人工智能与商业应用
商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。
本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区）FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动。
1. 人工智能应用领域
人工智能有三大主要应用领域：认知自动化，认知参与和认知洞察力。
认知自动化
在这一领域，人工智能的主要领域是机器学习，机器人流程自动化（RPA），和其他能够自动化深层领域知识开发的认知工具。我们已经看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。
手写和字符识别是认知自动化应用的最佳范例，它可以支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。例如，可以使用自然语言处理和OCR技术从文档中提取关键信息。
认知参与
人工智能的下一阶段是认知技术“代理”：系统通过认知技术与人类建立密切关系。
认知系统开启了文本/图像/视频等“非结构化”数据的力量，为银行和客户提供定制化的产品和服务并创造新的收益流。
最常见的例子是语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道。同时，也出现了一些使用认知参与的新型应用领域，这些领域需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务。比如接收病人入院，或者推荐产品和服务。
认知洞察力
认知洞察力是指从各种数据流中提取概念和关系，用来生成隐藏在大量“结构化”和“非结构化”数据中的相关答案。
总的来说，认知洞察力可以检测来自多个数据源数据的关键内容和相关联系，从而获得更深入和可操作的洞见。
随着处理数据量的增加，观察和预测的准确性得到了提高。人工智能不仅可以深入了解已经发生的事情，而且还能分析正在发生的事情，以及预测接下来可能发生的事情。这可以帮助商业领袖制定计划，帮助员工提高他们的业绩。例如，在全球呼叫中心，客服人员使用多功能客户支持程序来回答产品提问，接受订单，调查账单问题，并解决客户的其他困扰。
根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。另一方面，美国劳动部在2016年发布的报告中提到“65%的在校学生未来将被雇佣于现在尚未存在的工作岗位”。这些预测告诉我们，在不久的将来，人工智能技术将与我们的生活产生紧密联系，对工作和生活等多方面造成深远影响。
2. 人工智能中的监管问题
接下来的问题是:经济发展和社会各界需要做出哪些准备来迎接人工智能光明的未来？
在2017年初，欧洲议会提出一系列管理人工智能的法规，用来规定相关道德准则，以及人工智能犯错的责任归属问题。
议会调查员MadyDelvax强调了建立一个欧洲机器人监管机构的重要性，该机构将通过提供技术支持来协助政府部门。他还建议起草一份道德行为准则，用以指导机器人工程项目并确定他们的行为责任。
事实上，问责权或法律责任是人工智能争议中的关键问题。自动驾驶汽车的兴起就是最明显的例子，相关各方有必要去定义具体的保险计划，并确定损害赔偿的责任。在未来，智能自动化机器人将被赋予某种“法律人格”。最后Delvaux的报告强调，机器人可能会对社会产生长期影响，政府部门需要密切关注这些趋势，创造新的就业岗位和税收模式。
3. 人工智能发展现状
为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，Efma和德勤联合进行了一项大型调查,调查范围涉及超过3000人,受访者主要为金融服务公司技术和业务方面的高管，大多受访者表示，新认知技术的应用将增强工作的可控性，并减轻员工的工作负担，而不是将人们的劳动力完全替代。
对于“贵公司在人工智能应用领域处于什么阶段”这一问题，约90%的公司表示已经开始在他们的工作中使用人工智能技术，或正处于对这一新技术的学习中。
前瞻研究：电商领域人工智能发展与趋势
人工智能技术虽然还处在持续发展和创新的阶段，但也应认识到在人工智能与“电子商务”高速发展的背景下，传统零售行业正在经历翻天覆地的变化。现今，传统零售业与电子商务领域正在进行多方面的融合。人工智能赋能的电子商务领域解决方案和产品在近几年内争先落地，在零售业的各个环节中掀起狂风浪潮。
