智能服务

1、 公司公司报告报告 | 首次覆盖报告首次覆盖报告 1 天创时尚天创时尚（603608） 证券证券研究报告研究报告 2020 年年 03 月月 10 日日 投资投资评级评级 行业行业 纺织服装/服装家纺 6 个月评级个月评级 买入（首次评级） 当前当前价格价格 12.89 元 目标目标价格价格 18.55 元 基本基本数据数据 A 股总股本(百万股) 430.07 流通A 股股本(百万股)。

2、 -1- 证券研究报告 2020 年 04 月 01 日 拓斯达（拓斯达（300607.SZ） 机械设备机械设备/通用机械通用机械 平台型智能制造服务商平台型智能制造服务商，短期，短期口罩机业务爆发增长口罩机业务爆发增长 拓斯达首次覆盖报告拓斯达首次覆盖报告 公司深度公司深度 公司致力打造平台型智能制造综合服务公司致力打造平台型智能制造综合服务，2020 年年口罩机口罩机业务业务爆发增。

3、中国人工智能基础数据服务 行业白皮书 2019年 2 2019.8 iResearch Inc. 摘要 来源：艾瑞自主研究绘制。
随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平 台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的 替代率将成趋势。
远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需。

4、用于专家提出他们对人工智能的个性化定义的场景）。
人工智能是一套技术，通过自适应预测能力和一定程度的自主学习，大大提高我们的能力，从而实现：识别模式预测未来事件制定正确的规则并驱动自动化流程做出正确决定与其他人沟通人工智能的这些特点，正在迅速改变成为一家成功的金融服务企业的竞争要素。
要了解这种变化有多深刻，请思考在过去，金融服务企业成为行业领先企业的旧模式和路径：大量资产产生规模经济；物理位置的优势和标准化产品带来了高成本效益的收入增长；以直接的途径进入市场、和投资者建立直接联系以应对竞争威胁；更换供应商很困难，因此客户倾向于留存；同时，通过提升人员劳动强度和熟练度以提升流程效率。

5、转变为积极主动型客户生活伙伴。
成为认知型保险公司，不断颠覆自我，亦即接受改变，像初创企业一样敏捷思考。
行业空间受到巨大挤压在大多数行业，技术的融合导致买方和卖方的行为变化相互影响，形成闭环。
在需求端，人员与万物的互联互通日益成为常态，因此使用权的重要性逐渐超过实际的所有权。
而在供应端，价值链在生态系统层面不断分割和重构，平台统筹方创造出全新的低摩擦体验，超越了传统的产品范畴，旨在满足用户的基本需求，如出行、安全或健康等。
长期以来，保险业一直认为自己能够置身事外，不会受到这些变化的影响。
保险公司认为自身受到强大市场壁垒的保护，足以抵御外部竞争，这包括严格的行业法律法规、根据大数定律创建必要的风险产品组合所需的经营规模、与客户之间建立信任关系所需的时间，以及最重要 客户惯性。
然而，我们的研究表明，保险业高管们开始认识到这些壁垒正在坍塌。
在我们对全球超过 1.2 万名业务领导进行的最高管理层最新调研中，保险行业的高管指出，不断变化的市场力量是影响他们企业的最大推动因素；而法律法规，曾一度是保险行业改革步伐缓慢和创新乏力的借口，甚至没有进入主要推动因素的前三名。
在这些不断变化的保险市场中，越来越多的非传统参与者开始夺得市场话语权，以全新业务模式不断侵蚀传统的保险领地，模糊了传统的行业界线：保险科技公司 (Ins。

6、为导向主要目的：将理财服务普及到未被人工覆盖的群体，带给用户更好体验，并使金融服务降本增效主要驱动力：大数据、云计算和机器学习、知识图谱、自然语言处理等人工智能核心技术其他：智能投顾包含于智能理财服务传统理财服务市场的痛点服务供给与实际需求不平衡大众投资者数量日益增长，但主要依赖于专员的传统理财服务模式覆盖的用户数量有限，忙碌的专员无法针对某一用户提供充足且优质的服务，理财服务的供给与需求失衡。
提供的理财建议可靠性不足传统理财服务高度依赖专员经验，但不同专员之间的经验和业务水平差异非常大，提供的理财服务质量参差不齐，对于用户提出的疑问难以给出十分准确的回答。
业绩导向的价值定位影响传统理财服务模式下，专员的服务过程缺乏足够的监督，且产品销售业绩导向的价值定位使得专员不一定完全根据客户需求给出理财建议，可能产生较严重的风险错配问题。
过度依赖用户自身认知传统理财服务往往通过用户沟通获取信息，对用户的判断主要依赖用户自己的描述，但大部分理财用户的金融知识专业度不足，极易造成提供的服务与用户实际需求不匹配等问题。
智能理财与传统理财的区别传统理财服务主要集中在银行及财富管理机构的线下网点开展，服务质量受客户经理专业度影响，并且由于人力及投资门槛的限制，理财服务无法覆盖大众投资者，而对。

