神马？AI现在都可以识别渣男了？！

微博这些天可谓“地动山摇”

蒋劲夫家暴事件

先是让人大跌眼镜

随后，各路明星的转发

更是让此事闹得沸沸扬扬

在不停吃瓜的同时
大家是否有思考过一个问题：
我们如何才能识别所谓的“渣男”“渣女”
彻彻底底从源头上杜绝悲剧呢？
随着AI技术、数据分析和科技的高速发展
还真的有办法…了！

当Siri有了情感，它或许能帮你报仇

美国新墨西哥州曾发生过一起家暴事件，28岁的男子爱德华多·巴罗斯在看到女友收到一份手机短信后，认定女友背着他出轨。愤怒的巴罗斯一边殴打女友，一边恶狠狠地叫骂：“你报警了吗？”

这个问题被正在工作的亚马逊语音助手Alexa捕捉到了，机器根据这一信息，就遵照“主人的指示”拨打了911报警，女主人因此而幸运的得救了。

尽管报警是因为一句模糊的威胁，但是AI在紧急事件中意外的表现，让人们不由得对反家暴有了新的期待。当暴力正在发生时人们无法立刻阻止，因此家暴容易酿成大祸，但是智能装置可以帮你报警。这背后的原理其实已经有了相关的实际应用及研究成果。

婚恋网站里的人工智能匹配

国内外有很多婚恋网站已经将人工智能技术应用到客户匹配相亲对象上。婚恋网站通过后台人工智能的算法来计算匹配度，从而达到最高的成功率。

双方在约会之前就可以拿到对方的性格分析报告，根据用户所提供的资料分析，也初步对对方原生家庭有了一定的了解。这样通过智能分析对方的性格和原生家庭是否有暴力因素存在就一目了然了。

人工智能可以根据外貌判断性格

除了依据社交数据来分析，人工智能还能根据外貌判断人的性格。美国圣母大学的研究人员开发了一种算法，它能根据人物的头像照片去判断其性格，例如是否可信，是否有控制欲，甚至智商如何。

最终的研究成果表明，机器能够像人类一样，通过对方的面部特征和表情，形成与人相似的“第一印象”。

人工智能或许可以教我们识别渣男

当人们日常生活越来越依赖互联网时，人们的一言一行也正在被网络记录，而依附于网络的性格数据网也在悄悄建立。尤其是伴随着互联网成长的90后，社交也越来越网络化，大部分人的情感社交依赖于网络工具，人工智能可以根据这些“网络痕迹”来判断你的性格情绪包括人品。

也许你看不到渣男，但AI已经帮你识别好了。而随着技术的不断升级，人工智能或许可以帮你看到对方“潜藏”的危险因素，从源头避免悲剧。当家暴发生时，类似Siri这样的智能助手甚至可以及时捕抓到人的暴力情绪，报警或者帮忙求救。

最近，有一个叫 Predictim的AI评估系统被用于保姆招聘上，它能在线预测保姆的性格，并能给出不良性格因素的出现概率。最后，Predictim 系统生成一份评估报告。报告中的风险评级分为几类，比如是否具有暴力倾向和是否有吸毒风险等。如果类似的算法系统应用在交往对象的判断上，“渣男”、“渣女”大概就无处遁形了。

没有任何行业可以忽视人工智能

人工智能颠覆传统金融业

人工智能的发展已经严重侵蚀了传统金融行业：

Citi裁掉了约100名董事总经理和董事；
Barclays宣布，裁员40名基金员工，转而用人工智能算法代替；
BNY Mellon，在过去的十多个月里投放了超过220名“机器人军团”。

虽然传统金融业遭遇寒冬，但也带来了很多新的机遇。高盛、摩根大通作为华尔街的“领军者”，早就开始大刀阔斧地进行科技改革了。

目前，高盛的雇员中，约25%的人是技术相关人员。高盛还不断开启并购、投资，企图构建庞大的金融科技版图。
今年9月，总部位于纽约的摩根大通宣布将在加州硅谷的Palo Alto为1000多名员工新建一个“金融科技园区”。
大摩已将其102亿美元年度技术预算的一半以上用于新投资，寻找额外的AI雇员。
花旗在大数据获取上的花费已超过20-30亿美元。