随着电子商务的普及，零售业内领先企业与初创公司都在试图整合前沿技术，进行电子商务领域人工智能技术应用落地的尝试以抢占新兴市场份额。在此背景下与人工智能相关的机器学习、计算机视觉、强化学习等技术已经在不同场景下逐步落地。
一、人工智能在电子商务领域的市场规模
电子商务领域主要是指基于互联网如淘宝、亚马逊、京东等的多维度商品销售平台，或者如特斯拉、耐克、Casper品牌直接运营的网络门店。
受益于数字化与人工智能技术的发展，近年来电子商务领域的运营成本正在逐年下降，并且由于其低门槛的人人都可为商家的销售模式，电子商务扩展极其迅速。全球电商市场的销售额在2018年为2.8万亿美元，到了2021年能够增加75%，达到4.9万亿美元。其中中国是全球规模最大、最活跃的电商市场，B2C的销售额、消费者人数均占据全球第一。
根据阿里研究院的报告不完全统计，有近80%的电子商务卖家使用过人工智能相关工具，而随着盈利的增加人工智能工具的使用频率也在日益增长。
图：人工智能电子商务领域工具商品门类使用率以及工具使用频率
二、人工智能技术在电子商务领域的应用
电子商务领域的人工智能应用目前集中于计算机视觉，自然语言处理和强化学习：
计算机视觉技术：在电子商务平台购物的过程中，产品照片的影响至关重要。无论是商家想要借助算法去设计产品的海报，还是根据顾客对于产品外观的品味推荐搭配的产品，计算机视觉技术的应用前景都非常广阔。自然语言处理技术：在用户搜索时，为了更好地让用户找到匹配的商品，电子商务平台的搜索和排序算法中利用了大量自然语言处理技术来分析搜索的关键词和产品的文字介绍。尤其是针对突然出现并畅销的爆款产品，传统的排序算法无法快速地作出应对，自然语言技术能够更好地帮助客户找到他们想要寻找的商品。强化学习技术：电子商务领域的一个重要指标是转化率，比如搜索的转化率、页面浏览的转化率、商品排序的转化率等，为了提升这些转化率，不少大的电商平台已经在借助强化学习技术来预测用户针对网页的反馈行为，从而更好地优化搜索和产品页面的排序。三、人工智能技术在电子商务领域的应用场景
产品搜索：搜索是电商领域非常高频且重要的用户行为，用户为了找到心仪的商品，会通过关键词甚至实物图片进行搜索，其中关键词搜索和产品匹配涉及自然语言处理技术，而“以图搜图”的产品图片搜索依赖于计算机视觉技术;另一方面，在搜索结果的排序上，如阿里巴巴等大型电商平台也会基于强化学习技术进行排序的优化。个性化的推荐系统：除了搜索，用户也会浏览网站的页面去挑选产品，因此电商平台通常会推出诸如“猜你喜欢”、“相关产品”、或者“别人也在看”这些功能来向顾客推荐更多相关的产品。这些结果都是基于机器学习算法学习用户过往的浏览和购买行为，个性化地为他们推荐相关的产品。动态定价：市场的供需关系总是在动态变化，而基于供需关系的定价也会受到影响，电商需要根据实时的库存、顾客购买的需求之间的平衡进行价格的调整，才能最大化自己的利益。基于这一需求，不少电商平台会基于机器学习算法和自身的数据进行动态的产品定价，从而实时针对现在甚至未来的供需关系进行商品价格调整。欺诈风险控制：电商平台是信用卡盗刷的重灾区，在信用卡普及的欧美市场尤其如此。盗刷者会递交大量的虚假订单，然后通过取消退款的方式获得现金。信用卡盗刷和欺诈对于电商平台的稳定运作产生恶劣的影响。因此电商平台也会通过机器学习技术预测和判断欺诈性的信用卡交易，及时阻止交易发生，从而控制平台上的风险。其它场景：由于人工智能技术在电子商务领域的场景极为复杂，本报告仅基于所选人工智能技术案例有局限性的进行了场景划分，故并不包含人脸识别，活体验证等热门应用领域。四、人工智能技术在电子商务领域应用代表案例
阿里巴巴：阿里巴巴自2014年起开始推出自行研发的以图搜图工具“拍立淘“，拍立淘主要被应用在阿里巴巴的国内电商平台淘宝网和海外电商平台全球速卖通中，帮助用户更便捷地通过照片搜索自己想要找的服装、配饰等产品，至今已拥有每日数千万用户。Pinterest：Pinterest于2017年推出了以图搜图引擎VisualLens，如今每月达到6亿次搜索。Pinterest还将VisualLens产品化开放给合作的电商品牌，如美国著名零售商Target就将VisualLens整合到自己的电商平台中，使得顾客可以通过图片匹配Target数据库中的商品。StitchFix:基于个性化推荐系统的时尚电商，利用用户的喜好和购买行为数据为用户提供一对一个性化的优质推荐。StitchFix于2017年上市，到2018年12月市值为18亿美元。亚马逊：研究显示亚马逊自身以及第三方卖家在亚马逊线上市场(AmazonMarketplace)中通过算法实现大量的动态定价。100件随机挑选的商品在一年内的价格浮动可达260%，调整的频率也从五天一次到一天一次不等。对于第三方卖家来说，动态调价能够帮助他们获取更多被展现给用户看、从而获得更多订单的机会。五、人工智能技术在电子商务领域应用的局限性
