AI無疑是2017最火熱的風口之一，越來越多的產(chǎn)品經(jīng)理開始了解與AI有關(guān)的一切。如何轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品？AI產(chǎn)品如何做？這篇文章，我們來了解一下，AI產(chǎn)品在哪些領(lǐng)域能具體應(yīng)用。
最近身邊有很多產(chǎn)品的朋友開始研究AI人工智能了，買了一本又一本高深莫測的書，如深度學(xué)習和機器學(xué)習等，我也順手借閱了幾本，發(fā)現(xiàn)確實是不太適合適合我這種學(xué)渣來看，里面涉及到大量的算法原理，數(shù)學(xué)公式等，雖然看得似懂非懂，但是依然被里面的一些核心思維所震撼到。
就目前來看，人工智能領(lǐng)域是一個非常復(fù)雜的領(lǐng)域。若想做成一款好的人工智能產(chǎn)品，除了基礎(chǔ)的技術(shù)設(shè)備、硬件設(shè)施以外，更核心的我認為是人才——對于技術(shù)層面需要非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)建模專家，算法分析師等。但是在AI商業(yè)化的領(lǐng)域，則是需要對綜合素質(zhì)十分強的產(chǎn)品經(jīng)理。
對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，我們可能永遠無法在垂直領(lǐng)域達到算法科學(xué)家那樣的高度，但是我們可以在橫向的應(yīng)用領(lǐng)域找到自己的位置，那么以下三點是十分重要的：
懂行業(yè)中的所有痛點，能將問題描述清楚，同時不被傳統(tǒng)思維束縛，提出新型的AI解決方案
理解算法，洞察技術(shù)發(fā)展的趨勢，能找到最適合當前行業(yè)應(yīng)用的AI技術(shù)
能將解決方案和AI技術(shù)結(jié)合進行產(chǎn)品化，能將AI產(chǎn)品商業(yè)化
對于非常資深的行業(yè)專家來說，他們在思考問題上往往會給自己設(shè)限，比如公司老板說我們要做一個大型的購物中心，那么專家的工作流程可能就是，首先給這個購物中心定位，它是一個高端的購物中心，還是一個低端的，然后再針對這個定位去選擇進駐的品牌，接下來再是后續(xù)的內(nèi)容，但是AI就的思維模式就不同了，可能我就不會直接去幫助你定位購物中心是否高端，而是回歸商業(yè)的本質(zhì)，使用算法讓這個商業(yè)中心賺很多錢，講求生產(chǎn)效率、投資回報，而非品牌是否高端。但是這個AI當然不可能憑空產(chǎn)生，而是出自于某位產(chǎn)品經(jīng)理之手。
對于算法科學(xué)家來說呢，由于只能針對某一類具體問題，才能應(yīng)用到自己的數(shù)學(xué)模型，然后不斷的迭代去優(yōu)化他的算法參數(shù)，在技術(shù)或者產(chǎn)品商業(yè)化的領(lǐng)域是有先天劣勢的，所以也需要產(chǎn)品經(jīng)理幫助其拆解行業(yè)問題，分解好各個模塊，依次交給他們進行處理。
總之AI-產(chǎn)品經(jīng)理要在自身的行業(yè)領(lǐng)域中扮演好“畫龍點睛”的角色，而這個【睛】就在于商業(yè)化應(yīng)用，將技術(shù)和商業(yè)二者進行有機結(jié)合，如若是你還有藝術(shù)細胞，那就厲害了，三位一體之后就直接向“喬老爺”揮手了。
接下來我們就來看看，目前的行業(yè)中有哪些AI智能已經(jīng)開始進行具體應(yīng)用了，大家可以從中找找感覺和啟發(fā)。
1、交通運輸業(yè)
核心生產(chǎn)效率問題：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更少
AI解決方案：無人機、智能導(dǎo)航減少時間成本和燃油成本，無人駕駛降低人工成本和事故成本
應(yīng)用案例：滴滴派車的算法，Google無人駕駛系統(tǒng)，DJI無人機，Amazon自伺服倉儲
2、傳統(tǒng)制造業(yè)
核心生產(chǎn)效率問題：如何能生產(chǎn)周期更短，人工成本更低，良品率更高
AI解決方案：可以24小時不停歇的精密作業(yè)工業(yè)機器人
應(yīng)用案例：生產(chǎn)特斯拉的KUKA機械手臂，用于維修高空電纜為QKM機械手臂
3、高端制造業(yè)
核心生產(chǎn)效率問題：如何能更高效的設(shè)計出更優(yōu)秀的產(chǎn)品方案
