从昨天几位院士到今天咱们在场的各位企业，谈了很多关于人工智能技术、商业模式和应用场景。所以我不讲任何关于人工智能的概念和模式，以及技术环节，因为可能太多内容都是重复的，今天我给大家讲讲故事，说说理想。
1. 人工智能助力提高效率，实现资源合理配置
在北京某一个挺著名医院的门口，大概早上需要排两到三个小时之间有可能挂到一个号。这反映了什么问题？我们的医疗已经发展得看起来很快，但是总体上医疗资源还是短缺的。这是中国卫计委发布的数据，左边是三甲医院的数量，右边是三级医院的就诊人数；左边7.7%是三级医院数量比率，右边48.7%是到三级医院就诊的人数比率。所以才会出现那样的场景，大量的人必须依靠长时间的排队才能挂到号。
大家想说现在排队问题不是用互联网挂号的方式来解决吗？但这并不能带来医疗资源本身的增加和医疗能力的提升。所以我们看到医疗这样的行业是有机会应用人工智能为基础驱动的辅助诊疗方式，一些机器诊疗的方式能够真正拓展医疗资源，为什么大家不愿意去二级医院、一级医院，因为每个人希望得到更好的条件。但是现在很多社区医院，很多一、二级医院的医生水平达不到大家的期望，而我们认为AI驱动之下一些新型机器辅助诊疗技术能够把水平比较一般的医生诊断能力拉到一个新台阶。
第二个场景是在清华大学东南门五道口著名的十字路口，无论是不是早晚高峰都是一个车流量很多的路口。这里我想说的并不是拥堵问题，而是效率非常低下。我当时在清华科技园工作，每天发现即使是不堵的时候，车辆的通行效率也是非常低的，每一个红绿灯的交替，车辆能通过的数量也是极其有限，这说明什么问题？再看两个数字，24.8公里每小时是滴滴去年上半年的数据，滴滴根据他们的大数据得出了全国400城车辆日常平均的行驶速度，这个数字是不是很吓人，车的最高时速可以200以上，大家感觉自己平时开车开得挺快的，但是实际上全国400城只有24.8，北京大概是22左右。
我们的车辆、我们的技术、我们的产品在多数情况下都是被浪费掉的，我们的时间也被浪费掉了。刚才那样的路况，右边是根据北京人均的城镇工资算出来的，因为拥堵而造成的金钱的浪费。无论是医疗还是交通领域，尽管我们看起来已经发展得很快，但还有巨大的效率低下场景。
证券公司炒股的阿姨，一边织毛衣，一边盯盘。实际上有太多这样的大爷大妈，甚至是我们的父母朋友，这是2015年3月在中国股市最疯狂的牛市时（其中绝大部分人后来都会被套，我相信在场也会有一些朋友也还被套着），其对应的数字图可以看到中国股市过去4年时间，沪深300指数和其交易量的一个趋势图。就是说，在熊市时大家是不参与的，牛市来时交易量上去三五十倍，然后等到2015年底2016年风平浪静，大家都不玩了，其实真正的投资不是应该反过来吗？
投资最大的问题是我们解决不了在投资过程中，尤其是个人投资者在决策环节的非理性而受情绪驱动的问题。而我们看到智能投顾，包括昨天马蔚华行长讲到的智慧金融的未来，我们可以依靠大数据的分析、系统级规模化的决策、大数据驱动的交易策略，实现在投资上合理的流程设置、高效的投资配置。
我们讲了交通、医疗、投资、实际上我们发现很多行业都存在着效率低下、配置不合理的问题。而在这些领域我们恰恰发现，受益于过去这些年的工具和技术发展，人工智能应用到具体场景下之后都具备可能被改变的机会。
