听说你也是做AI的……在投资人看来 哪些细分赛道才是创业机遇？

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人工智能，尤其是机器学习，已经成为企业家和投资者不可回避的话题。

本文由金沙江创业投资有限公司授权的黑马发行。

导语:目前，人工智能，尤其是机器学习，已经成为创业和投资不可分割的话题。在这方面，红点风险投资公司(Red Dot Venture Capital)的合伙人梅德哈阿加瓦尔(medha agarwal)最近写了一篇文章，从投资者的角度分析了目前人工智能领域可能存在的机遇，以及这项技术在哪些细分领域更容易孕育成功的初创企业。

毫无疑问，机器学习很热门。它甚至有潜力改变各种市场和行业。但是围绕这项技术的创业泡沫也引起了很大的讨论。作为一名投资者，我试图解决一个问题。这项技术的哪些部分更有可能孕育成功的初创企业，这些领域应该有什么共同点:

1个拥有巨大市场的垂直应用/0/

成功的机器学习初创企业应该锁定有明确技术要求的垂直应用。消费品行业就是一个很好的例子。机器学习可以更准确地预测库存水平，从而更好地管理供应链，降低库存成本，最大限度地减少产能过剩，消除短缺。根据埃森哲的最新报告，机器学习可以将交付时间提高4.25倍，供应链效率提高2.6倍。

2个涉及重复性体力劳动的领域

大量的人工干预表明，复杂的预测算法有很大的优化机会。以供应链为例，今天的分析师在预测库存需求时不仅使用历史数据，还依赖直觉。然而，借助生产时间、销售率等数据，结合学习模型，有可能更准确地预测未来需求。

3.具有大量数据用于预测和分析的区域

初创企业需要大量数据来有效地训练机器学习模型。企业不仅可以与老牌大公司合作，利用他们的数据进行学习，还可以开发自己的产品，然后吸引用户贡献数据。两种模式都可以成功。

4网络效应和防御性

算法的开源趋势将继续，所以专有数据成为关键。向系统提供数据和反馈可以提高精度，形成自己的护城河。因此，产品应该吸引用户提供关于系统预测和推荐的反馈。例如，facebook的照片标记算法可以通过用户纠错来实现这个目标。

具体来说，我认为机器学习在以下垂直领域有最大的潜力:

医学诊断和生物信息学

机器学习将在整个医疗价值链中增加产出并降低成本。机器学习有望提高诊断效果，降低错误率，简化药物发现过程，这是非常令人兴奋的。患者的数据可用于疾病的早期诊断，从而提供个性化的治疗计划。制药和生物技术公司也可以使用计算方法快速有效地发现效果更好的新药。

供应链

机器学习可以改善供应链的许多方面，包括需求预测、市场趋势、交易推广和新产品设计。如今，企业很难评估市场模式和市场波动，因此企业很难做出决策和准确预测。

制造

工业物联网的市场规模约为120亿美元，但仍处于推广的早期阶段。Jabber对173名企业高管进行的调查显示，只有25%的人制定了物联网战略，只有24%的人对实施效果真正满意。这些高管希望使用机器学习解决方案来提高盈利能力，降低库存和产量，从而降低成本并找到新的盈利机会。

服从

金融机构的合规是一个巨大的市场。自2008年以来，仅摩根大通就在和解和罚款上花费了360亿美元，并雇佣了8000名员工进行合规性评估。机器学习可以帮助银行和其他面临严格监管的企业改进这一过程。

企业之声

由于语音分析非常复杂，虽然它是企业工作流中的一个重要元素，但从企业人工智能的角度来看，它只是处于边缘地带。根据新声传媒2013年的一份报告，呼叫中心的低效每年造成约410亿美元的损失。每年，大约有240万内部销售代表与客户进行数百万小时的对话。因此，通过自动化流程来提高呼叫中心、会议、销售和营销活动的效率显然是一个巨大的机会。

保险

保险是一个大范围的领域，机器学习可以帮助保险公司以更低的成本推出更精确的产品。例如，汽车保险公司可以使用驾驶和其他行为数据进行单独定价，或者使用更好的欺诈检测系统来降低总体成本结构。咨询公司毕马威认为机器学习将彻底改变保险业。

个人财务

新的数据和细分模型使千禧一代能够享受许多以前难以享受的金融产品(如信贷产品)。此外，自动化智能系统还降低了个性化建议的成本，因为它可以跟踪用户的行为，并根据他们的偏好和目标提供建议。Techcrunch曾写过一篇好文章，分析人工智能将如何通过个性化推荐影响金融业。

个性化教育

传统教育的局限性之一是教师必须给整个班级讲授一套标准课程。但事实上，不同的学生有不同的理解水平和学习风格。企业能否利用数据帮助家长和学校识别每个学生的问题领域，开发个性化课程，然后分别定价，同时根据每个学生的问题和风格定制计划？这不仅可以改变美国教育的现状，还包含巨大的经济机遇。截至2013年，美国公共教育的年度支出达到6，200亿美元，约有5，000万学生就读公立学校。

来源：搜狐微门户