智能服務

1、 公司公司報告報告 | 首次覆蓋報告首次覆蓋報告 1 天創時尚天創時尚（603608） 證券證券研究報告研究報告 2020 年年 03 月月 10 日日 投資投資評級評級 行業行業 紡織服裝/服裝家紡 6 個月評級個月評級 買入（首次評級） 當前當前價格價格 12.89 元 目標目標價格價格 18.55 元 基本基本數據數據 A 股總股本(百萬股) 430.07 流通A 股股本(百萬股)。

2、 -1- 證券研究報告 2020 年 04 月 01 日 拓斯達（拓斯達（300607.SZ） 機械設備機械設備/通用機械通用機械 平臺型智能制造服務商平臺型智能制造服務商，短期，短期口罩機業務爆發增長口罩機業務爆發增長 拓斯達首次覆蓋報告拓斯達首次覆蓋報告 公司深度公司深度 公司致力打造平臺型智能制造綜合服務公司致力打造平臺型智能制造綜合服務，2020 年年口罩機口罩機業務業務爆發增。

3、中國人工智能基礎數據服務 行業白皮書 2019年 2 2019.8 iResearch Inc. 摘要 來源：艾瑞自主研究繪制。
隨著算法需求越來越旺盛，依賴人工標注不能滿足市場需求，因此增強數據處理平 臺持續學習能力，由機器持續學習人工標注，提升預標注和自動標注能力對人工的 替代率將成趨勢。
遠期，越來越多的長尾、小概率事件所產生的數據需。

4、用于專家提出他們對人工智能的個性化定義的場景）。
人工智能是一套技術，通過自適應預測能力和一定程度的自主學習，大大提高我們的能力，從而實現：識別模式預測未來事件制定正確的規則并驅動自動化流程做出正確決定與其他人溝通人工智能的這些特點，正在迅速改變成為一家成功的金融服務企業的競爭要素。
要了解這種變化有多深刻，請思考在過去，金融服務企業成為行業領先企業的舊模式和路徑：大量資產產生規模經濟；物理位置的優勢和標準化產品帶來了高成本效益的收入增長；以直接的途徑進入市場、和投資者建立直接聯系以應對競爭威脅；更換供應商很困難，因此客戶傾向于留存；同時，通過提升人員勞動強度和熟練度以提升流程效率。

5、轉變為積極主動型客戶生活伙伴。
成為認知型保險公司，不斷顛覆自我，亦即接受改變，像初創企業一樣敏捷思考。
行業空間受到巨大擠壓在大多數行業，技術的融合導致買方和賣方的行為變化相互影響，形成閉環。
在需求端，人員與萬物的互聯互通日益成為常態，因此使用權的重要性逐漸超過實際的所有權。
而在供應端，價值鏈在生態系統層面不斷分割和重構，平臺統籌方創造出全新的低摩擦體驗，超越了傳統的產品范疇，旨在滿足用戶的基本需求，如出行、安全或健康等。
長期以來，保險業一直認為自己能夠置身事外，不會受到這些變化的影響。
保險公司認為自身受到強大市場壁壘的保護，足以抵御外部競爭，這包括嚴格的行業法律法規、根據大數定律創建必要的風險產品組合所需的經營規模、與客戶之間建立信任關系所需的時間，以及最重要 客戶慣性。
然而，我們的研究表明，保險業高管們開始認識到這些壁壘正在坍塌。
在我們對全球超過 1.2 萬名業務領導進行的最高管理層最新調研中，保險行業的高管指出，不斷變化的市場力量是影響他們企業的最大推動因素；而法律法規，曾一度是保險行業改革步伐緩慢和創新乏力的借口，甚至沒有進入主要推動因素的前三名。
在這些不斷變化的保險市場中，越來越多的非傳統參與者開始奪得市場話語權，以全新業務模式不斷侵蝕傳統的保險領地，模糊了傳統的行業界線：保險科技公司 (Ins。