7、定制服务占比86%，预计2025年市场规模将突破113亿元。
市场供给方主要由人工智能基础数据服务供应商和算法研发单位自建或直接获取外包标注团队的形式组成，其中供应商是行业主要支撑力量。
数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点，需要人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。
随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的替代率将成趋势。
远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的护城河。

8、优化。
举例来讲，当业务场景相对复杂时，上下游信息缺失无法整合，导致反应速度慢，效率低下，服务质量难以标准化。
AI技术支撑产品形态变革，服务领域扩展智能客服是在大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统和推理技术等基础上发展起来的面向行业应用，具有行业通用性的服务。
它不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段，同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。
中国客户服务智能化市场发展现状智能客服实现高频问题拦截，帮助企业降本增效实现精准营销在消费者的问题中，有八成以上都是高度重复的FAQ。
客服行业人工客服培训成本高、流动性大，智能客服可以全天24小时工作，通过实时数据反馈不断学习。
2017到2018年我国智能客服市场呈爆发趋势，金融、电商、医疗、教育、电信运营商等领域内的规模较大的企业对智能客服有很大的需求，部署智能客服实现将降本增效，不同领域内智能客服的渗透率不同，金融和电信运营商领域内智能客服的采用率约为10%；智能客服可以基于语音也可以基于文本，其核心是对语义的理解。
目前智能客服主要集中在售中、售后，售前主动营销逐渐起步，囿于语音识别和语义识别技术的不成熟之处，智能客服还不完善，未来随着ASR和NLP技术的进步，加上语料库的积累和训练，智能客服和大。

9、率和速度进行交互时。
因此，金融行业可能不得不采用新的治理方式，其中可能包括应对人工智能风险事件所采取的例如检测及预防等保障措施，风险发生时的补救机制和提供必要干预手段的流程。
此外，针对每个案例，系统自身可能需要具备某种形式的审核机制。
合理扩大人工智能在未来金融系统中的应用。
人工智能的应用正推动多个行业重新审视竞争政策、隐私权和运营弹性。
这一过程中的共同关注点是什么？答案是数据。
金融机构之间的数据交互日益频繁。
大型数据存储为亟需数据的人工智能系统提供了“赢家通吃”的环境。
与此同时，客户也逐渐意识到个人数据的价值。
上述动态变化将决定金融机构如何部署人工智能，以及采用何种战略。
而潜在的影响不仅包括数据的应用，还包括市场参与者、适用的商业模式和法规等方面的变化。
行业的领导者应当积极地参与相关决策，以确保相关政策能对金融机构产生正面的影响。
激发具备可靠人工智能技术的金融系统的潜力。
审慎应用人工智能不仅可规避风险，还可以推动行业向善。
某些机构已使用人工智能打造金融产品，从而更好地服务于客户和社会。
金融服务严监管的特性对于人工智能而言反而是“一线生机”。
消费者愈加关注其数据权利和数字主权，这导致科技巨头的优势被逐步削弱，而金融机构则有机会利用更高客户信任度这一优势，实现客户全新的价值主张。

10、业服务赢得客户信任的本质问题是，越来越多的获客方式都逐渐失效。
单一的烧钱投放以及单一的依靠销售线下维护关系，早已跟不上企业增长的速度，我们需要有全新的运营方式和手段。
ToB 企业服务从获客到续约的全流程都是在与用户沟通。
单纯地在获客端发力和单纯地在客户成功端发力，都无法形成合力。
只有在品牌与用户接触的所有触点上都表达出足够的及时与专业，才能真正成为用户之友，帮助用户解决问题，走进用户，了解用户。
提供用户他想要的内容与解决方案是所有增值服务的底层逻辑，粗犷的获客方式已经无法在高竞争的环境下取得胜利，我们需要站在用户运营的视角上完善自身，同时最大可能地利用数字化、智能化的手段，让智能代替手工、让智能代替人脑决策，这将是 ToB 企业服务可以服务好用户的巨大机会。
用户签约并不是合作的终点，反而是起点，是客户成功的开始。
易观方舟在多年企业服务经验的基础上，总结ToB 企业服务智能用户运营实战手册，手册内包含精益获客、用户培育、个性化内容触达、客户成功服务等多方面经验。

