在现代化生活我们已经习惯了人工智能的推动，从购物平台的猜你喜欢和电影、书籍、音乐的个性推荐到智能音响。

在2019年人工智能将会为消费者带来“个体化”便捷服务通过健康、财务、购物等一系列关注的应用程序之间。因为AI的应用能力越来越强势，它可以从越来越多的个人数据中获取信息并根据个人信息的喜好进行更好更准确的推荐以及划算的预测，因此使我们更愿意去了解和查看“定制的”建议和服务。

身体健康Physical fitness

随着现社会压力的增长，健康的危机指数便越来越高。而如今我们有很多健身小程序来帮助我们去更好的观察自己的身体变化如智能手表，像运动手环、苹果手表，甚至一些VR耳机可以自动收集人们的身体数据。例如你爬了多少层楼梯，在一天中走了多少步，再将这些数据进行一个总汇生成一份专属的个性化身体档案和健康计划。就像Nest智能家居，根据不同家庭的使用数据预测不同的优化能源使用计划一样。Fitbit和谷歌已经联手，将个人健康数据与医疗记录结合起来，向医生提供更完整的健康护理信息。

迄今为止的问题是，大多数健康小程序或智能佩戴设备的使用者们已经厌倦了去记录他们的饮食、生活等预测的必备信息，甚至更懒的使用者会选择“作弊”不记录。而这就导致了错误数据的产生，因此个人健康情况的分析也变得毫无意义。

随着人们的生活习惯越来越懈怠，AI也变的越来越先进。如Lost It减肥软件，你只需要拍一张你吃过的东西或使用智能眼镜监控你所摄入的实物量便可自动收集数据。

心理健康Mental health

心理健康是人工智能应用的另一个新兴领域。想知道一天中什么时候你最沮丧？想知道谁会令你情绪波动起伏忽上忽下？这个时候，只需将我们的情绪输入其应用程序中，应用程序便能够自己进行感知，使用生物传感器来监测心率/呼吸频率、皮肤电反应，以及其他指标综合性来衡量我们从早到晚对待一切事情的反应。然后，我们可以利用这些综合报告来塑造压力较为轻松的生活方式。

例如，Quartet Health利用机器学习来寻找用户心理健康问题的迹象。当它发现一定问题时，它将用户与治疗师或医生在内的从业者联系起来进行治疗。Empatica提供一种可穿戴设备，可以检测癫痫即将发作的物理迹象，并及时提醒用户和护理人员。

基于AI的人脸识别技术在心理健康领域也有着广泛的应用。Affectiva是麻省理工学院(MIT)的一个分支机构，它提供的产品可以更准确地阅读和分析面部表情来“激活情绪”。从而更快的判断出压力或焦虑或抑郁等症状，并据此提出建议如“深呼吸两分钟”或“预约治疗师”。该公司还开发了一种车内产品，可以从面部表情和声音来评估驾驶时的情绪状态，从而提高道路安全。

个人财务Personal finances

个人理财正日渐成为一个DIY或SDI(自我投资)领域。但我们如何知道哪些投资是最符合我们高度个性化的增长、风险和流动性需求以及承受能力呢?以及什么时候投资?投资多少?什么时候卖出?

智能程序将越来越多地通过“字里行间的解读”来预测我们的风险偏好和其他投资特点。例如,西北理工学院在复杂的系统中已经开发出一种深度学习算法,可以通过分析演讲者的口头话语或书面文本并在一个特定的语句中评估出如何有效的预测收益的准确性。

一款结合了这类技术的个人理财应用可能会要求你对几种不同的风险方案做出回应，然后根据你的回应再制定更令你充满信心的个性化短期或长期的投资计划。事实上，处于早期阶段的公司叙事科学(Narrative Science)正在使用自然语言处理来开发这类应用程序，并有可能帮助用户更好的理解与接受小型股等投资类别。

购物Shopping

在购物方面，大部分的人们都希望自己的风格、眼光都是独一无二具有个性化的。想成为别人效仿的对象也想借鉴一下别人的风格等。而专注于零售的AI程序不仅可以查看你的购买记录，还可以查看与你喜好相似的其他人的购买方向，以一种“幕后推手”的方式有效的形成更好的推荐从而帮助你购买到更满意的产品。

在现实社会中，增强的面部识别技术意味着拥有更加个性化的店内体验。例如，零售商将已识别并加入程序的客户，通过他们的手机向他们推送个性化的购买和推荐，同时提供更高层次的服务(如购物顾问)。面部识别还可以帮助企业能更紧密地分析特定客户或细分市场的购物风格或店内路径。

一般来说，基于人工智能的高度个性化提供了巨大的潜在好处，但也值得多多注意。我们把越来越多的数据交到各个企业手中，因此滥用和盗窃的潜在风险就越来越大。简而言之，我们对共享平台的信任程度越高，对故障安全或网络安全的需求就越大。不久之后，AI应用很可能会对此做出更严谨的改变也会对我们所担心的事情有所帮助。