6、為導向主要目的：將理財服務普及到未被人工覆蓋的群體，帶給用戶更好體驗，并使金融服務降本增效主要驅動力：大數據、云計算和機器學習、知識圖譜、自然語言處理等人工智能核心技術其他：智能投顧包含于智能理財服務傳統理財服務市場的痛點服務供給與實際需求不平衡大眾投資者數量日益增長，但主要依賴于專員的傳統理財服務模式覆蓋的用戶數量有限，忙碌的專員無法針對某一用戶提供充足且優質的服務，理財服務的供給與需求失衡。
提供的理財建議可靠性不足傳統理財服務高度依賴專員經驗，但不同專員之間的經驗和業務水平差異非常大，提供的理財服務質量參差不齊，對于用戶提出的疑問難以給出十分準確的回答。
業績導向的價值定位影響傳統理財服務模式下，專員的服務過程缺乏足夠的監督，且產品銷售業績導向的價值定位使得專員不一定完全根據客戶需求給出理財建議，可能產生較嚴重的風險錯配問題。
過度依賴用戶自身認知傳統理財服務往往通過用戶溝通獲取信息，對用戶的判斷主要依賴用戶自己的描述，但大部分理財用戶的金融知識專業度不足，極易造成提供的服務與用戶實際需求不匹配等問題。
智能理財與傳統理財的區別傳統理財服務主要集中在銀行及財富管理機構的線下網點開展，服務質量受客戶經理專業度影響，并且由于人力及投資門檻的限制，理財服務無法覆蓋大眾投資者，而對。

7、定制服務占比86%，預計2025年市場規模將突破113億元。
市場供給方主要由人工智能基礎數據服務供應商和算法研發單位自建或直接獲取外包標注團隊的形式組成，其中供應商是行業主要支撐力量。
數據安全、采標能力、數據質量、管理能力、服務能力等仍是需求方的痛點，需要人工智能基礎服務商有明確具體的安全管理流程、能夠深入理解算法標注需求、可提供精力集中且高質量的服務、能夠積極配合、快速響應需求方的要求。
隨著算法需求越來越旺盛，依賴人工標注不能滿足市場需求，因此增強數據處理平臺持續學習能力，由機器持續學習人工標注，提升預標注和自動標注能力對人工的替代率將成趨勢。
遠期，越來越多的長尾、小概率事件所產生的數據需求增強，機器模擬或機器生成數據會是解決這一問題的良好途徑，及早研發相應技術也將成為AI基礎數據服務商未來的護城河。

8、優化。
舉例來講，當業務場景相對復雜時，上下游信息缺失無法整合，導致反應速度慢，效率低下，服務質量難以標準化。
AI技術支撐產品形態變革，服務領域擴展智能客服是在大規模知識處理技術、自然語言理解技術、知識管理技術、自動問答系統和推理技術等基礎上發展起來的面向行業應用，具有行業通用性的服務。
它不僅為企業提供了細粒度知識管理技術，還為企業與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術手段，同時還能夠為企業提供精細化管理所需的統計分析信息。
中國客戶服務智能化市場發展現狀智能客服實現高頻問題攔截，幫助企業降本增效實現精準營銷在消費者的問題中，有八成以上都是高度重復的FAQ。
客服行業人工客服培訓成本高、流動性大，智能客服可以全天24小時工作，通過實時數據反饋不斷學習。
2017到2018年我國智能客服市場呈爆發趨勢，金融、電商、醫療、教育、電信運營商等領域內的規模較大的企業對智能客服有很大的需求，部署智能客服實現將降本增效，不同領域內智能客服的滲透率不同，金融和電信運營商領域內智能客服的采用率約為10%；智能客服可以基于語音也可以基于文本，其核心是對語義的理解。
目前智能客服主要集中在售中、售后，售前主動營銷逐漸起步，囿于語音識別和語義識別技術的不成熟之處，智能客服還不完善，未來隨著ASR和NLP技術的進步，加上語料庫的積累和訓練，智能客服和大。

