- 文丨吴杨可月 -
- 指导丨张罗 -
- 小饭桌创业研究院出品 -
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AI现阶段的创业机会在应用层面
AI的基础是数学原理——统计学，把信息通过规则和逻辑进行编程，获得精准结果，进而指导新的决策
（数据来源：公开信息整理）
To B应用是技术驱动，To C应用是产品驱动
To B 应用之：医疗
千亿美金市场规模，趋势是全球化、巨头垄断
千亿美金市场规模
预计2020年，全球AI应用市场规模$2,000亿,医疗约占50%，即$1,000亿。
全球化、巨头垄断
仅今年前3个季度，IBM在认知解决方案领域的收入就达$129亿,占其整体收入的22%。
（数据来源：CBInsight，COMETLABS，《互联网迎来AI时代，海外科技巨头争先布局》长城证券）
巨头开源+买买买，创业企业在细分领域深耕
（数据来源：Crunchbase，IT桔子）
1
IBM Watson Health率先从肿瘤辅助诊疗领域切入
Watson的主要应用在医疗和金融——医疗领域，率先切入肿瘤，通过学习影像和诊疗信息，成为医生的智能助手。
Watson包含90台IBM Power750服务器（每台服务器含有一个3.5GHz的POWER7八核处理器，每核4个线程），2,880个POWER7处理器线程，数据处理速度500GB/秒，内存16TB。
（数据来源：IBM大会公开）
数据获取是一大门槛
AI训练需大量数据，除API开源外，IBM还采取收购+合作+铺设信息系统的措施，打通病例、影像、医药、研究数据。
数据获取成本高昂，仅对Merge和Truven的两项收购，耗费就高达$40亿。
（数据来源：Crunchbase，公开信息整理）
训练方式：“输入”——“学习”——“考试”，发现不足并不断优化
Watson的实际运用也是训练的一部分，通过新病例和治疗方案不断指导优化和更新。
已与多家医院合作，可覆盖90%的癌症人群
辅助诊疗：与医生合作，共同完成诊断和治疗。
诊断过程：输入病患症状——Watson输出数据——医生诊断、治疗。
Watson的输出数据包括三类四项。
快速发展，拿下多个单子——国外癌症治疗领域前三的医院；国内多个综合三甲医院和肿瘤专科。
（数据来源：公开信息整理）
除了肿瘤，也在其他医疗领域小试牛刀
（数据来源：公开信息整理）
除辅助诊断，慢病管理、新药研发、流程优化也有机会
辅助诊断：
◆ 降低误诊率，提高效率——治疗方面综合医院基本都能满足，差异主要在诊断上，医生诊断需查阅大量资料
◆ 首选肿瘤、心血管病，需精准治疗、治疗费用大
慢病管理：
◆ 通过用药提醒+软件+硬件的身体数据收集，帮助优化医疗服务
◆ 首选糖尿病、精神健康，治疗时间长、治疗费用大、治疗难度大
新药研发：
◆ 通过计算机模拟制药过程，改善药品研发周期长、成本高（研发成本占药企收入5-20%）的弊端
◆ 首选抗肿瘤药、心血管药、孤儿药、经济欠发达地区常见传染病药
流程优化：
◆ 通过SaaS进行院内流程优化+效能评估，降低医疗资源浪费——医院25%的资源是被浪费掉的
◆ 主要应用：急诊、ICU、手术室
（数据来源：参考制药公司信息，公开信息整理）
To B 应用之：金融
市场巨大，但切入点和方式尚在探索阶段
目前创业公司可以尝试的5个方向：身份识别、风控、个性化电子银行、保险、投资决策。
身份认证：
◆ 通过人脸识别等替代人工审核——但市场规模较小，仅￥14亿/年
风险控制：
◆ 降低坏账：以消费信贷为例，国内市场￥15.4万亿，坏账率1%-10%
◆ 防范人工操作带来的腐败风险、不合规风险
◆ 迅速适应监管变化，减少信息跟进、业务检查的人力成本，￥1.8万亿
个性化电子银行：
◆ 缩减营业费：银行营业费用占整体收入的40%，其中一半是职工费用
保险：
◆ 防止过度医疗（健康险）、过度维修（车险）带来的高额赔付——保险赔付占收入的50-60%，约￥8万亿/年
◆ 缩减理赔的人员费用，以及人工模糊判断带来的腐败风险
投资决策：