投行巨头们对金融科技的普遍重视也意味着新的战场已经开辟。

人工智能大力进军财会行业

最近，安永刚刚宣布大动作！又重磅升级推出了自己的智能机器人系统RPA，这款机器人可以精准快速的完成很多人才能做完的任务。而在人工智能上大力投入的不止安永这一家。

KPMG建立了自己的人工智能平台名为KPMG Ignite。此外，KPMG还与IBM达成协议，使用沃森智能程序来处理繁重的工作。

Deloitte一直在加大人工智能合同分析工具Kira的部署力度，现在已有3000名Kira活跃用户。Deloitte每天利用AI为数千名税务客户服务。PwC则在人工智能的帮助下，每年可以节省942亿美元。

人工智能引爆科技行业热情

各大互联网公司都在纷纷加快对人工智能方面的布局，收购人工智能初创企业，试图抓住技术革新的风口，打破现有市场壁垒，抢占AI时代制高点。

今年以来，最大的八家加拿大和中国科技公司投入到AI领域的资金大约140亿美元。

百度已经实施了AI战略转型，人才和技术优势都在向人工智能方面靠拢。
阿里巴巴将投资16亿建立AI帝国。
Facebook，将人工智能视为未来的三大方向之一。
微软对人工智能技术的研究已超过25年。
IBM计划进行为期10年，总额2.4亿美元的投资，用来研究人工智能。

据BBC调查预测，全球市场对AI的投资越来越大，年增长率达到了19.7%，到2020年全球AI市场规模将达到183亿美元！

AI：21世纪最值得期待的行业

人工智能对各行各业的影响越来越大，相应的人才需求更是直线上升。数据显示，2018年AI人才需求量已经达到2017年的近2倍，2016年的3倍，人才缺口已经突破100W！

市场对AI人才的极大需求也提高了工资水平。根据调查显示，AI相关从业者平均工资从2017年10月到2018年间增长了11％，平均薪水高达16W刀。下图是数据科学和商业智能热门职位的一个薪资变化，数据科学家相关类岗位的平均年薪高达近13.7W刀！

最适合商科学生的Data Analyst，入门级岗位也有将近7W的薪资。当很多大学毕业生还在为10万元年薪欢呼时，炙手可热的AI从业新人，年薪已高达30万－50万元，干个三五年后很有可能涨至80万元。竞争小薪水高，就业前景无上限，可以说是未来十年最好找工作的领域了！

AI行业应用场景分类

核心人工智能技术/Core Tech

这一类公司，提供人工智能多个或某一个领域的技术服务，基本上可以理解为人工智能行业的基础服务提供方。

AI：那些Ai解决方案集成商，比如Watson/Ai-one等，整合所有的人工智能技术，提供业务场景应用能力。
Deep Learning：深度学习领域能力，比如Google的Deep Mind，百度的PaddlePaddle
Machine Learning：机器学习领域，比如RapidMiner，Alpine等。
NLP Platforms：自然语言处理的技术领域，比如cortical.io。
Predictive APIs：预测API，比如PredictionIO，BigML这样的API服务提供方。
Image Recognition：图像识别，比如Face++，Google。
Speech Recognition：语音识别，比如Microsoft的Bing Speech，科大讯飞等。

赋能企业管理/Empower Enterprise

第二类，是为企业的某一个领域提供人工智能相关业务服务的公司，这一类公司将人工智能技术应用到企业的某一个管理领域，结合传统的业务知识，利用人工智能技术提高效率、降低成本或者是提升用户体验，产生产品创新。主要有以下几类：

