德勤发布的报告显示全球19%金融机构已使用人工智能
德勤：全球19%金融机构已使用人工智能
据外媒报道，根据德勤(Deloitte)今天发布的一份报告显示，全球金融机构正越来越多地投资于自动化、机器学习和其他节省劳动力的科技。据统计，现在全球19%的金融机构都在使用人工智能。
这家伦敦公司在2018年3月至2018年7月期间进行了第11次两年一度的全球风险管理调查。它调查了全球94家金融机构，揭示了金融高管在决策过程中面临的严峻挑战，主要包括预算削减、安全漏洞和全球贸易量下降。
德勤风险和金融咨询部门合伙人、该报告作者爱德华-希达(EdwardHida)表示：“全球金融机构面临着更复杂和更不确定的环境，这给它们带来了很大的挑战。为了提高效率，金融机构必须重新考虑它们的传统做法，并尝试采用全新的方法。”
在这些接受调查的金融机构中，很大一部分机构的领导人看到了自动化的巨大潜力。
约29%的金融机构表示，它们的机构目前正在使用自动化流程——自动完成传统上由人类工作人员执行的单调重复的任务——来管理风险数据(25%)、起草风险报告(21%)和监管报告(20%)。大数据和分析也是这些金融机构的首选项——40%的银行报告使用了大数据和分析；人工智能也是如此。
约25%和19%的金融机构表示，它们分别使用机器学习和认知分析(包括自然语言处理)来降低成本和提高准确率，24%的金融机构表示正在利用业务决策模型工具。
希达说：“这些工具可以通过自动化作业来降低成本，例如起草风险报告或审查交易。它们还可以自动扫描内部和外部环境中的各种数据，以识别和应对新的风险、新的威胁和作恶者。数字科技有潜力从根本上重新设计风险管理的方方面面。金融机构目前正处于风险管理职能转变的早期阶段。”
至于让高管非常担心的问题，67%的受访者称，网络安全——包括安全攻击和敏感数据的丢失——是未来两年的三大风险之一。尽管如此，仍有一半的人表示，他们认为他们的机构在管理风险方面的措施“极其有效”或“非常有效”。
在德勤发布这份报告的前几天，市场研究公司Gartner对全球89个国家的3000多名高管进行了调查，并发布了2019年CIO调查报告。该报告发现，人工智能的实施在过去四年里增长了270%，仅在过去一年里就增长了37%。而在2015年增长率仅为10%。有人估计，到2022年，企业人工智能市场的规模将达到61.4亿美元。
根据麦肯锡全球研究所(McKinseyGlobalInstitute)的数据，劳动力市场的变化将导致国内生产总值(GDP)未来10年内增长1.2%，并帮助全球净经济效益在未来12年内再获得20%至25%的增长。
德勤：2025年全球人工智能市场规模将超6万亿美元
德勤：2025年全球人工智能市场规模将超6万亿美元“我们预测未来2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元，2017年-2025年复合增长率达30%。”报告称。
全球人工智能市场规模。数据来源：德勤全球人工智能市场规模。数据来源：德勤
从行业来看，传统市场规模较大的领域将继续领跑，2030年制造业、通信传媒及服务、自然资源与材料将分别以16%、16%、14%增长率占据前三名。
全球人工智能市场规模（按行业分类）。数据来源：德勤全球人工智能市场规模（按行业分类）。数据来源：德勤
其中，庞大的制造业企业已经开始加速数字化转型，推动智能管理、智能工厂、智能物流等全方位智能化，因而制造业也是其中增速最快的领域。同时，在新领域中，教育领域人工智能技术的应用也开始向学习全过程渗透，增长速度也是不容忽视。
从科研和学术的范畴到技术创业，人工智能仅用了几年的时间。这样的转变不仅得益于人们希望新技术解放生产力的诉求和政策的扶持，还离不开资本市场对人工智能的助推。
根据德勤报告，在过去5年间，全球人工智能领域投资出现快速增长。全球人工智能领域融资在2017年迎来全面爆发。据不完全统计，2017年全球人工智能融资总额跃升至104亿美元，并在2018年持续增加。截至2019年上半年全球人工智能领域共获融资超过109亿美元。
全球人工智能投融变化情况。数据来源：德勤全球人工智能投融变化情况。数据来源：德勤
分析人工智能的投资趋势，德勤认为，主要分为三点，一是依托人工智能技术在传统领域的应用创新受投资人追捧；二是投资市场开始青睐底层技术创业公司；三是巨头投资人工智能布局在业务关联产业上下游。
全球人工智能领先机构主要投资领域。数据来源：德勤全球人工智能领先机构主要投资领域。数据来源：德勤
但是这些投资巨头的投资偏好也不尽相同，阿里巴巴投资重点主要在安防和基础元件，获投的代表性公司包括商汤、旷视和寒武纪科技
等。腾讯投资的重点主要集中在智能健康、教育、智能汽车等领域，代表性的公司包括蔚来汽车、碳云智能等企业。百度投资的重点主要在汽车、零售和智能家居等领域。京东投资重点聚集在汽车、金融和智能家居等领域。而依托中科院体系的国科系则在与芯片、医疗、教育等人工智能技术和应用领域均有涉足。
除了财力方面的支持，周边技术的发力也是AI技术得以快速发展的重要原因，包括算法、数据和计算力“三驾马车”。
德勤在报告中指出，在算法方面，人类在机器学习的算法上实现了突破，特别是在视觉和语音技术方面的成就尤为突出。在数据方面，移动互联网+时代的到来使数据量迎来了爆炸式增长。代表电信发展里程的5G的发展将为人工智能的发展提供最快1Gbps的信息传输速度。
“在计算力上，得益于芯片处理能力提升、硬件价格下降的并行使得计算力大幅提升。截至目前，全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主。但随着技术的不断迭代，如ASIC、FPGA在内的计算单元类别将成为支撑人工智能技术发展的底层技术。”
报告以纵向视角，扫描全球AI城市，从顶层设计、算法突破、要素质量、融合质量和应用质量五个关键维度出发，归纳并评选出三类20个最具代表性AI创新融合应用城市。
第一类是以旧金山湾区、波士顿为代表的综合枢纽型AI城市。第二类是以纽约、北京和上海为代表的融合应用型AI城市。第三类是以多伦多、达拉斯、深圳、阿姆斯特丹为代表的创新引领型AI城市。
德勤认为，城市AI创新融合应用的发展程度极大地依赖于城市自身的基因，包括政府视角、经济实力、产业特点和科创资源等，虽然在初期的切入点和发展路径发展不尽相同，但中远期都将向综合枢纽型靠拢。
最后，德勤在报告中对上海发展AI提出建议，认为未来上海应把握区域经济一体化机遇，加强策源能力，提升创新质量，在全球创新网络、多元主体构建、提高政策的针对性等方面寻求抓手。
“未来，人工智能发展需要紧抓创新、技术、人才三要素，聚集创新要素、加大科技企业集聚效应、建立创新技术人才库，通过AI的发展提高产业竞争力。”
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