9、率和速度進行交互時。
因此，金融行業可能不得不采用新的治理方式，其中可能包括應對人工智能風險事件所采取的例如檢測及預防等保障措施，風險發生時的補救機制和提供必要干預手段的流程。
此外，針對每個案例，系統自身可能需要具備某種形式的審核機制。
合理擴大人工智能在未來金融系統中的應用。
人工智能的應用正推動多個行業重新審視競爭政策、隱私權和運營彈性。
這一過程中的共同關注點是什么？答案是數據。
金融機構之間的數據交互日益頻繁。
大型數據存儲為亟需數據的人工智能系統提供了“贏家通吃”的環境。
與此同時，客戶也逐漸意識到個人數據的價值。
上述動態變化將決定金融機構如何部署人工智能，以及采用何種戰略。
而潛在的影響不僅包括數據的應用，還包括市場參與者、適用的商業模式和法規等方面的變化。
行業的領導者應當積極地參與相關決策，以確保相關政策能對金融機構產生正面的影響。
激發具備可靠人工智能技術的金融系統的潛力。
審慎應用人工智能不僅可規避風險，還可以推動行業向善。
某些機構已使用人工智能打造金融產品，從而更好地服務于客戶和社會。
金融服務嚴監管的特性對于人工智能而言反而是“一線生機”。
消費者愈加關注其數據權利和數字主權，這導致科技巨頭的優勢被逐步削弱，而金融機構則有機會利用更高客戶信任度這一優勢，實現客戶全新的價值主張。

10、業服務贏得客戶信任的本質問題是，越來越多的獲客方式都逐漸失效。
單一的燒錢投放以及單一的依靠銷售線下維護關系，早已跟不上企業增長的速度，我們需要有全新的運營方式和手段。
ToB 企業服務從獲客到續約的全流程都是在與用戶溝通。
單純地在獲客端發力和單純地在客戶成功端發力，都無法形成合力。
只有在品牌與用戶接觸的所有觸點上都表達出足夠的及時與專業，才能真正成為用戶之友，幫助用戶解決問題，走進用戶，了解用戶。
提供用戶他想要的內容與解決方案是所有增值服務的底層邏輯，粗獷的獲客方式已經無法在高競爭的環境下取得勝利，我們需要站在用戶運營的視角上完善自身，同時最大可能地利用數字化、智能化的手段，讓智能代替手工、讓智能代替人腦決策，這將是 ToB 企業服務可以服務好用戶的巨大機會。
用戶簽約并不是合作的終點，反而是起點，是客戶成功的開始。
易觀方舟在多年企業服務經驗的基礎上，總結ToB 企業服務智能用戶運營實戰手冊，手冊內包含精益獲客、用戶培育、個性化內容觸達、客戶成功服務等多方面經驗。

11、 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 隱形好行業+礦山智能化，內資龍頭有望突破 瓶頸 礦山服務行業 空間大，壁壘高，粘性強，隱形好行業空間大，壁壘高，粘性強，隱形好行業。
我們測算全球礦山 服務行業年市場空間 4000-4500 億元（建設、運營各占 50%左 右） ，是名副其實的大行業。
同時，礦山服務對于服務商專業 技術及資源調配能力有著較高要求，行業壁壘較高，客戶粘性 大，周期性弱。

12、to drive AI at scale to transform the financial services customer experience）中，我們采訪了5000多名客戶和300多名銀行和保險業高管。
我們發現，金融服務公司越來越多地轉向人工智能來進行客戶交互，并且從中獲得了顯著的收益。
事實上，51%的客戶每天都與銀行和保險公司進行人工智能交互，而金融服務公司在面向客戶的功能中部署人工智能后，其運營成本降低了13%，每個客戶的收入增加了10%。
當涉及到擴展這些計劃時，問題就開始了。
如果不想被落在后面，金融服務機構應該：投資于價值驅動的人工智能，以改變客戶體驗；創建基于信任和道德的人工智能治理方法，以推動廣泛的客戶采用；提供人工智能體驗，考慮到需要同理心和情感的“簽名時刻”；建立AI使客戶參與所需的技術基礎；為人工智能設置高級領導角色，旨在被加速采用；讓客戶了解人工智能能為他們做什么，并使人工智能系統可解釋和透明。

13、 投資評級：投資評級：買入買入( (首次首次) ) 深 度 報 告 深 度 報 告 市場數據市場數據 20202020- -0909- -2323 收盤價（元） 26.02 一年內最低/最高(元) 15.52/29.75 市盈率 59.7 市凈率 4.30 基礎數據基礎數據 凈資產收益率(%) 11.86 資產負債率(%) 34.8 總股本(億股) 4.44 最近最近 1212 。

