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红点创投投资人:别吹自己懂AI,这样投资机器学习才赚钱

发布日期:2019-07-09 08:38:50 | 编辑:互联网运营| 阅读次数:

摘要:[狩猎云网(微信号:ilieyun)] 3月13日报道(编译:白)编者按:本文作者是MedhaAgarwal红点风险投资商,他告诉我们分享他的机器学习的观点。下面的第一人称叙述。现在,机器学习是大趋势,它具有很大的潜力颠覆整个亿个市场和行业。然而,围绕着机器学习的炒作非常多。作为一个投资者,我觉得有可用于之间谁真的可以用机器学习来赢得区分四个主要特点:1。大市场特殊情况。机器学习创建成功的企业是那些对技术有着明确的需求和定位的垂直应用。例如,包装消费品行业是一个很好的例子。机器学习

[猎云网(微信号:ilieyun)] 3月13日报道(编译:白)

编者按:本文作者Medha阿加瓦尔是红点风险投资商,他告诉我们分享他的机器学习的观点。下面的第一人称叙述。

现在,机器学习是大趋势,它具有很大的潜力颠覆整个亿个市场和行业。然而,围绕着机器学习的炒作非常多。作为一个投资者,我觉得有可用于之间谁真的可以用机器学习来赢得区分四个主要特点:

1。大市场特殊情况。机器学习创建成功的企业是那些对技术有着明确的需求和定位的垂直应用。例如,包装消费品行业是一个很好的例子。机器学习可以预测更准确的库存水平,以更好地管理供应链,降低库存成本,减少过度需求,消除了。根据埃森哲的报告,机器学习可以提高交货时间4.25倍的增加在供应链效率2.6倍。

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2。有很多人的注意重叠的领域。来了很多人的劳动的一个很好的机会意味着,使用复杂的预测算法优化。同样是在供应链,例如,目前大多数分析师预测库存需求,基于历史数据,但仍然有很多直观的假设兴奋剂。通过使用如生产时间数据,销售率,学习模型能更准确地预测未来需求。

3。有很多可预见的数据。初创公司必须有大量的数据,以便有效地培养他们的机器学习模型。这些公司可以借用和大型企业将他们的数据,或者你可以开发一个产品会提示用户输入自己的信息,不管什么方法可以获胜。

4。网络效应和防御。算法将继续以开源的,这使得它尤其重要的专有数据。输入和反馈系统可以提高其精度,并建立“护城河。“这样一来,产品应该能够激励基于预测的人,推荐的产品提供反馈。例如,是否Facebook的图像标记算法从人“谁在他们的照片”的建议,以提高自学接受。

投资区域可以

在下面的垂直领域,我认为机器学习将起到显著的作用:

医疗诊断和计算生物学

机器学习可以提高效果,降低整个医疗保健价值链成本。机器学习,以提高诊断,减少误诊,提高潜在药物的过程中发现是非常显著效率。患者数据还可以用来检测早期疾病,并制定个性化治疗方案。新药制药和生物技术公司可以快速计算生物学的优势,并发现比现有的市场更有效率。

供应链

机器学习可以提高,以提高供应链的某些方面,包括需求预测,市场趋势,商业促销和新产品。目前,公司很难把握市场波动的变化做出业务决策,并准确地预测。

制造业

物联网产业是一个超过十亿$ 12个值得市场和产业尚处于起步阶段的事情。据173名全球高管简柏特调查显示,只有25%的管理人员有事情的策略,24%的人满意的事情落实。这些高管们希望机器能加强学习解决方案,以提高生产效率,降低产成品的库存水平,带来真正的成本节约和收入的机会。

财务合规

符合金融机构确实是一个大市场。摩根大通只有一家公司自2008年以来已经支付了$ 36十亿的和解和罚款,员工8000员工合规管理。机器学习可以提高无疑这个过程中,银行和其它公司需要遵守审计和监管。

企业语音

语音复杂性,使得在外围的生活趋势的声音机器学习分析,虽然声音也是业务流程的重要组成部分。2013年的研究NewVoiceMedia指出,由每年损失由于低效的呼叫中心高达$ 41十亿。有2个。4000000个内部销售代表花了大量的时间在每年的会议。因此,毫无疑问,在呼叫中心,会议和语音对话的销售和市场营销等方面的自动处理,机器有很多的学习机会。

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保险

保险是一个非常广泛的分类,在保险业,机器学习可以帮助保险公司以更低的成本推出针对性的产品。例如,汽车保险公司可以利用其他行为数据来使用的更好的整体成本结构独立驱动和其它高级或检测方法。在机器的保险业咨询公司KPMG学习形容为“从根本上改变这些。“。

个人财务

千禧年之前,新的数据分区和模型进行金融产品变得触手可及的范围(如信用卡产品)。此外,智能,自动跟踪系统,通过个性化的咨询和其他费用的行为减少了消费者,并根据自己的喜好和目标提出建议。艾琳希普利和TX周张贴讨论了金融人工智能会产生什么样的影响,包括推动通过基于用户行为的个性化推荐的金融意识和合理融资一大篇。

个性化教育

传统的教师教育的一大缺点是必须向全班教授标准课程,即使有学生和学习模式之间的差异理解。如果公司可以使用这些数据来帮助家长和学校找出问题所在,并根据学生自己的问题和作风,为每一个学生的个性化的课程和计划它?这不仅是美国可以改革现有的教育,也是一个巨大的经济机会。在2013年,美国的公共教育支出是$ 620十亿,近5000万公立学校学生人数。

虽然我在机会的上述领域很感兴趣,但也有不少企业陷入了我现在的领域是不是非常有前途。如企业的“AI”和机器人“AI”的企业和重点。人工智能和机器学习从不是结束,而是利用技术来解决这些问题。至于聊天机器人,现在技术不够先进,能不能给我们一个积极的经验。

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