◆ 市场规模不好估量
◆ 底层配置还是人工，没有到“机器配置”——价值只是省略销售费用
◆ “只要能比人工配置收益率高1%，全球所有的资产都会到那里去”
（数据来源：博思数据研究中心，内部研究-参考工行财务年报 2015，保监会）
AI巨头、互联网金融巨头、创业公司齐上阵
（数据来源：Crunchbase，IT桔子）
2
强调产品层面的优化，以及BD能力
综合应用场景多、操作方便等因素，人脸识别是比较通用的身份认证方式
◆ 人脸识别使用方便：可非配合，不需接触，没有侵犯性，容易接受
◆ 人脸识别设备通用：使用通用设备，摄像头、PC机、手机、平板
技术层面基本达标，且很难再有质的突破
◆ 目前人脸识别，机器的正确率是99.5%（高于人眼的75%）
◆ 在远程开户、柜台对比等业务已经够了
◆ 但替代密码、卡、证件进行存取还有一定难度
可以在产品指标、可用性上做一些优化
同时需要强BD能力——例：云从科技，银行业的第一大供应商
（数据来源：公开信息整理）
3
从细分市场切入——应对监管变化的风险控制
以往计算机只能处理结构化信息，AI能处理非结构化信息。
除了监管条例跟踪研究，未来还将拓展金融风险建模、监督及反洗钱等业务。
（数据来源：IBM公开会）
4
虚拟客服
传统是机器选择+人工的方式，只能做到问题分类，用户需要一级一级的做选择，然后才能得到答疑，AI无需选择直接回答，且能替代人工。
个性化产品/服务推荐
传统电子化仅能完成产品集成和分类，AI帮助实现“推荐”功能。
5
除了虚拟客服、产品推荐，还能实现理赔业务的规范化、自动化
理赔是非标的，很难通过电子化实现自动化和效率提升，需要依赖人工进行资料搜寻，以及经验判断。
AI可以替代人工进行资料搜寻，并极大程度上形成判断。
（数据来源：IBM公开会）
6
根据用户资金量和风险承受能力，进行自动化资产配置
资产端雇佣4家ETF基金机构进行产品池设置——底层还是人工（基金经理），不会由机器直接购买股票、债权等产品。
To C天花板较高，但通常更适合大公司来干
天花板较高：可想象空间大
用户群不局限于某一特定领域。
作为流量入口延展多类业务，多重变现方式。
更适合大公司来干
创业公司的问题：早期很难变现；需要长时间的积累。
大公司的优势：基于庞大的用户量和全面的产品线；AI是对现有产品的提升，而不是重新找寻需求、重新占领用户群。
巨头改进原有产品，创业公司深入挖掘需求
（数据来源：Crunchbase，IT桔子）
从出门问问的尝试，看创业公司可能的难点
（备注：信息参考出门问问CEO演讲整理）
小公司的一些挑战与机会
一早就从可以变现/看得到变现的地方切入
Wish、今日头条就是好的例子：一个是电商，卖货；一个是媒体，卖广告。
理论上本地生活也可以，但缺乏数据源——目前是美团比较有机会，创业公司在数据源多样化、数据处理方法上做些取巧的创新，利用巨头间互不合作的小空子，可能是有机会的。
电商还有空间，尤其是从非标品类突破（二手、衣服……）。二手这个领域，目前是闲鱼比较有机会；其他领域创业公司也有机会。
媒体也依然有空间，比如视频媒体——但是要面对强大的对手：今日头条、Google等未来可能也会涉入。垂直内容推荐有机会做好的，比如稀土掘金，专注互联网技术内容发现和分享的平台。
产品不单是要好用，还要形成系统性突破
产品层面很难有大的差异化。
◆ 技术层面：底层是近似无差异化的——都是接入别人的API接口（例：锤子接入科大讯飞的语音API），而不是自行开发
◆ 功能层面：
实用性高的大众化产品差异化空间也很小（需求和场景无非就那几种）；但小众产品，如果需求够刚性，价值足够高，有一些小机会
◆ 实用性低的产品变现难（例：娱乐功能，目前没有可见的有效变现模式）
在单一产品上难形成竞争优势——打组合拳，形成系统性突破。
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小饭桌&明势资本首届人工智能创业班
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