14、2020年深度行業分析研究報告,摘要,中小型數據供應商的整體體量仍然可觀，但隨著業務門檻提升、客戶需求多樣化， 越來越多的“中小型數據供應商” 在苦惱生存問題，該群體在未來1-2年內將迎來 一陣“倒閉潮”。
,4,“品牌數據服務商” 在這1-2年內應該“居安思?！?，注重品牌認可度塑造、提高 規?；a能力、大力發展如預標注、項目進度可視化等精細化運營方式、增加如 語音合成（TTS）數據處理等差異。

15、能已經準備好為企業提供一系列新的競爭機會:1.過度個性化：人工智能使金融機構能夠超越寬泛的定制，更好地根據客戶在特定時間甚至特定地點的特定需求為他們提供建議。
2.參與：金融機構可以使用人工智能與客戶互動，提供優質的服務和數字體驗，包括建議或反對重大消費決策，以及預測客戶需要或可能感興趣的產品和服務。
3.協作：通過獲取個人數據，人工智能可以將客戶的收入、支出和儲蓄聯系起來，為創建個性化主動服務提供指導，幫助他們實現財務目標。
4.生態系統：利用人工智能和數字能力，金融中間人可以與金融行業內外的合作伙伴合作，為客戶提供個性化服務。
調查顯示，客戶對各種個性化的主動服務感興趣：1.53%的客戶希望在即將到來的重大付款(學費、抵押貸款、汽車貸款等)時，他們能得到主動提醒。
2.49%的客戶希望預測他們可能需要和感興趣的產品和服務。
3.47%的客戶希望把他們的收入、支出和儲蓄聯系起來，提供主動的指導，幫助他們實現財務目標。
4.46%的客戶希望個性化服務在重大的整體開支決定上扮演一個盡責的顧問。
5.39%的客戶希望個性化服務能干預和阻止購買，以幫助他們保持預算并達到財務目標。
文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：NTT數據：個性化：依靠人工智能幫助客戶實現目標。

16、的作用，意味著政府在這些領域干預的全新途徑。
此外，NSAI強調需要一個健全的生態系統，以促進前沿研究，不僅解決這些社會問題，并作為人工智能創新的試驗臺，同時使印度能夠通過在全球范圍內擴展這些解決方案，以取得全球戰略領先地位。
2.基于技術的人工智能系統管理方法：人們對使用技術和統計方法來解決人工智能相關問題的興趣越來越大，這不僅增加了該領域的研究主體，也促進了學術界和業界解決方案開發者的責任感。
下圖圖顯示，在過去十年中，在人工智能、機器人和計算機科學相關的會議上，“倫理”主題的論文數量正在增加。
該領域的進展尚處于萌芽階段，必須加以推進，以跟上人工智能領域一些經典和熱門話題的總體增長步伐。
人工智能領域關鍵詞與“倫理”主題相關的論文數量：人工智能領域關鍵詞涉及“經典”、“熱門”和“倫理”主題的論文數量：世界各地的私營部門、學術機構、政府組織和國際機構都為負責管理人工智能系統的技術工具的研發做出了貢獻。
國防高級研究計劃局(DARPA)致力于可解釋人工智能(XAI)，確保人工智能抗欺騙(GARD)的穩健性，理解群體偏見(UGB)和機器常識(MCS)。
世界經濟論壇啟動了全球人工智能行動聯盟，以加速在全球和跨部門采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：印度國家研究院(NITI Aayog。

17、 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 2021E 18xPE 的物聯網方案建設服務商，訂單高景氣 達實智能(002421) 核心買點：低估值核心買點：低估值+ +高增長的小而美品種，高增長的小而美品種，2 21E 1E 1 18xPE8xPE 新基建政策+新冠疫情驅動之下，公司訂單高景氣（20Q1/Q2 訂 單額同比+42%/110%，全年增速有望達 70%） ，疊加股權激勵之 下。

