現(xiàn)在處處在說(shuō)大數(shù)據(jù)和人工智能，那么什么是大數(shù)據(jù)和人工智能，它們又給我們的生活帶來(lái)了哪些便利呢。
大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。很多人對(duì)大數(shù)據(jù)都有誤解，認(rèn)為大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量很大，其實(shí)大數(shù)據(jù)的大是大計(jì)算的大，大計(jì)算加數(shù)據(jù)，才稱之為大數(shù)據(jù)。
人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能不是人的智能，而是能像人那樣思考，也有可能超過(guò)人的智能。
人工智能與大數(shù)據(jù)密切相關(guān),人工智能若要取得發(fā)展，就必須利用大數(shù)據(jù)。人工智能不會(huì)像人類(lèi)那樣推斷出結(jié)論。它需要通過(guò)試驗(yàn)和錯(cuò)誤學(xué)習(xí)完善，這就需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)教授和培訓(xùn)人工智能。人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多，其獲得的結(jié)果就越準(zhǔn)確。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)不斷收集數(shù)據(jù)，并且不斷學(xué)習(xí)和磨練其流程。同時(shí)人工智能作為大數(shù)據(jù)的引擎可以加速大數(shù)據(jù)的深化應(yīng)用與落地。
大數(shù)據(jù)和人工智能相輔相成，而這兩者結(jié)合又可以為我們的生活帶來(lái)哪些驚喜的改變呢？
賦能物流行業(yè)，保障外賣(mài)騎手安全
近年來(lái)隨著美團(tuán)外賣(mài)、餓了么等網(wǎng)絡(luò)訂餐平臺(tái)的興起，“網(wǎng)絡(luò)外賣(mài)配送”這個(gè)新興群體的規(guī)模與日俱增，整個(gè)市場(chǎng)呈現(xiàn)愈來(lái)愈火的勢(shì)頭。有數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)外賣(mài)“騎手”數(shù)量已突破1000萬(wàn)人。
與此同時(shí)，外賣(mài)騎手這一群體的安全問(wèn)題也屢次被推上討論的風(fēng)口浪尖。高額補(bǔ)貼誘惑騎手超負(fù)荷配送，很多騎手不僅騎車(chē)速度快，而且還會(huì)在送餐過(guò)程中實(shí)時(shí)在手機(jī)上進(jìn)行接單、上報(bào)送餐狀態(tài)等操作，流程繁瑣，帶來(lái)很大的安全隱患。
現(xiàn)在這個(gè)問(wèn)題得到了解決，運(yùn)用豐富的大數(shù)據(jù)及多項(xiàng)人工智能技術(shù)的“智能語(yǔ)音助手”被發(fā)明應(yīng)用。以前外賣(mài)員在送餐時(shí)每個(gè)環(huán)節(jié)都要打開(kāi)手機(jī)、點(diǎn)開(kāi)APP、進(jìn)入頁(yè)面、查看操作，非常繁瑣?，F(xiàn)在利用智能語(yǔ)音助手，只需要戴上耳機(jī)，動(dòng)動(dòng)嘴皮子，就可以通過(guò)自然語(yǔ)音交互方式完成接受派單、到店上報(bào)、取餐上報(bào)等操作，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的語(yǔ)音交互，簡(jiǎn)單便捷。
同時(shí)依托配送人工智能大腦，系統(tǒng)還會(huì)進(jìn)行一系列的智能提醒與引導(dǎo)，包括騎行超速提醒、訂單查詢與自動(dòng)播報(bào)、配送任務(wù)規(guī)劃等，為騎手安全提供全方位護(hù)航。
完善金融領(lǐng)域，讓騙保成為歷史
保險(xiǎn)從業(yè)人員最怕的事情莫過(guò)于騙保了，每年的保險(xiǎn)詐騙都會(huì)給保險(xiǎn)公司帶來(lái)巨大的損失。在德國(guó)，每年約有22億歐元的索賠是不正當(dāng)?shù)?，而美?guó)司法部的報(bào)告更是聲稱欺詐行為導(dǎo)致健康保險(xiǎn)業(yè)每年的損失超過(guò)1000億美元。
