沒有西方國家的大。政府十分重視AI 的發展，並將AI作為重大的發展戰略，同時中國的資本也更注重AI的落地。

在中國的風險投資市場，投資人往往更加青睞能夠具體落地的AI 創業公司，而不是單純的技術提供商。因為純技術型提供商非常容易被上下游碾壓，最終被取代。即便是在技術門檻很高的晶片領域，如果不能去面對自己的客戶，僅提供技術服務，那麼當下遊企業佔領市場後，很容易出現進一步通吃產業鏈利潤的情形，一旦純技術提供商如果不能持續保持技術上的領先或技術研發速度放慢，就很有可能會被下游企業淘汰。

“對於AI創業公司來說，資本都有投資回報的要求，那些能夠提供有形的AI解決方案，讓技術迅速落地併產生商業價值的企業才能成為資本的寵兒。”Beatriz補充道。