11、 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 隐形好行业+矿山智能化，内资龙头有望突破 瓶颈 矿山服务行业 空间大，壁垒高，粘性强，隐形好行业空间大，壁垒高，粘性强，隐形好行业。
我们测算全球矿山 服务行业年市场空间 4000-4500 亿元（建设、运营各占 50%左 右） ，是名副其实的大行业。
同时，矿山服务对于服务商专业 技术及资源调配能力有着较高要求，行业壁垒较高，客户粘性 大，周期性弱。

12、to drive AI at scale to transform the financial services customer experience）中，我们采访了5000多名客户和300多名银行和保险业高管。
我们发现，金融服务公司越来越多地转向人工智能来进行客户交互，并且从中获得了显著的收益。
事实上，51%的客户每天都与银行和保险公司进行人工智能交互，而金融服务公司在面向客户的功能中部署人工智能后，其运营成本降低了13%，每个客户的收入增加了10%。
当涉及到扩展这些计划时，问题就开始了。
如果不想被落在后面，金融服务机构应该：投资于价值驱动的人工智能，以改变客户体验；创建基于信任和道德的人工智能治理方法，以推动广泛的客户采用；提供人工智能体验，考虑到需要同理心和情感的“签名时刻”；建立AI使客户参与所需的技术基础；为人工智能设置高级领导角色，旨在被加速采用；让客户了解人工智能能为他们做什么，并使人工智能系统可解释和透明。

13、 投资评级：投资评级：买入买入( (首次首次) ) 深 度 报 告 深 度 报 告 市场数据市场数据 20202020- -0909- -2323 收盘价（元） 26.02 一年内最低/最高(元) 15.52/29.75 市盈率 59.7 市净率 4.30 基础数据基础数据 净资产收益率(%) 11.86 资产负债率(%) 34.8 总股本(亿股) 4.44 最近最近 1212 。

14、2020年深度行业分析研究报告,摘要,中小型数据供应商的整体体量仍然可观，但随着业务门槛提升、客户需求多样化， 越来越多的“中小型数据供应商” 在苦恼生存问题，该群体在未来1-2年内将迎来 一阵“倒闭潮”。
,4,“品牌数据服务商” 在这1-2年内应该“居安思危”，注重品牌认可度塑造、提高 规模化生产能力、大力发展如预标注、项目进度可视化等精细化运营方式、增加如 语音合成（TTS）数据处理等差异。

15、能已经准备好为企业提供一系列新的竞争机会:1.过度个性化：人工智能使金融机构能够超越宽泛的定制，更好地根据客户在特定时间甚至特定地点的特定需求为他们提供建议。
2.参与：金融机构可以使用人工智能与客户互动，提供优质的服务和数字体验，包括建议或反对重大消费决策，以及预测客户需要或可能感兴趣的产品和服务。
3.协作：通过获取个人数据，人工智能可以将客户的收入、支出和储蓄联系起来，为创建个性化主动服务提供指导，帮助他们实现财务目标。
4.生态系统：利用人工智能和数字能力，金融中间人可以与金融行业内外的合作伙伴合作，为客户提供个性化服务。
调查显示，客户对各种个性化的主动服务感兴趣：1.53%的客户希望在即将到来的重大付款(学费、抵押贷款、汽车贷款等)时，他们能得到主动提醒。
2.49%的客户希望预测他们可能需要和感兴趣的产品和服务。
3.47%的客户希望把他们的收入、支出和储蓄联系起来，提供主动的指导，帮助他们实现财务目标。
4.46%的客户希望个性化服务在重大的整体开支决定上扮演一个尽责的顾问。
5.39%的客户希望个性化服务能干预和阻止购买，以帮助他们保持预算并达到财务目标。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：NTT数据：个性化：依靠人工智能帮助客户实现目标。

16、的作用，意味着政府在这些领域干预的全新途径。
此外，NSAI强调需要一个健全的生态系统，以促进前沿研究，不仅解决这些社会问题，并作为人工智能创新的试验台，同时使印度能够通过在全球范围内扩展这些解决方案，以取得全球战略领先地位。
2.基于技术的人工智能系统管理方法：人们对使用技术和统计方法来解决人工智能相关问题的兴趣越来越大，这不仅增加了该领域的研究主体，也促进了学术界和业界解决方案开发者的责任感。
下图图显示，在过去十年中，在人工智能、机器人和计算机科学相关的会议上，“伦理”主题的论文数量正在增加。
该领域的进展尚处于萌芽阶段，必须加以推进，以跟上人工智能领域一些经典和热门话题的总体增长步伐。
人工智能领域关键词与“伦理”主题相关的论文数量：人工智能领域关键词涉及“经典”、“热门”和“伦理”主题的论文数量：世界各地的私营部门、学术机构、政府组织和国际机构都为负责管理人工智能系统的技术工具的研发做出了贡献。
国防高级研究计划局(DARPA)致力于可解释人工智能(XAI)，确保人工智能抗欺骗(GARD)的稳健性，理解群体偏见(UGB)和机器常识(MCS)。
世界经济论坛启动了全球人工智能行动联盟，以加速在全球和跨部门采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：印度国家研究院(NITI Aayog。

