以消費者為中心的人工智能(AI)和自動化應用程序正在幫助消除公眾對這些技術只會使企業受益并對工作和雇用產生負面影響的認識。隨著人們看到AI在醫療保健，社交媒體，大眾運輸，金融行業等領域的應用，從人類替代到人類效率的對話已成為主流。

斯坦福大學的計算機科學家兼計算機科學兼教授Andrew Ng最近將AI稱為“新力量”，并指出在未來十年中，大多數行業將看到AI的價值顯著增長。最近的進步有助于全面檢查過時和過時的流程，并提供高級數據分析和增強的或“增強的”情報，不僅為公司提供支持，而且為個人員工和消費者提供支持。

在2018年和2019年，人工智能被利用來顛覆和改善多個行業，并成為風投資金的主要目標，其投資額已達數十億美元。到2020年，以下只是使用AI和機器學習取得進步的幾個行業。

通過智能技術進行基準測試有可能滲透并完全改變對個人和整個組織目的的看法。人工智能技術可以并且應該改善招聘流程，同時編輯數據以幫助將合適的人員安置在合適的位置，從而獲得最大的收益。將數據與帶有AI的學習程序一起使用可以幫助增強人類體驗，而不是取代人類體驗，這是我們聽到的與任何AI相關的普遍恐懼。

例如，人才體驗平臺Fuel50提供工具來改變公司管理員工發展的方式(本身就是一個數十億美元的產業)，以提高一致性，效率和評估數據以前所未有的方式跟蹤進度。通過AI驅動的職業發展路徑，Fuel50提供了職業發展路徑透明性，以調動內部人才的供應，并提供了技能預測，從而推動了勞動力的未來發展。人工智能以及Fuel50之類的初創公司將提供一種機會，以一種非常切實的方式來衡量成功，同時簡化急需一致性的流程。

人壽保險業是一個價值6,150億美元的行業，過去被傳統公司主導著市場。但是，變革即將來臨。保險科技行業在2019年取得了創紀錄的投資，展望2020年，預計將通過重大技術升級獲得這些投資的回報。在有700多家保險公司，每個保險公司提供20多種不同的產品，對億萬個數據集進行分類是識別將產生最佳回報的保單的最佳選擇的唯一方法。

由于這將是難以置信的負擔，并且對消費者來說是不可能的，因此人們經常信任保險銷售代理商來提出建議，但是這些建議往往偏向于為代理商及其公司提供豐厚回報的保單。或者，可以使用機器學習對數十億個數據集進行排序，并根據各個預設參數確定最佳選擇。

“作為代理商可能正在研究和比較少數選擇的地方，僅基于容量限制就可以提供很多選擇，人工智能編程可以迭代該技能組，使其效率更高，并確保消費者擁有可用的最佳選擇， ”是保險技術公司iLife的創始人尼爾森·李(Nelson Lee)，他利用AI的集成為消費者提供責任感，清晰度和優化的政策選擇。此外，Lee建議AI還可以通過智能安全和購買界面來保護人類體驗，并提供經過全面審查的選項，以便消費者可以保護其資產和政策。

其他平臺已開始出現，以解決行業中缺乏透明度的問題，例如Mployer Advisor，這是一家位于納什維爾的公司，利用AI和實時數據融合在眾多公共和私人資源中為公司醫療保險計劃的經紀人評分。隨著大數據和AI重塑其基礎，過時的實踐可能會導致保險業在2020年比顛覆保險業更成熟。

根據Statista的說法，智能家電市場細分市場在2019年拉動了近$ 17B，并且預計到2023年將增長近20%。這一以消費者為導向的市場證明了智能家居技術能夠與智能家電保持一致并增強其功能的情況。再加上互聯網連接的房屋，我們目前正經歷著十年前才能想象到的進步。

總部位于硅谷的科技創業公司Chefling正在使用機器學習和設備連接來提供完全集成的烹飪體驗，從自動評估冰箱和餐具室庫存，到根據可用庫存向用戶提供食譜列表并自動進行烹飪智能設備進行處理。該應用程序還可以幫助建議缺少的食材，并可以通過家庭雜貨店送貨服務為用戶訂購食材。該公司最近與家電行業全球領導者博世(Bosch)建立了資金合作伙伴關系，這很好地表明了該行業的整體前景。

廚房正迅速成為交互式功能的智能家居中心，旨在通過AI創造無縫體驗。人口對智能家居技術的需求甚至正在推動家庭外語音助手技術的增長。亞馬遜和谷歌正在向新的語音技術初創公司投資數百萬美元，例如Drivetime，這是一家使用人工智能和語音技術的互動公司，完全通過使用語音命令在車載中使用來控制游戲和。

在較高級別上，有關醫療保健的正在進行的對話通常圍繞患者的選擇，隱私，安全性，數據訪問和數據編輯。缺乏統一的系統會導致大量數據分離，無法有效地進行比較，這是一個直接影響患者護理，診斷和治療的問題。隨著我們繼續集成人工智能和機器學習，醫療保健的目標是管理優先級并提高患者安全性和護理水平;同時集成網絡安全解決方案和大數據處理系統來存儲和處理這些數據。

該平臺還將允許患者與醫療服務提供者以及其他具有類似健康問題或疑慮的患者建立聯系。隨著醫療保健行業朝著基于價值的系統發展，我們將看到更多基于AI的增強和創新空間。醫療保健行業早就應該進行顛覆性創新，因此這是一次變革，無法盡快扭轉局面。

正如吳安德(Andrew Ng)所說，人工智能會真正成為“下一個電力”嗎?上面概述的行業是巨大的行業，具有很大的創新空間，效率增長和全面的技術一致性，人工智能可以輕松承擔這些任務。