服务业的发展本质上是社会进步的表现。一般来说，服务业是社会现代经济化发展的重要产物，指利用设备、工具、场所、信息或技能为社会提供服务的业务。服务业包含有多种多样的内容，一般而言，现代服务业可以包含有消费服务业、商务服务业、生产服务业和精神服务业。消费服务业主要是指为人们的生活消费提供服务的消费服务，例如餐饮与商贸、医疗与健康、家政消费服务等;商务服务业主要是指为人们的商务活动提供的服务帮助的行业，例如金融综合服务、会计事务所、投资咨询服务、园区管理类等;生产服务业是一个非常宽泛的概念，直接为生产过程提供服务，也是服务业的重要组成，例如服装设计、工业产品设计、外包服务等;精神服务业主要是指为人民群众提供精神生活的服务，例如影视、旅游、文化、出版等。

当前，人工智能在服务业的应用也非常广泛，重点是在医疗健康以及金融服务以及旅游文化领域。

一、人工智能在医疗领域的应用

市场研究公司CBInsights发布的《顶尖医疗类人工智能趋势观察报告》(TopHealthcareAITrendstoWatch)，总结了全球人工智能医疗领域的现状。报告中指出，医疗已成为AI行业重要的研究和应用领域。2018年二季度，医疗领域AI公司的股权融资已经触及历史最高位。在私有市场，医疗AI创业公司2013年以来通过576笔交易融资43亿美元，在AI领域融资方面领先于其它所有行业。

《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示，近五年全球人工智能行业投资热点集中在AI+(垂直行业)、视觉、大数据等领域。其中，医疗健康、视觉、商业智能领域，自2017年第二季度以来持续保持较高的投资热度，尤其在第三季度达到高峰。2013年至2018年第一季度全球人工智能各领域投资热度分布中，医疗健康领域的热度最高。老牌咨询公司麦肯锡则预测，到2025年，全球智能医疗行业规模将达到总254亿美元，约占全球人工智能市场总值的1/5。

中国政府去年发布2030年人工智能计划，医疗是中国首批AI应用的四大重点领域之一。AI技术赋能医疗健康领域，提升医疗人员的工作效率，降低医疗成本，并且使人们做到科学有效的日常监测预防，更好地管理自身健康。在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面开始发挥重要作用。

人工智能在医学影像识别方面的应用:在医学领域，首先是涉及图像，如B超、CT、病理专业等，其次是内镜诊断领域已经开始了实践。医学影像是疾病诊断的主要路径之一，因此，通过机器读取医学影像成为了一个热点，无数的科研工作者已经对此展开了广泛的研究。

人工智能在临床医疗智能决策方面的应用:诊断决策支持系统是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统，这种主动的知识系统通过对病患至少两种以上的数据进行分析，为医生给出诊断建议，医生再结合自己的专业进行判断，从而使诊断更快、更精准。

人工智能在医疗智能语音方面的应用:美国Bohannon[5]2015年在《Science》发表文章，首次报道了使用人机对话进行心理疾病的咨询和治疗取得成功，他通过人工智能的深度学习代替心理医师对心理障碍的患者进行疏导和治疗，由于许多患者顾虑自己的隐私而不愿意对医师敞开心扉，因而更愿意和机器对话，因此具有更大的应用价值。

人工智能在"互联网+"医疗的应用:医疗行业一直希望通过互联网来解决医疗资源过于集中、医疗资源分配不平衡等一系列问题。从2010年起，整个医疗市场中便诞生了一大批以互联网医疗为创业方向的公司，其中细分方向有在线问诊、专家挂号、医药电商、医疗保险等。

未来，人工智能将在医疗领域发挥重要作用，将改变医疗手段甚至医疗模式，并将推动医学发展，重塑医疗产业，同时也必将对部分医生的未来产生影响。相信人工智能将给未来医疗技术带来深刻的变化，是未来医学创新和改革的强大动力。

二、人工智能在金融领域的应用

人工智能技术的不断发展，正在对金融行业进行颠覆性重塑，催生金融行业一系列产品和业务模式的创新。

从技术层面看，人工智能(AI)本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策的能力。基于传统的计算方式，机器只能按照预先编写的程序处理信息，一旦出现没有预设的情况，或者需要结合大量上下文的判断，机器就无能为力了。而人工智能能够赋予机器具有理解力的"大脑"，让机器能够解读文字、数据所包含的"语义"，通过自学的方式获得判断的规则。因此，作为一项基础性技术变革，人工智能溢出带动性很强，能够推动传统产业实现技术革新和产品升级。在金融业数字化转型的过程中，人工智能也将发挥"头雁"带动效应，推动技术革命。

银行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。AI时代，银行业在线业务将成主流，数据量激增，超出了人的经验范畴和处理能力边界。这些非结构化的、非金融的数据，恰恰是人工智能最擅长处理的领域。具体来看，依托机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等底层核心技术，智能风控解决方案可提供预授信行内白名单、贷前准入、贷后预警、收益评分、信用卡激活促动、信用卡贷后调额、智能催收等多个场景的解决方案。

人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。AI在金融业的应用，主要集中在智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控等七大场景。

未来，智能风控将在信贷、反欺诈、异常交易检测等领域充分发挥作用，为金融行业欺诈风险的分析和预警监测提供坚实的技术支持。作为科技创新的下一个"风口"，人工智能不仅是现阶段金融科技领域内的热点技术，也将对未来的金融业进行颠覆性重塑。人工智能将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段，进而增强银行对客户的黏性。人工智能技术在前端可以用于服务客户，在中台用于支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策以及在后台用于风险防控和监督，它将大幅改变金融现有格局，使金融服务更加个性化与智能化。