17、 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2021E 18xPE 的物联网方案建设服务商，订单高景气 达实智能(002421) 核心买点：低估值核心买点：低估值+ +高增长的小而美品种，高增长的小而美品种，2 21E 1E 1 18xPE8xPE 新基建政策+新冠疫情驱动之下，公司订单高景气（20Q1/Q2 订 单额同比+42%/110%，全年增速有望达 70%） ，叠加股权激励之 下。

18、 1/23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 深 度 报 告 多伦科技多伦科技(603528) 报告日期：2020 年 11 月 15 日 智能驾考龙头，向驾培、车检服务连锁化转型升级智能驾考龙头，向驾培、车检服务连锁化转型升级 多伦科技深度报告 公 司 研 究 ? 行 业 ? 计 算 机 ：分析师：高宏博 执业证书编号：S1230519110002 ：021-8010602。

19、请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 行业行业研究研究 Page 1 证券研究报告证券研究报告深度报告深度报告 软件与服务软件与服务 数字浪潮之产业数字化数字浪潮之产业数字化 超配超配 维持评级 2021 年。

20、p在硬件电路设计方面，公司积累了丰富的硬件电路可靠性设计经验和解决方案，制定了严格的硬件电路可靠性设计规则和测试解决方案，并且针对模块电路进行严格的评估，配备高性能仪器设备和辅助设计软件，高效地管理可靠性设计过程和结果，从而保证量产产品稳定。

21、3.2 大客户资源丰富，奠定区域和新业务拓展基础pp公司凭借在技术人才品牌等方面的相对优势及较强的一站式EPCO供用电服务能力积累了众多优质客户资源，在江苏省及其周边地区具有较高的品牌知名度和竞争优势。
其主要客户包括国家电网公司及其附属企。

22、核心观点 :科瑞技术是国内自动化行业的领先者，收入主要来自移动终端检测新能源装备行业，过 去五年收入规模在 1520 亿之间，其中，移动终端收入在 1112 亿收入之间，新能源业务 收入从 0.18 亿增长到 20 年的 3.6 亿。
19 。

23、新能源汽车行业发展有望进一步提速，20202025 国内配套一体化供应链市场需求保守估 计有 3 倍空间。
根据新能源汽车产业发展规划，到 2025 年我国新能源汽车新车销售量 达到汽车新车销售总量的 20左右。
2020 年我国的汽车销量为 。

24、本方法文件的目的是为了政策制定者的利益，概述与蓝色和绿色生物多样性相关的发展挑战和机遇和生态系统服务 该论文框架了对风量和生态系统的管理服务业是一个发展问题，H 提出的 ralk 和机会的角度sbor 全球响应领域，旨在重新平衡自然和经济繁。

25、主要产品：训练数据专业提供商训练数据定制服务公司是我国人工智能领域标杆企业，在基础数据服务行业具备高影响力。
训练数据定制服务为专属客户单独研发，客户将享有最终生成的训练数据的知识产权，公司不可将此. 类业务 生产的 训练数 据向其 他客户 。

26、 请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明 TableRank 评级： 看好 TableAuthors TableChart 市场指数走势最近 1 年 资料来源：聚源数据 相关研究 TableOt。

27、 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 行业研究行业研究 Page 1 证券研究报告证券研究报告深度报告深度报告 软件与服务软件与服务 汽车智能化系列专题汽车智能化系列专题 超配超配 维持评级 2022 年年。

28、 本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。
服务机器人服务机器人行业行业 推荐 首次 科技赋能，科技赋能，智能短交通与服务机器人智能短交通与服务机器人并行并行 风险评级：中高风险 九号。

29、国际可再生能源署 IRENA 的最新工作表明，电气化是中短期内的重中之重，以使能源系统走上将全球气温上升幅度控制在远低于 2C 的道路上。
在 IRENA 的世界能源转型展望2021 年中，到 2050 年，电力消耗将增加一倍以上，达到全球最。

30、TIFDS数据中心服务器智能故障诊断系统白皮书腾讯：曾令新，牛犇，林哲伟，严勇浪潮：李道童，陈衍东，张春宏，韩红瑞，骆健，孙志杰，徐明，倪旭华目录目录 2数据中心服务器智能故障诊断系统白皮书背景01云和数据中心的发展趋势02TIFDS故障诊。