报告：人工智能带给东南亚的机遇与发展

 

将客户互动实现数字化，以及建立数据收集、管理和分析流程都是需要优先处理的事项，因为人工智能的工具需要大量的数据。已经完成这种数字化转型的商业案例进一步强化了这样一个事实，如东盟的中产阶级消费者，他们是消费者基础的核心，他们可以使用数字技术，他们也经常会在网上购物，选择自己满意的商品。

 

已经有大约300家金融科技初创公司在这个领域进行投资，为在线支付、p2p贷款和财富管理提供解决方案。理论上，将人工智能技术嵌入到他们的产品中，可以使它们强有力的占据市常绝佳的技术实力和为人工智能设计实际应用程序的能力，能够为客户创造价值，并使他们的体验更加顺畅，这一点将会让最优秀的公司脱颖而出。这个领域的发展将会产生巨大的社会影响。东盟地区约有2.66亿人缺乏信贷渠道。最终，人工智能将为那些经常被排除在传统银行系统之外的弱势群体和低收入人群提供可负担得起的金融服务。例如，在中国，阿里巴巴利用先进的分析工具和丰富的商业和消费者数据，开发了公司内部的芝麻信用服务(Zhima?Credit)，这可能为阿里巴巴向小贷款人群提供贷款的方式打开了大门。

 

政府监管机构可以决定金融科技公司进行创新的步伐，随着时间的推移，也可能会开放银行平台，保证各公司在数据访问上公平竞争。在数据可用性和隐私之间制定经过仔细权衡的规定是至关重要的，就像印度的Aadhaar（生物身份识别系统）一样。官员们可能会选择允许人工智能技术在可控环境中测试数据。

 

高科技和电信行业

 

高科技和电信公司是人工智能技术的早期使用者，这一点也不奇怪。在全球范围内，一些科技巨头已经开发出了颠覆传统实体行业的人工智能应用，如零售商（亚马逊）和娱乐业（Netflix）。

 

其极佳的效果也令人感到吃惊。亚马逊在收购了一家机器人公司之后每年节省2200万美元，将运营成本节省了20%。与此同时，netflix估计，它的人工智能推荐工具帮助它避免了每年10亿美元的取消订阅服务。

 

与此类似，东南亚的许多小规模企业也正在不断努力中。当地的电信公司已处于领先地位，因为它们可以利用自己广泛的人口覆盖率和获取数据的渠道，到2020年，新兴国家90%的成年人将使用手机订阅服务。

 

电信公司一直以来都会使用分析工具来预测客户流失情况，以及一些长时间的额外服务交叉销售的情况。但现在的可能性要大得多——包括进入全新类型的市场的机会。今天没有银行账户的人可以通过移动设备得到基本的金融服务，而他们的交易产生的数据可以为银行识别保险和贷款等其他金融服务的潜在客户奠定基矗电信公司也在利用人工智能进入其他行业。新加坡电信（Singtel）建立了一个数据分析子公司，对购物者的数据进行收集、建模和可视化处理，而印度电信的分析部门则专注于零售商的数字营销和银行的信用评分。东盟还推动了小型高科技创业公司的崛起，这些创业公司受到不断壮大的风险投资生态系统的支持。

 

从定义上讲，高科技产业与人工智能涉及的所有其他领域有了交叉——因此，金融科技、医疗科技和教育科技等术语也被广泛传播。政府扶持本土创新者能够获得一定的利益，这些创新者可以为更广泛的人工智能普及铺平道路。政府可以通过改进计算机科学教育，缩小专业高科技岗位技能组合的关键差距，制定相关法规，促进匿名数据的使用，鼓励跨行业和跨领域数据的收集。新加坡已经在这方面采取了一些措施，比如鼓励创业，并提供大量的政府补助金。这一举动让新加坡创业公司在2017年的全球创业生态系统报告中获得了成功，领先于奥斯盯德克萨斯州和斯德哥尔摩。除了建立创业公司，政府的支持还可以给本国企业增加一定的知名度和威望，从而留住那些原本可能流向海外的人才，这也是我们探讨人工智能时要关注的一个主题。

 

制造业

 

人工智能技术将在该行业下一阶段的发展中扮演重要角色。企业将很快能够实时管理工厂车间，并将整个价值链与无缝数据流连接起来，从而实现实时决策并提高生产效率。这个数字化制造的新世界通常被称为工业4.0。

 

在东盟国家，采用人工智能和物联网是一个自然而然的过程。该地区最大的几家公司可能会成为领头羊，因为他们的商业规模已经涉及到了潜在利益最大的领域。泰国食品和饮料集团ThaiBev和马来西亚汽车制造商Proton只是其中的两个主要品牌，旨在将工业4.0技术引入他们的工厂。

 

资料2：东盟的人工智能技术创业公司

 