三、人工智能在智慧旅游领域的应用

人工智能技术在当今社会各行各业中的应用十分广泛，同时也包括旅游行业。随着我国旅游行业不断推进，智慧旅游已经成为当今旅游行业的必然发展趋势，通过智能感知、机械学习、智能推荐等为游客提供更加便利的服务。

旅游业是劳动密集型行业，人工智能技术的应用大大提高了行业的服务效率，满足了用户多样化的需求，提升了用户的旅游体验。通过人工智能技术获取的海量数据，还可进行大数据分析，对用户进行精准画像，推动整个行业业务流程的重构，实现产品和业态的创新。

人工智能在旅游方面的应用也是非常广泛的。在一些景区游客可以使用"AI刷脸"入园、"刷脸"支付，打开小程序里的"AI拍一拍"就能自动获取景点的名称和详细介绍。人工智能在旅游方面的应用不仅使游客有了更好的旅游体验，也使景区的效率得到了提高。

有数据显示截至2012年7月，我国绝大部分一线城市和80%的二线城市均已提出智慧旅游发展目标和建设总体规划，包括北京、上海、江苏等在内的旅游经济发达地区，已有近40多家单位完成了智慧旅游总体规划或是智慧旅游总体建设框架，人工智能正助力智慧旅游全面发展。

人工智能技术在智慧旅游体系中有着广泛的应用前景，可以利用数据挖掘、

机器学习、搜索等技术自动分析、展现旅游信息;利用自然语言处理、模式识别等技术实现自动翻译、自助导览等服务;利用预测模型、推理技术进行旅游需求分析、决策等;结合其他技术可以为游客提供更真实的旅游体验;为旅游监管部门提供更有效、准确的监管手段。

具体而言，人工智能技术在智慧旅游应用中表现在以下几个方面:

(一)有利于旅游信息的收集、搜索及推送

利用人工智能中的模式识别和自然语言处理技术收集旅游活动过程中的各种事物信息及图片、语言信息，然后利用智能推理中的搜索及计算机视觉功能对信息进行对比分析，最后通过数据挖掘和智能控制等手段将旅游信息准确传送给游客，以便游客制定个性化的旅游行程。换句话讲，利用人工智能技术，将旅游目的地基本信息、游客目的地评价信息、游客个性化行程安排信息和游客旅途中交通服务信息等全面收集，然后对这些信息进行排名，在通过大数据分析掌握游客个性需求的基础上，根据游客具体情况将最相关的景点、交通信息介绍给游客，游客除过可以查阅海量旅游景点信息之外，还可以获得最新的旅游信息和个性化推荐。

(二)促进旅游解说系统的智能化

随着自然语言处理、模式识别等技术的不断发展，计算机可以更好地在知识层面理解信息，从而为游客提供基于知识的全面服务，其中其对旅游解说系统的促进作用首当其冲。

首先，以自然语言处理和语音处理为基础的翻译软件为大众出境旅游提供更多便利。人工智能技术快速发展后，翻译不仅是字典形式，如果需要，游客可以将需要翻译的路标、菜单等实物拍成照片，使用光学字符识别技术来辨别这些文字，再通过多语言智能翻译器就能变为旅游者可以理解的文字。

其次，自助导览程序会替代导游引导及讲解工作。如果使用人工智能，计算机不仅在知识层面的信息会广泛传播，而且为游客提供丰富的自助导览系统，同时会帮助游客选择当地人喜爱的餐馆、当地演出活动、商店营业时间、交通等诸多信息，通过计算机视觉和增强现实技术准确无误进行导航和互动。最后，利用智能语音技术，通过机器人智能语音与游客进行交流，为游客进行餐馆推荐、天气预报和设定提醒等服务。

(三)进行游客数量预测，提高景区管理质量

预测是人工智能技术最重要的功能之一。目前人工智能技术完全可以满足旅游目的地、旅游景区游客数量的预测功能。具体而言，可以使用的人工智能方法包括粗糙集方法、遗传算法、模糊时间序列、灰色理论、人工神经网络模型、

三次多项式模型、支持向量回归等。通过这些方法结合计算机视角、模式识别等技术的自动监控系统可以智能分析区域范围内的游客数量、游客密度、游客空间分布特征以及景区饱和情况等，进而根据实际情况和模型预测做出合理的管理决策。

(四)推动酒店呼叫服务方式的变革

随着专家系统、知识理解、自然语言处理等技术的不断进步发展，这些技术将改变旅游预订和呼叫系统。

未来的呼叫中心、旅客问答可以实现计算机第一界面和游客进行互动，允许游客通过自然的描述性语言来搜索或者问答，并通过游客位置信息，个性化偏好信息等，由系统为游客提供更准确的服务信息。

(五)推动旅游线路规划的智能化

在现实旅游活动中人们经常通过电子地图服务中的线路搜索功能，通过输入始发点和终点的方式来获得交通建议。但由于在实际旅行过程中交通选择面临着航班、轮船、火车、地铁、汽车及自驾游等诸多线路，如何选择变得较为棘手。

但现在随着人工智能技术的发展，旅游线路安排需要更智能的规划、推理和问题求解技术，新的需求也将推动新型旅游线路规划企业的成长。

(六)推动旅游行政管理效能的提高

人工智能技术近期主要应用于旅游企业，但在旅游行政管理部门应用较少。

实际上，人工智能技术对信息的收集、对比和处理分析能力在旅游行政管理方面具有诸多优势。人工智能技术中的神经网络模型、智能调度等方法在旅游行业监管调度、突发事件预警，特别是结合物联网技术、云计算技术对于景区环境监测、森林火灾预警，区域旅游可持续发展意义重大，信息技术的全面进步对于提高旅游部门或旅游景区行政管理效能具有重要促进作用。