AI佔領全球太遠，但這些行業正在駕馭AI

但是，以下的例子恰恰說明了，人類對AI的恐懼是盧德主義的表現，AI正在這些行業幫助人類提高生產力。

AI+醫療：醫生的高效助手

其實當別人警惕AI時，很多產業已經在享受AI的賦能了，醫療產業就是其一。

人們在醫院挂號時，首選的往往是專家號，專家就意味著從業時間長、經驗豐富、值得信賴。實際上，醫療數據每年以48%的增幅爆炸式增長，這些「經驗」沒法得到開發，用來幫助患者。反倒是以醫生為代表的醫療人力資源需求日益增長，醫療資源地域分布不均衡的也情況不斷凸顯，整個行業和受眾呈現出嚴重的供需失衡。

現在，AI正在填補這一缺口，IBM Watson就是很好例子。利用機器學習技術和認知計算能力，Watson可以在 17 秒時間內閱讀3469本醫學專著、248000篇論文、69 種治療方案、61540次實驗數據以及106000份臨床報告，並最終提出三個最優選的治療方案。

AI並不是在「替代」醫生，而是幫助醫生完成一些重複勞動性的工作，讓他們可以幫助到更多病人，創造更多價值。

AI+金融：強大的數據大腦

同樣，在金融領域也能看到很多類似的案例。

像是在風控方面，以往需要風控專員奔波很多地方，為用戶進行審核。現在很多Fintech企業已經開始嘗試建立知識圖譜，利用語義搜索將用戶在留在互聯網上離散的數據建立聯繫，綜合個人信息、履約記錄、電商數據、出行數據甚至社交媒體數據為用戶建立風險評級。節約了企業的時間，也給了用戶更好的體驗。

包括深度學習、NLP技術和處理對非結構數據的認知計算技術，也在越來越多的應用在分析師的工作中。以往分析師們往往都是憑著個人經驗來判斷外部因素對於經濟形勢的走向，可AI卻能獲知一切歷史事件，告訴分析師們以往的類似事件對於經濟走勢產生了哪些影響。

在金融行業里，AI更像是一種強大的數據搜尋、比對工具，擴大了人腦的認知範圍。

AI+視頻：構建新商業價值

視頻原生廣告被視作是視頻廣告行業的未來，而視頻原生廣告的發展離不開視頻技術的支持。

在視頻內容上，AI 可以讓機器擁有人的思維，將視頻傳到機器上進行識別分析時，可以識別出明星、物體、品牌、手機、場景等等，使機器像人類一樣理解視頻的內容，並發現其中有趣的點。到了邏輯層和應用層，可以用核心組件和視頻應用將這些點進行商業化的變現，將機器識別出的結構化數據作為投放點，應用到廣告和電商的場景中。

目前國內有家AI創業公司——Video++則在這方面有著突出的表現。視頻廣告與視頻內容如何匹配，視頻網站應該怎樣根據內容來投放視頻廣告? 如何判斷該廣告能夠結合視頻內容場景? 其次視頻營銷如何做到可視性高，與用戶互動性強呢?Video++正在致力於解決這些問題，並相信AI將為視頻行業找到更多開關，打開更廣闊的商業價值領地。

AI+教育：實現真正的因材施教

在教育領域中，AI的展現形式更為豐富。有關AI+教育的活躍初創企業很多，在中國有流利說、猿題庫，國外有Knewton等等，都拿到了數額不菲的融資。

有利用NLP技術輔助口語學習的，識別用戶的語音，尋找錯誤進行糾正，甚至可以綜合分析用戶的習慣性錯誤，進行具有針對性的指導。也有團隊專註於將教材數字化，建立知識圖譜，通過用戶學習行為歷史數據提供個性化的自適應學習方案。

總之，AI雖然不能像學校那樣，提供完整的學習場景和材料，但可以根據用戶的表現提供獨一無二的學習輔助。補充了學習老師人力、精力有限的缺憾，真正的實現了因材施教。

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