Sales/Marketing：提供销售/市场领域的人工智能解决方案公司，比如：提供销售预测，智能销售跟踪管理的服务商Aviso，提升转化率的Conversica。
Security/Authentication：另一个名字叫Cybersecurity，提供信息安全、企业认证服务的公司，比如：Darktrace，Endgame。
Fraud Detection：异常检测是人工智能的一个非常重要的垂直领域，反欺诈，反洗钱等都是典型场景。下图是2018Gartner推荐的在线异常检测服务提供商。
HR/Recruiting：利用AI和大数据分析来分析，吸引应聘者，自动筛选，分类海量简历，比较校验合并候选人，辅助绩效考核，招聘机器人自动回复候选人的问题等，这些都是在人力资源领域的典型应用场景。
Personal Assistant：个人助手，小秘书，这是典型的Chatbot的垂直领域。比如Siri，我们所熟悉的各种智能音箱。
Intelligence Tools/Business Intelligent：帮助企业创新，应用人工智能的智能分析工具和平台，比如Palantir，DataiKu等。
Supply Chain Intelligence：智慧供应链，提升用户服务满意度，降低运输成本，优化库存，提高周转率，需求驱动的运输等，这些都是数据和AI技术能够帮助企业提升供应链效率，降低成本的典型场景。

赋能行业应用/Empower Industries

这一类人工智能服务公司专注于某一个行业，将各种人工智能技术应用到这些行业的业务场景。

农业(Agriculture)：智慧农业，将人工智能技术应用在农业种植，灌溉等领域，典型的场景包括虫害控制，生产模拟优化，土壤智能分析，产量预测等。
通信(Communication)：人工智能在通信领域的创新和应用是全球最成熟的领域，这和通信领域较好的信息化基础，数据质量是分不开的。
电子商务(E-Commerce)：人工智能技术能够大幅度的提高电子商务的用户体验，转化率，降低成本，比如客服机器人，销量预测，库存优化等。
教育(Education)：智慧教育，特别是以在线教育，个性化教育，自动阅卷，自动出题，构建在知识图谱基础上的行业应用目前是人工智能在教育领域的广泛应用和尝试。
能源(Energy)：人工智能在石油天然气等能源行业的应用分为上游勘探生产和下游加工销售，主要的场景有智能机器人，帮助提高生产效率，减少工人风险，智能供应链等。
娱乐(Entertainment)：AI在媒体内容和娱乐行业的应用主要包括四大类场景：市场营销和广告、服务理解，搜索和分类，用户体验创新。比如Netflix的内容推荐引擎，比如结合AR改进游戏和娱乐体验等。
金融科技(Fintech)：人工智能在金融领域的应用，目前主要包括Portfolio Management（智能投顾/Robo-Advisor），Algorithmic Trading，Fraud Detection，Loan/Insurance Underwriting（贷款/保险承销）
医疗健康(Healthcare)：医疗健康领域是AI应用最前沿的领域之一，目前比较成熟的应用场景有图片和影像分析帮助辅助诊断，从EHR到MRI，临床决策支持和预测分析
保险(Insurance)：保险行业每天需要受理，采集，分析海量出险信息，信息的格式多种多样。人工智能在保险领域的应用场景非常广泛，实时从物联网设备中采集被保险标的物的各种信息数据，从而精确定价，精准理赔；根据现场照片分析骗保的几率等。
法律(Legal)：法律是大量文本处理分析的行业，这样的行业是人工智能特别是文本分析擅长的。典型的应用场景有：文档调研和法律条款研究，辅助尽职调查，合同预审和管理等。
制造(Manufacturing)：智能制造是人工智能技术应用的广阔天地，供应链优化，物流优化，生产流程优化，生产预测，订单预测，缺陷预测，预测检修等。
房地产(Real Estate)：人工智能在房地产和建筑领域的应用场景主要有智能物业管理，撮合交易，价格预测，精准推荐等。
市场/销售(Sales/Marketing)：人工智能在市场，销售和广告领域的应用很多，比如AdTech，数字广告横幅，智能推送引擎等。
交通(Transportation)：智能调度，违章追查，无人驾驶，无人停车场等场景都是AI实现智能交通的应用点。
旅游(Travel)：人工智能技术在旅游行业的应用，能够实现路径规划，线路优化，虚拟旅游，订单预测等场景，提升旅游体验，节约成本，提高效率。