2016年，该地区的风险投资总额达到26亿美元，比前一年增长了约60%。此外，经济发展滞后和社会问题日益增多，为技术驱动的解决方案的发展提供了机会。

 

许多科技创业者都在开发人工智能技术，并将其应用于本地的实例中。这些地区性的创业公司并没有国际科技巨头所喜欢的资源或人才库，但它们也说明了在当地寻找市场机会和设计本地相关商业模式的重要性。

 

东盟创业公司使用的基于人工智能技术的例子如下：

 

自然语言处理

 

（1）缅甸的Bindez使用自然语言处理和文本分析来追踪网上的仇恨言论。

 

（2）印尼的Kata.ai正在开发一种马来语的自然语言处理算法，马来语是印尼和马来西亚超过2.5亿人的主要语言。

 

（3）在越南，FPT设计了一个人工智能平台，帮助应用开发者基于自然语言处理界面实现与最终用户的自动交互。这类平台的潜在应用包括呼叫中心聊天机器人、虚拟代理以及相关的语音应用程序。

 

机器学习

 

（1）网络安全创业公司Cloudsek致力于提供基于机器学习的解决方案，帮助企业实时识别和处理网络威胁。

 

（2）在印度尼西亚，Ruangguru利用其所拥有的大量学术数据，正在探索通过机器学习实现个性化教育服务的方法。

 

图像识别

 

（1）越南农业创业公司Sero通过对图像和实地数据的人工智能分析，为农民提供农作物情报。

 

资料3：什么是工业4.0

 

“工业4.0”是一个术语，用来描述制造业的数字化转型，旨在将一系列新技术与制造业结合起来。物联网、人工智能、机器人技术和3D打印技术可以让工厂的地板变成灵活的、可以实现自我维护的操作系统。传感器可以将连续的实时数据流传输到机器学习算法中，这些算法可以远程调整复杂的系统、流程和机器。这些相同类型的系统可以用来协调整个供应链，并监控客户的使用情况，从而为未来的产品设计和新型服务提供信息。

 

根据多项研究，麦肯锡估计，工业4.0可以提高制造业15%到20%的生产效率。在德国等地的优秀全球制造商已经成功证明了其可行性和商业价值。

 

（1）预测性维护：将机器学习工具应用于物联网传感器收集的数据，使制造商能够预测设备故障，并通过预防性维护避免机器损坏和停机时间。一些公司已经设法将总体维护成本降低了10%。

 

（2）产量提高：工业4.0技术使制造商能够优化原材料的使用，提高产量。一个人工智能的半导体制造系统通过将数千个变量连接到机器组和子过程中，废金属的报废率降低了30%。

 

（3）产品设计和售后服务：智能产品，如智能汽车，可以将客户体验数据反馈给产品经理。这种能力开拓了新型服务的道路，并体现到了改进后的产品设计中。

 

但考虑到现代化工厂所需的前期资本投入，以及将大量有形资产数字化需要的成本，许多制造商仍犹豫不决。由于东盟的劳动力成本很低，企业并不总是能看到改变经营方式的商业理由。

 

不过从长远来看，这种成本计算可能会改变。随着该地区的发展和人口老龄化，劳动力成本可能会上升，从而缩小可用劳动力的规模。中国的制造业工资在过去的十年间翻了一番，中国企业已经开始积极采用机器人技术；事实上，预计到2020年，他们将投资590亿美元用于机器自动化。

 

该地区的政策制定者可以鼓励制造业的数字化转型，将其作为实现生产率增长的首要任务，从而促进整个地区的经济增长。例如，新加坡政府支持在新加坡推出麦肯锡(McKinsey)聚焦行业4.0的数字能力中心(DCC)。新加坡DCC公司与先进的Advanced?Remanufacturing?and?Technology?Centre（ARTC）建立了合作关系，旨在向制造企业介绍新技术，并帮助它们发展新的能力。作为更广泛经济转型蓝图的一部分，马来西亚和泰国也将工业4.0纳入其中。

 

运输和物流

 

快速的城市化正在给世界各地城市的交通系统带来压力。而且要解决这个问题代价高昂：仅在亚洲，交通拥堵的直接成本约为GDP的2%-5%。世界上大多数主要城市都在努力解决与快速城市化有关的问题，他们规划了智能城市蓝图，旨在整合人工智能和物联网，通过以“智能”方式管理基础设施来提高网络效率。

 

到2030年，大多数城市将采用新的汽车技术，如汽车共享、自动驾驶和电气化等，尽管这些技术不会同时成功。在将来，在人口最密集的城市里，“无缝移动”也许将能够在人群中实现，可以挨家挨户的将人们从家里送到目的地。“无缝移动”将依赖于自动驾驶和共享车辆的结合，再补充智能、综合公共交通基础设施的辅助(智能汽车和公交车、地铁以及交通管理)。

（编辑：淮安站长网）

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