18、 1/23 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 深 度 報 告 多倫科技多倫科技(603528) 報告日期：2020 年 11 月 15 日 智能駕考龍頭，向駕培、車檢服務連鎖化轉型升級智能駕考龍頭，向駕培、車檢服務連鎖化轉型升級 多倫科技深度報告 公 司 研 究 ? 行 業 ? 計 算 機 ：分析師：高宏博 執業證書編號：S1230519110002 ：021-8010602。

19、請務必閱讀正文之后的免責條款部分 全球視野全球視野 本土智慧本土智慧 行業行業研究研究 Page 1 證券研究報告證券研究報告深度報告深度報告 軟件與服務軟件與服務 數字浪潮之產業數字化數字浪潮之產業數字化 超配超配 維持評級 2021 年。

20、p在硬件電路設計方面，公司積累了豐富的硬件電路可靠性設計經驗和解決方案，制定了嚴格的硬件電路可靠性設計規則和測試解決方案，并且針對模塊電路進行嚴格的評估，配備高性能儀器設備和輔助設計軟件，高效地管理可靠性設計過程和結果，從而保證量產產品穩定。

21、3.2 大客戶資源豐富，奠定區域和新業務拓展基礎pp公司憑借在技術人才品牌等方面的相對優勢及較強的一站式EPCO供用電服務能力積累了眾多優質客戶資源，在江蘇省及其周邊地區具有較高的品牌知名度和競爭優勢。
其主要客戶包括國家電網公司及其附屬企。

22、核心觀點 :科瑞技術是國內自動化行業的領先者，收入主要來自移動終端檢測新能源裝備行業，過 去五年收入規模在 1520 億之間，其中，移動終端收入在 1112 億收入之間，新能源業務 收入從 0.18 億增長到 20 年的 3.6 億。
19 。

23、新能源汽車行業發展有望進一步提速，20202025 國內配套一體化供應鏈市場需求保守估 計有 3 倍空間。
根據新能源汽車產業發展規劃，到 2025 年我國新能源汽車新車銷售量 達到汽車新車銷售總量的 20左右。
2020 年我國的汽車銷量為 。

24、本方法文件的目的是為了政策制定者的利益，概述與藍色和綠色生物多樣性相關的發展挑戰和機遇和生態系統服務 該論文框架了對風量和生態系統的管理服務業是一個發展問題，H 提出的 ralk 和機會的角度sbor 全球響應領域，旨在重新平衡自然和經濟繁。

25、主要產品：訓練數據專業提供商訓練數據定制服務公司是我國人工智能領域標桿企業，在基礎數據服務行業具備高影響力。
訓練數據定制服務為專屬客戶單獨研發，客戶將享有最終生成的訓練數據的知識產權，公司不可將此. 類業務 生產的 訓練數 據向其 他客戶 。

26、 請務必仔細閱讀本報告最后部分的重要法律聲明請務必仔細閱讀本報告最后部分的重要法律聲明 TableRank 評級： 看好 TableAuthors TableChart 市場指數走勢最近 1 年 資料來源：聚源數據 相關研究 TableOt。

27、 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 全球視野全球視野 本土智慧本土智慧 行業研究行業研究 Page 1 證券研究報告證券研究報告深度報告深度報告 軟件與服務軟件與服務 汽車智能化系列專題汽車智能化系列專題 超配超配 維持評級 2022 年年。

28、 本報告的信息均來自已公開信息，關于信息的準確性與完整性，建議投資者謹慎判斷，據此入市，風險自擔。
服務機器人服務機器人行業行業 推薦 首次 科技賦能，科技賦能，智能短交通與服務機器人智能短交通與服務機器人并行并行 風險評級：中高風險 九號。

29、國際可再生能源署 IRENA 的最新工作表明，電氣化是中短期內的重中之重，以使能源系統走上將全球氣溫上升幅度控制在遠低于 2C 的道路上。
在 IRENA 的世界能源轉型展望2021 年中，到 2050 年，電力消耗將增加一倍以上，達到全球最。

30、TIFDS數據中心服務器智能故障診斷系統白皮書騰訊：曾令新，牛犇，林哲偉，嚴勇浪潮：李道童，陳衍東，張春宏，韓紅瑞，駱健，孫志杰，徐明，倪旭華目錄目錄 2數據中心服務器智能故障診斷系統白皮書背景01云和數據中心的發展趨勢02TIFDS故障診。