【商業預測】歷經疫情挑戰,2021 年的 AI 將有哪四大應用趨勢?

新冠疫情爆發前,AI 與機器學習就開始滲透各種產業,改變商業模式與生活樣貌;新冠疫情爆發後,AI 被大量用於病例資料分析、疫情追蹤、疫苗開發等領域,成為防疫的關鍵助手。

2020 年再 3 個月就要結束了,歷經新冠疫情的洗禮後,未來 AI 會如何發展?英國商業策略與科技顧問 Bernard Marr 撰文,指出 2021 年的 4 個 AI 應用趨勢。

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醫學研究:更智慧的大數據分析

疫情期間,人類急需疫情的相關資料,因此政府、國際組織、科研單位、企業共同合作,建立資料的蒐集、整合、處理、分析機制。相較於 1918 年的西班牙大流感(3 年間全球死亡人數約 5000 萬),新冠疫情爆發至今 9 個月,全球死亡人數約 100 萬,速度比西班牙流感慢得多。Bernard Marr 認為,AI 數據分析是控制疫情的重要一環。

未來,AI 仍會幫助人類有效率的控制疫情。藉由 AI 即時分析海量資料,能更輕易找出疫情爆發點,追蹤感染者,預測病毒的可能演化方向,並找到更有效的疫苗等等。此外,醫學文獻數量快速成長,光今年四月,就有超過 2.8 萬篇關於新冠肺炎的論文,透過 AI 分析,也能加快研究的速度。當然,AI 也能用於其他領域的醫學研究。

自動化偵測與防疫

目前無人機已經應用於防疫,例如監控人們是否遵行社交距離,以及偵測體溫,所使用的是電腦視覺技術。

此外,臉部辨識也是快速成長的領域。但臉部辨識除了追蹤人群的型態,還能辨識出單一的個體,因此隱私的爭議較大。有跡象顯示,因為疫情的關係,人們比以前更能接受監控等科技;但隨著 AI 監控與執法技術精進,人們的接受度將會受到更大的挑戰。

壓制下一波疫情

「預測」是人類積極開發的 AI 功能。在這次的新冠疫情中,AI 也比人類還要早注意到疫情的爆發。2020 年初,加拿大新創 BlueDot 分析 10 萬筆政府與醫療資料,比 WHO 早一週察覺疫情,並發出新冠肺炎的爆發警示。

未來,AI 仍會被應用於預測疫情的爆發,但 Bernard Marr 認為,預測的成效會受到政治與法規的影響,需要各國政府與企業的合作。因此,醫療資料庫的易得性與各單位間的溝通障礙化解,將是 AI 用於預測疫情的重要課題。

經濟恢復期:預測消費者行為模式的改變

疫情過後,人們的生活、工作、社交模式將會大幅改變。數位化就是疫情帶動的強烈趨勢。以零售為例,Amazon 的 2020 年第二季銷售額就比去年同期成長了 40%;原本沒有線上零售的企業,現在也開始考慮。

而 AI 能協助企業了解消費者行為的改變模式,中小企業也在尋找建立競爭優勢的方式,因此這類工具在 2021 的應用將會增加。

參考資料

Forbes

(本文提供合作夥伴轉載;首圖來源:Pixabay CC Licensed

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