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2023-2024年AI開發(fā)平臺商業(yè)模式及應(yīng)用領(lǐng)域分析報(bào)告
來源:研精畢智調(diào)研報(bào)告網(wǎng) 時(shí)間:2024-03-04

一、商業(yè)模式

AI開發(fā)平臺的商業(yè)模式分為按需付費(fèi)和按包周期付費(fèi)。按需付費(fèi)更為靈活,適用于不可預(yù)測的場景;按包周期付費(fèi)性價(jià)比更高,適用于長期使用的用戶。存儲、計(jì)算、監(jiān)控是三個(gè)通用的付費(fèi)觸發(fā)場景。

二、細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域

AI開發(fā)平臺在多個(gè)行業(yè)有不同程度的滲透。在金融、泛娛樂、教育領(lǐng)域的滲透率高, 應(yīng)用較為成熟,在交通、醫(yī)療、電商、和物流未來的增長潛力高。隨著大模型的突破, AI開發(fā)平臺在行業(yè)的應(yīng)用將會(huì)拓寬。

2023-2024年AI開發(fā)平臺商業(yè)模式及應(yīng)用領(lǐng)域分析報(bào)告

1.金融

金融是AI開發(fā)平臺使用場景中相對較為成熟的行業(yè),擁有非常豐富的應(yīng)用場景,且商業(yè)落地能力成熟。首先,金融行業(yè)在運(yùn)營中會(huì)產(chǎn)出大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),使其與人工智能相關(guān)研發(fā)有著天然的契合性。金融行業(yè)可以通過使用AI開發(fā)平臺進(jìn)行多類型的模型構(gòu)建,繼而優(yōu)化業(yè)務(wù)質(zhì)量。其次,金融行業(yè)存在大量的重復(fù)性數(shù)據(jù)整理工作,人為操作耗時(shí)耗力且容易產(chǎn)生疏漏。AI開發(fā)平臺可以幫助金融行業(yè)在業(yè)務(wù)端達(dá)成重復(fù)性數(shù)據(jù)整理自動(dòng)化,削減人工成本的同時(shí)提高效率和準(zhǔn)確率。再者,金融行業(yè)的現(xiàn)金流較為充足。

金融行業(yè)的大型公司如大型商業(yè)銀行,地產(chǎn)保險(xiǎn)等對AI開發(fā)平臺的使用更偏后期。由于數(shù)據(jù)是金融行業(yè)的命脈,大型企業(yè)更偏向進(jìn)行私有化部署,將數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練 在私有服務(wù)器上進(jìn)行,在AI開發(fā)的前期使用AI開發(fā)平臺服務(wù)較少,更多是在后期依 托AI開發(fā)平臺的算力環(huán)境進(jìn)行測試和部署。中小型公司受制于其規(guī)模體量,更注重 AI開發(fā)的性價(jià)比。因此,中小型公司在AI開發(fā)平臺的使用覆蓋面更廣更平均。

2.泛娛樂

AI開發(fā)平臺在泛娛樂行業(yè)中應(yīng)用廣泛,在電影、音樂、游戲、文學(xué)、直播、和短視頻行業(yè)均有深度應(yīng)用。目前。AI的感知類技術(shù)是泛娛樂行業(yè)中較為成熟的應(yīng)用,如視覺、語音、文字識別等技術(shù)在電影視頻剪裁、字幕翻譯、人臉美顏、物體視頻等。這些應(yīng)用經(jīng)過過去數(shù)年的打磨,可滿足大部分應(yīng)用場景,是泛娛樂行業(yè)生產(chǎn)力重要的支柱。隨著語言大模型的技術(shù)突破,決策類AI在泛娛樂行業(yè)的市場份額有望迎來高速增長。

在大模型技術(shù)得到突破之前,泛娛樂在AI開發(fā)平臺的應(yīng)用更多停留在感知層面。經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展,行業(yè)對模型訓(xùn)練和構(gòu)建的需求已得到滿足,擁有大量成熟的應(yīng)用解 決方案。未來,隨著決策式AI在泛娛樂領(lǐng)域應(yīng)用拓寬,AI開發(fā)平臺將迎來更多底層 模型搭建和訓(xùn)練需求。

3.政務(wù)

AI開發(fā)平臺在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)用散落在各類信息管理和公共服務(wù)場景中,目的是助力政務(wù)決策和提高業(yè)務(wù)辦理效率。 AI開發(fā)平臺在政務(wù)端的主要應(yīng)用可以細(xì)分為智能問答、智能檢索、智慧大廳、會(huì)議 管理、遠(yuǎn)程認(rèn)證以及與政務(wù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析六個(gè)落地業(yè)務(wù)場景。通過計(jì)算機(jī)視覺、 智能語音、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等一系列人工智能技術(shù)幫助實(shí)現(xiàn):1.便民自動(dòng)化。 國民在政務(wù)辦理場景中等待時(shí)間更低、審批效率更快;2.信息管理標(biāo)準(zhǔn)化。各行各 業(yè)信息收納整理標(biāo)準(zhǔn)化,降低信息整合難度,提高信息挖掘價(jià)值;3.政務(wù)決策科學(xué) 化。政務(wù)決策依托大數(shù)據(jù)和AI算法分析,降低實(shí)行阻力,提高政策實(shí)際效應(yīng)。

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