冷启动问题：推荐系统、动态定价等技术都需要基于大量的数据，对于新进入电商平台的用户、或是全新品类的商品，因为缺乏足够多的数据，难以受益于这些技术。算法的可扩展性：强化学习在电商领域搜索、排序等方面的应用里遇到了瓶颈，主要在于这些问题中存在了太多的决策空间，目前缺乏有效的方式使得算法能够扩展到大量级的问题。长尾效应：长尾效应在电商领域非常普遍，少数商品获得了绝大多数的购买和点击，而多数商品的数据则非常缺乏，这使得算法非常容易地针对热门商品进行过度拟合。六、自然语言处理技术的未来发展趋势
数据驱动的个性化：基于用户数据的个性化推荐和搜索算法将在电商领域越来越普遍，不同的是，更加多维的用户数据将会被结合使用，包括用户的社交行为、职业、喜好、品味等数据都会被算法使用。专家与算法结合(HumanintheLoop)：像StitchFix这样将算法与人类专家结合的运营模式将更加普遍，通过算法和专家意见相互补足，帮助电商平台更好地设计商品和推荐。与线下零售结合：像“以图搜图”这样的技术提供了打通线上电商和线下零售的入口，尤其是在时尚领域。用户可以在线下品牌体验店、时装走秀等场合发现和体验商品，通过“以图搜图”这样的技术了解商品的详细信息并立即下单。商家可以由此拓展和丰富顾客的购物体验。
电子商务发展趋势研究与对策建议
在中国经济发展的新常态下，在“互联网﹢”政策的推动下，我国电子商务持续多年保持高速发展态势，网络购物已成为重要的消费方式，互联网支付改变了传统支付习惯，渗透到消费者购物、出行、就餐、就医等应用场景，催生出新零售、农村电商、社交电商、跨境电商等多种电商新模式，构筑了电子商务发展新趋势。
我国电子商务发展新趋势
消费下沉拓展电子商务新市场。当前，流量下沉与消费升级共同推动农村电商蓬勃发展，拓展了电子商务新市场。从需求侧看，农村消费升级与信息化水平提高为电商产业提供了新的增量空间。从供给侧看，随着一二线城市互联网人口红利的锐减，流量成本逐渐走高，主要电商企业把经营视野扩展到三四线以下城市及村镇市场，促进了农村电子商务蓬勃发展。
新零售打造电子商务新模式。随着居民消费购买力日益攀升，消费者需求越来越多样，对商品和消费的匹配度提出了更高要求。与此同时，互联网用户红利正逐渐消退，线上获客成本激增，倒逼新零售业态出现。各类市场主体纷纷探索新零售模式下的转型之路：一是实体小店推出零售无人化，丰富消费场景。二是电商企业打造智慧供应链，拓展便民增值服务。三是百货商场拥抱数字化转型，积极探索零售新物种。
前沿技术助力传统产业实现新突破。近年来，人工智能、区块链等前沿技术走出实验室，引爆发展热潮，催生出机器人、无人机以及自动驾驶等应用，将引发商品物流、消费体验和产品制造等领域产生重大变革，助力传统产业在各个方向上实现新的突破，成为电子商务未来发展的动力源泉。
跨境电商发展引领国际贸易新规则。我国跨境电子商务近年来迅速发展，跨境电商在促进我国出口贸易增长、带动传统产业转型升级、满足人民消费需求等方面发挥的作用日益明显。与此同时，我国也积极参与电子商务领域国际规则的制定，在政府和相关企业的积极推动下，已经成为跨境电商相关国际规则制定的引领者之一。
《电子商务法》的实施营造行业新环境。2019年实施的《电子商务法》使电子商务行业的发展有法可依，确定了国家要促进和鼓励电子商务发展的基调，进一步在法律层面明确了电子商务行业与实体经济之间的公平竞争关系，对当前社会关注的电子商务行业发展过程当中存在的诸如销售假冒伪劣产品、平台滥用主导地位、侵害消费者权益等问题予以规范，对市场各类主体产生了深远影响。
我国电子商务发展面临的问题
新兴市场的各方面条件尚未成熟。一是尚未形成标准统一、质量可控的产品供给体系。对于农村电商而言，农产品品牌建设相对薄弱，规模化生产、产品标准化、产地注册和溯源体系搭建等方面仍存在不足。二是用户消费能力不足致使增长乏力。在资本的追捧下，新零售被概念化炒作、急于求成，而传统的购物习惯难以迅速改变，新零售消费习惯尚未完全形成；而拼团电商依靠低价以及对低端供应链利用整合吸引来的用户，是否具有长期可持续的消费能力，尚需观察。
