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AI應用潛力最大的次領域

Ÿ 支持診斷：如透過檢測患者健康數據與類似患者數據的差異。

Ÿ 早期確認潛在的流行病，並追踪疾病的發病率，進而協助預防和控制其傳染。

Ÿ 影像診斷（放射科或病理學）

Ÿ 共享自駕車隊

Ÿ 半自動功能，由駕駛輔助

Ÿ 引擎監控、預測與自動維護

Ÿ 個人化財務規劃

Ÿ 欺詐偵測和反洗錢

Ÿ 過程自動化-不僅僅是後台功能，還包括客戶端操作

對使用者的效益

在短期和中期能提供更快速、更精準的診斷與更個性化的治療，長期將是智慧晶片植入的突破，改善健康和生命。

自動駕駛與「隨選需求」的靈活性-例如一輛小型車載你穿過一個城市，或一輛更大與具馬力的汽車，在周末假期載著你離開城市出遊。

更多客製化與整體解決方案（例如健康、財富和退休），使賺錢更加容易（例如：將盈餘資金投入投資計劃），並隨著消費者需求變化而調適（例如收入或新生嬰兒的變化）

節省的時間

有效的預防有助於減少罹患疾病和住院的風險。反之，更快的檢測和診斷將可更早預防與做出處理。

一般美國人每年要花費近300小時駕車，如果有自動駕駛，就可以省下這些時間，做其他事情。

客戶需要全盤瞭解的財務狀況資訊與未來規劃，未來只要彈指之間就能獲得資訊。企業將透過開發客製化的解決方案來支持此一功能，而不是期待消費者透過篩選多個選項來找適合的方案。 

整備程度

Ÿ 立即可實施：醫療保險和智慧行程安排（如預約和運作）

Ÿ 中期潛力：數據驅動的診斷和虛擬藥物開發

Ÿ 長期潛力：機器人醫生進行診斷和治療

Ÿ 立即可實施：自動駕駛輔助系統（例如：停車輔助、車道居中的輔助駕駛（Lane centering assist）、主動式定速巡航（Adaptive cruise control）等

Ÿ 中期潛力：隨選需求的零件製造和維護

Ÿ 長期潛力：引擎監控、預測與自主維護

Ÿ 立即可實施：在財務和合規等領域的機器人理財顧問、自動保險承保和機器人過程自動化。

Ÿ 中期潛力：根據消費者情緒和偏好優化產品設計。

Ÿ 長期潛力：從預測何時、何地、發生何種損失（預測分析）等領域，轉向主動塑造結果（成果定性分析），如降低事故率或改善消費者效益成果等領域。

需克服障礙

解決對敏感健康數據的隱私和保護的問題。人類生物學的複雜性和技術發展到先進應用需要時間才能發揮潛力。另外也需要時間，才讓病患、醫療提供者和監管機構的接受。

技術仍然需要發展 -在極端氣候條件下，自駕車安全行駛可能會更具挑戰性。即使技術到位，也需要獲得消費者的信任，主管機關同意放行。

消費者信任和監管接受度。

高潛力的應用個案

AI基礎的診斷是具高潛力的應用個案，運用患者過去的個人病史資料為基準，一旦與基準值有小偏差出現時，意味可能需要進一步檢查與治療。AI是作為輔助人類醫生，而非取代。因為增加醫生的診斷，也能為AI學習提供寶貴的見解，不斷學習和改進。透過人類醫生和AI診斷之間持續互動，有助於提高系統的準確性，未來才能將任務完全委託給人工智慧系統自主操作。

自駕車隊將使常客能在某些定點取得所需的車輛，而不是大部分時間坐在汽車的駕駛座上，無法做其他事情。同時，消費者也可不需買汽車保險和支付汽車維修。目前大部分必要的可用數據仍在累積，技術也正在推進。然而，企業仍然需要贏得消費者的信任，才能成功推動自駕車。

財務顧問諮詢費用高昂且耗時，因此，已開發機器人理財顧問，為大眾市場消費者規劃客製化的投資方案，最近已出現高淨值客戶使用。其次是以動態財務管理與協助客戶財務最佳化金融業者，未來這些資產管理人員在某些情況下可被AI替代。目前技術和數據已到位，但仍要客戶接受度增加，才能實現全面的潛力。