AI解決方案：通過學(xué)習歷史數(shù)據(jù)，更快的找到更好的設(shè)計方案
應(yīng)用案例：國內(nèi)某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設(shè)計時間大幅縮短，AI還能大幅提升藥物晶體選型速度。
4、教育
核心生產(chǎn)效率問題：如何能快速提高學(xué)習成績，如何能個性化培養(yǎng)出更優(yōu)秀的人才
AI解決方案：自適應(yīng)考試，自適應(yīng)學(xué)習，個性化生涯規(guī)劃
應(yīng)用案例：Knewton通過自適應(yīng)評測精確診斷學(xué)生對知識點掌握的情況，并制定有針對性的學(xué)習方案。iPIN的完美志愿根據(jù)個人特質(zhì)和數(shù)千萬人的職業(yè)發(fā)展經(jīng)歷，為學(xué)生制定個性化的生涯規(guī)劃。
5、法律
核心生產(chǎn)效率問題：如何能更準確的斷案，預(yù)測案情走勢和匹配法律資源
AI解決方案：案情分析，案情推理，律師背景分析，法律文書寫作
應(yīng)用案例：基于IBM Watson開發(fā)的ROSS，基于iPIN開發(fā)的法律谷可以幫法官分析案情和匹配律師
6、財務(wù)
核心生產(chǎn)效率問題：如何能提升對賬、盤點、審計合規(guī)的效率
AI解決方案：數(shù)據(jù)錄入，異常行為監(jiān)測，自動文書寫作
應(yīng)用案例：德勤全球率先將人工智能引入會計、稅務(wù)、審計等工作中，代替人類閱讀合同和文件
7、金融
核心生產(chǎn)效率問題：更短資金周期內(nèi)，如何得到更高的投資回報
AI解決方案：財報新聞解讀，投資回報預(yù)測，財報新聞寫作
應(yīng)用案例：高盛旗下Kensho分析大量數(shù)做智能投顧分析，某券商用機器人代替數(shù)據(jù)錄入員，香港某教授用AI賭馬賺8000萬， Virtu Financial用用戶交易行為數(shù)據(jù)做投資1500天僅一天虧損
8、醫(yī)療
核心生產(chǎn)效率問題：如何能更快速準確低成本的診斷，并給出治療方案
AI解決方案：疾病診斷，結(jié)合基因技術(shù)的精準醫(yī)療
應(yīng)用案例：IBM Watson的腫瘤診斷模塊，騰訊的肺癌診斷，國防科大的肺結(jié)核診斷，碳云的精準醫(yī)療
9、文字工作
核心生產(chǎn)效率問題：如更快的寫作，更精妙的文筆，更吸引人的情節(jié)構(gòu)思
AI解決方案：標準文書寫作，….
應(yīng)用案例：百度機器人寫古詩，今日頭條寫作機器人報道體育賽事，iPIN的JD機器人創(chuàng)作招聘需求，日本小說機器人寫小說
10、藝術(shù)創(chuàng)作
核心生產(chǎn)效率問題：如何獲得更多更優(yōu)質(zhì)的靈感，如何構(gòu)思更精妙的作品，如何降低制作成本
AI解決方案：靈感生成器，輔助制作
應(yīng)用案例：Google繪畫機器人，Google譜曲機器人Magenta
11、新零售
核心生產(chǎn)效率問題：如何能提升銷售利潤率
AI解決方案：智能招商運營系統(tǒng)，智能定價系統(tǒng)，智能推薦系統(tǒng)，智能廣告投放系統(tǒng)
應(yīng)用案例：萬達用AI提升商鋪坪效，沃爾瑪用AI做動態(tài)定價，寶潔用AI輔助品牌廣告投放
12、編程
核心生產(chǎn)效率問題：如何能提升寫代碼的速度和測試通過率
AI解決方案：自動代碼生成器
應(yīng)用案例：Viv 通過一系列的自然語言處理來實現(xiàn)語言識別， 并且基于英語詞匯庫建立了復(fù)雜的自我適應(yīng)性計算機程序
在我看來，每一次的技術(shù)革命都是效率的革命，蒸汽機的發(fā)明是人類體力勞動的效率提升；互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明是人類信息傳遞的效率提升；而現(xiàn)在的AI則是人類腦力勞動的效率提升，這次的提升是真正意義上解放人力的，讓我們有更多的時間可以去思考新的問題，而把那重復(fù)的90%的腦力勞動交給機器。
AI-產(chǎn)品經(jīng)理要怎么做？重要的事情說三遍：回歸商業(yè)本質(zhì)，回歸商業(yè)本質(zhì)，回歸商業(yè)本質(zhì)
以上就是我對于人工智能的思考，歡迎與大家多多交流
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