新型平台的盈利模式尚不清晰。对于新零售行业，维修、补货等大量的工作仍需要人工进行，技术、管理、渠道、维修和门店扩张等方面的成本，远高于无人模式减少的租金和人工成本，新型平台运营成本过高带来巨大的经营风险。另外，共享单车、共享汽车以及共享奢侈品等以收取押金（担保）为提供服务前置条件的新互联网平台，陆续出现了押金难退等问题。
跨境电商平台仍存在诸多挑战。电子商务协定内容范围的分歧，导致相关领域谈判进展相对缓慢，在国际规则制定方面，任重道远。在跨境物流方面，发展仍相对滞后。尽管一些国内企业开始尝试海外仓等物流仓储和聚集后规模化运输形式，但在国际覆盖范围、物流配送效率、物流信息采集等方面，与国际高水平的物流快递公司相比还存在较大差距。
诚信体系建设尚未完成。目前，产品质量问题频繁出现，以农村电商为例，刷单炒信、产品质量不佳等现象频现，许多假冒伪劣、落后产能的商品在农村倾销。新零售则存在自助结算盗损率居高不下的问题，消费者的诚信消费面临考验。在平台诚信体系方面，平台企业方的平台诚信体系建设较为复杂，需要企业、政府等各方主体相互配合，体系完善仍需时日。
《电子商务法》切实执行任重道远。经调查，仅有57.8%的受访者表示知道《电子商务法》，许多代购、微商虽然得知已被纳入监管范围，但不知如何注册登记及申报纳税。电商企业有意为之的不正当竞争等行为通常较为隐蔽，互联网平台的动态更新速度快，很难捕捉证据，给执法行动造成极大困难。电子商务平台上的卖家多属于个体销售者，具有数量庞大、经营规模小、执业范围广、变化频繁、流动性强等特点，存在海量工商登记注册和税务征收的难题。
规范我国电子商务的对策建议
加强法律宣传，鼓励中小卖家走上正轨。面对当前互联网平台上存在大量中小卖家，尤其是微商、代购、网络直播等新型经营者的情况，应加强对经营者登记等规定落实情况的监督，加大《电子商务法》等相关法律法规的宣传力度。
形成监管合力，联合各方推动法律落实。共管共治是互联网治理理念在电子商务领域的具体体现，电子商务治理需要自律与监管相结合，将政府部门监督、经营者和行业自律以及社会他律形成合力，以良法促善治，让市场机制和利益导向共同生效。
善用先进技术，将技术创新融入监管实践。针对目前出现的以手绘图取代产品实拍、产品刷单等电子商务中存在的各种问题，建议考虑采取图像识别、大数据技术进行监管，构建电子商务信用大数据，开展信用评价，构建“来源可追溯、去向可查证、风险可控制、责任可追究”的全流程闭环监管。
推动数据共享，为监管提供依据。海关总署已要求跨境电子商务平台企业将支付的相关原始数据向海关开放，从而更有效地打击伪造电子单证等行为。建议其他主管部门根据监管需要，考虑采集电子商务相关数据的可行性，推动数据共享，提高监管的针对性和有效性。
人工智能可以应用在哪些领域
人工智能可以应用在各种领域，帮助人们提高效率、降低成本、改善生活质量，并且随着技术的不断发展，人工智能的应用范围也在不断扩大。
人工智能可以应用在哪些领域？
以下是一些常见的应用领域：
语音和图像识别：人工智能可以对语音和图像进行识别和分类，例如人脸识别、物体识别、声音识别等。
自然语言处理：人工智能可以理解和生成自然语言，例如机器翻译、语音识别、智能问答、智能客服等。
智能推荐：人工智能可以根据用户的历史行为和兴趣，推荐合适的产品或服务，例如电子商务、在线广告、社交媒体等。
自动化控制：人工智能可以控制自动化设备、机器人等，例如自动驾驶汽车、智能家居、工业自动化等。
金融和商业应用：人工智能可以用于股票预测、风险评估、欺诈检测等金融领域，也可以用于客户服务、销售预测、营销等商业领域。
医疗和健康：人工智能可以用于疾病诊断、治疗计划制定、药物研发等医疗领域，也可以用于健康管理、运动监测等健康领域。
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参加人工智能训练师比赛获奖
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学生参加2021学年广州市中职学校学生职业技能竞赛获APPInventor编程赛项二等奖
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