2019全球dota2竞猜投资活动

发布日期: 2019-12-18 16:25      作者:

地理分布

EqualOcean研究了全球过去一年筹集资金的AI公司。

从2018年11月1日到2019年11月1日,有394家私有AI公司在Crunchbase中标记为AI,

这些公司使用AI作为核心差异化产品,共筹集了313.2亿美元的资金。

AI在向全球普及。其中,北美、亚太地区和欧洲是最活跃的地区,美国、中国、英国和以色列是各自地区的技术中心。在这个时间段内:

美国凭197个获得风险投资的初创公司主了导AI融资趋势。就人才库、初创企业数量、融资金额及频率和获利机会而言,该国现已被普遍视为全球AI领导者。

中国有59家AI创业公司,共募集资金60亿美元,在AI风险投资活动中排名第二。多年来,中国一直将AI定位为国家战略,持续促进AI创新并吸引AI专家和技术人员。尽管过去一年中风险投资活动的数量有所下降,但中国的平均融资额超过了美国,位居第一。这是因为在过去一年中,投资者将更多的精力放在了头部公司和中后期的融资轮次上。

英国是AI的一些著名研究机构的所在地,是AI的又一个先行者,并且是欧洲AI开发的核心地带。这里有约500家AI创业公司,几乎占欧洲AI创业公司总数的三分之一。法国和德国也正在扩大影响。

以色列是拥有强大IT和基础科学能力的最具创新力的国家之一,也具备出色的AI场景。这个拥有900万人口的国家是一个长期的技术创新中心。凭借其庞大的研发支出、大量的初创公司和高比例的工程师,也脱颖而出。


dota2竞猜应用发展模式


所谓AI公司可能是一个模糊的描述——因此,dota2竞猜提取了与394个AI公司相关的900多个标签。

在标签中,软件,分析/预测分析,IT,大数据,SaaS,机器人技术,企业服务和硬件代表了AI产品最常见的功能和形式。这些标签的分类看似模棱两可,但恰好代表了AI公司当前的业务范围。从算法开发,数据管理到计算硬件设计,AI公司都可以抓住很多商机来改善通用AI功能。此外,在将AI用于日常任务时,垂直行业(比如金融,医疗保健,汽车和零售)的情况甚至更多。

dota2竞猜有潜力成为下一代的社会公共设施,它正逐渐成为所有行业的一部分。从本质上讲,dota2竞猜公司试图解决不同行业在采用dota2竞猜方面的数据,算法和计算能力问题。


一些公司倾向于横向发展。许多AI公司专注于特定AI应用程序(例如NLP或计算机视觉)的特定算法开发,并不断提高准确性和应用范围;一些公司从大数据业务开始,提供数据仓库服务和支持通用机器学习的分析功能;还有公司是硬件开发者,他们设计的芯片特别适合运行机器学习算法,可提高速度并同时节省能源。

另一类公司选择垂直发展——这些公司通常比以前的公司成立晚。他们意识到,要实现AI在业务领域中潜在影响,首先要解决产业链中的一个特定痛点。在此过程中,它们解决了数据集成和算法设计的需求;之后,他们可以根据此前与其他业务部门的联系,快速地沿着价值链发展。


金融与保险:高度数字化世界里的AI

金融行业是一个具有代表性的行业,它将充分发挥dota2竞猜的潜力。由于没有必不可少的物理资产,该行业已经实现了高度数字化,互联网化,并且正在逐步实现智能化。

金融是最有可能激发AI全部潜力的行业之一,原因有以下几个:

1)金融部门每天都会产生大量数据。当传统的金融从业者仍然使用手写日记来执行金融任务时,数据收集和处理已经成为他们执行的基本任务。

计算机,互联网和移动技术不仅可以将现金和交易转换为卡和数字来简化日常生活,还可以为行业提供丰富的结构化数据。

2)它还涉及许多简单,重复的任务,这些任务可以由机器自动化来代替,例如客户查询,开设账户,单据审查和市场监控。

3)模式识别和预测任务-根据各种类型的数据和模式进行预测分析, 是金融业中至关重要的内容,也是AI所擅长的。

金融服务提供商已经将AI内嵌组织战略制定中,在产品和服务中应用AI来直接产生收入,并试图通过各种渠道获得AI功能。


根据道琼斯公司的全资子公司MarketWatch的数据,2017年全球银行、金融服务和保险(BFSI)AI应用的市场规模为25亿美元,预计2025年将达到198亿美元,从2018年到2025年的年复合增长率为29.6%。


dota2竞猜公司仍然必须面对某些问题

1)出于安全考虑,银行和大型金融公司评估AI供应商通常需要复杂的过程。基于同样的原因,面向BFSI行业客户的AI公司经常需要提供定制服务和解决方案,这些服务和解决方案需要本地部署和长期的客户端帮助,这增加了AI公司的不确定性。

2)缺乏可解释性是AI / ML不可避免的技术特征。但是,金融服务通常要求代理商向客户提供合理的解释或指导决策。解决这个问题预计需要更多的努力。


金融技术的发展经历了三个主要阶段


代表用例


生物识别

移动支付是推进整个行业数字化和改善KYC(识别您的客户)的捷径。支付和识别流程是金融领域的主要要素,这使得生物特征识别成为此处应用最广泛的AI技术。

支付是被AI识别技术转变的重要场景。随着移动电话带来的便利,金融业真正开发了身份识别功能,使支出变得“毫无感觉”。AI企业现在正在开发可用于支付过程的各种生物特征识别技术。

随着金融服务从线下变为线上,银行的识别系统也正在从基于物理文档的识别向基于数字信息的过程改进。专门从事生物特征识别的AI公司致力于互联网金融机构的入门流程。其中一部分是无缝识别过程,该过程禁止客户在注册过程中退出。

风险管理和获客

风险控制已成为消费金融业吸引投资者的最紧迫任务之一。风险管理需要高质量的多维数据进行预测:用于衡量中小企业的交易、运营、税收和采购数据,以及用于衡量个人信用风险的来自电信公司、移动运营商、电子商务网站、社交媒体平台和其他互联网公司的数据条目元素。

反欺诈是财务风险控制的重要内容。一家中国AI公司声称,深度学习使反欺诈服务的准确率达到83%,比专家预测规则提高316%,响应时间仅为20秒。


值得注意的是,由于这两项任务中的数据集相似,积累的AI数据和算法能力可以很快转化到智能获客上。对于个性化金融产品推荐,支持机器学习的推荐系统可以达到人类顾问2到11倍的工作效率。这两个产品线将帮助金融机构获得竞争优势。因此,该领域的AI初创企业迅速成长并实现收入。

在合规层面——自2008年以来——其成本已显着增长,尤其是对于金融服务公司而言。因为基于规则的软件不适合应对违规行为,银行需要招募更多的合规人员。花旗银行在2008年至2016年期间,全球员工人数减少了32%,但其监管和合规人员增加了一倍,达到2.9万,占员工总数的13%以上。AI能够学习行为模式并实时观测异常活动,从而以较低的成本提供了更大的可扩展性。

财富管理

dota2竞猜本质上是一个很好的工具,可以帮助素质良好的人表现更好。它通过提供可扩展的机器产品咨询服务来协助资产经理和顾问,从而有效地改善财富管理任务。该服务将分析客户的风险/回报偏好并为客户选择合适的投资产品。除了专注于高端客户外,个性化还有助于获得大量具有不同能力和风险偏好的长尾客户。

保险中的图像识别和价格优化。dota2竞猜将通过简化和加快定价流程为保险业节省大量资金。根据阿里云研究中心的一份报告,2017年大约有5540万起汽车索赔,超过60%的汽车损坏索赔是由小的外部碰撞导致的。用AI图像识别替代评估人员可以节省数十亿人民币的成本。

文章来源:亿欧智库    作者:周思蕊  冯麟炎 张帆 黄渊普     编辑:茶茶





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