為了阻止此類(lèi)事情的發(fā)生，保險(xiǎn)公司想過(guò)很多的辦法。但是僅僅依靠人工審核沒(méi)辦法真正阻止騙保行為的發(fā)生。因?yàn)槿祟?lèi)在處理重復(fù)的工作時(shí)會(huì)感到困倦分心，很多蛛絲馬跡也就不容易被輕易察覺(jué)。
現(xiàn)在將大數(shù)據(jù)和人工智能相結(jié)合可以有效的解決騙保的問(wèn)題。通過(guò)將索賠事項(xiàng)導(dǎo)入系統(tǒng)，人工智能就會(huì)進(jìn)行篩選和過(guò)濾。而后人工智能會(huì)根據(jù)案例的具體情況評(píng)定優(yōu)先級(jí)，并把項(xiàng)目交給審核人員，給出拒絕索賠的理由。
在效率上，人工智能可以將過(guò)去需要幾十位員工花費(fèi)數(shù)周審理的索賠事項(xiàng)，縮短為幾個(gè)小時(shí)。在準(zhǔn)確率上，人工智能理論上能將現(xiàn)在的騙保金額減少約3%，極大程度上降低了保險(xiǎn)業(yè)的損失，增加收益?，F(xiàn)在人工智能的相關(guān)的應(yīng)用在國(guó)外已經(jīng)慢慢發(fā)展，相信在不久的將來(lái)，我們國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)業(yè)也會(huì)感受到人工智能帶來(lái)的便利。
改革醫(yī)療領(lǐng)域，提高看病效率
現(xiàn)在醫(yī)療改革依然是國(guó)家關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域?！度珖?guó)醫(yī)院信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范(試行)》明顯加強(qiáng)了大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在三級(jí)醫(yī)院的場(chǎng)景建設(shè)思路。
當(dāng)下人口老齡化、慢性疾病以及其他人口結(jié)構(gòu)變化的日益盛行拉動(dòng)人們對(duì)醫(yī)療保健的需求?？床〉娜嗽絹?lái)越多，但是我國(guó)各醫(yī)院系統(tǒng)并不相連，患者的重復(fù)拜訪率較低，到一個(gè)醫(yī)院就需要重新辦理一個(gè)病例，因而醫(yī)生很難了解患者之前的情況。
現(xiàn)在大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，電子病歷已被提上日程。通過(guò)收集全面高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，比如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，全景數(shù)據(jù)，院內(nèi)診療數(shù)據(jù)，以及院外的隨訪數(shù)據(jù)，健康數(shù)據(jù)，患者基因數(shù)據(jù)等。為患者構(gòu)建專業(yè)結(jié)構(gòu)化的電子病歷。通過(guò)對(duì)患者持續(xù)性全方位的了解，讓醫(yī)生在后續(xù)的治療中做出更優(yōu)的判斷。
不僅如此，通過(guò)大數(shù)據(jù)的收集，可以加快疑難病的診治。中國(guó)人民解放軍第302醫(yī)院膽管細(xì)胞癌大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累了1000多例膽管細(xì)胞癌患者結(jié)構(gòu)化病歷及組學(xué)數(shù)據(jù)。并且在此基礎(chǔ)上，根據(jù)人工智能構(gòu)建數(shù)字模型，為膽管細(xì)胞癌患者的臨床治療評(píng)估和預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)依據(jù)和診療基礎(chǔ)，幫助患者更快更好地得到治療。
大數(shù)據(jù)和人工智能相互依存，互相完善，缺一不可。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，還可以在更多的領(lǐng)域得到落地應(yīng)用，造福人類(lèi)。
