2019-07-01_艾瑞咨询_中国商业智能研究报告_48页_3mb

中国商业智能研究报告总结（2019）

核心内容

定义与技术融合

商业智能（BI）是指通过将人工智能（AI）、大数据、机器人流程自动化（RPA）及运筹学等技术融合，实现商业活动环节的智能化服务。相较于传统BI，新型BI更强调对商业场景的深入理解和应用，推动产品创新与服务升级。

发展阶段

商业智能经历了以下四个发展阶段：

• 商业智能初期阶段（2005-2013）
• 可视化数据分析阶段（2013-2016）
• 浅层决策智能阶段（2016-2018）
• 多维决策智能阶段（2018-至今）

全球政策环境

全球主要国家和地区对商业智能的政策支持主要集中在鼓励企业采用AI技术，但未明确具体领域。相较之下，中国政策更具体，强调技术与场景的结合，推动AI在重点领域的应用落地。

主要应用场景

1. 金融风控：AI技术如机器学习、知识图谱、自然语言处理等被广泛用于识别风险、优化信贷流程。
2. 物流管理：通过AI进行路径规划、库存管理、风险预测，提升物流效率。
3. 广告营销：利用AI对广告主和受众行为数据进行智能匹配，提升广告交易成功率。
4. 零售电商：AI技术用于个性化推荐、智能定价、用户画像分析，提高转化率和利润。
5. 交通出行：AI在智能信号灯管理、高精地图导航、自动驾驶、停车调度等领域广泛应用。
6. 医疗健康：AI辅助诊断、病例语音录入、医学影像分析等技术提升诊疗效率。
7. 客户服务：智能客服系统通过NLP、知识图谱等技术实现高效、低成本的客户交互服务。
8. 在线教育：AI技术用于智能问答、个性化学习推荐，优化教学效果。

关键技术与行业应用

人工智能技术

• 机器学习：提升数据分析效率，用于金融、医疗、零售等领域。
• 自然语言处理：用于智能客服、广告营销、医疗问诊等场景。
• 计算机视觉：用于物流分拣、医疗影像分析、交通监控等。
• 知识图谱：用于辅助决策、信息检索、智能推荐等。
• 语音识别：用于智能客服、金融风控、教育平台等。

技术应用效果

• 金融风控：降低不良贷款率，提升风险识别能力。
• 物流管理：优化路径规划，减少仓储成本，提升效率。
• 广告营销：广告主利润提升3-6倍。
• 零售电商：平均净利润提升20%，报损率降低30%。
• 交通出行：减少交通事故，提升通行效率。
• 医疗健康：提升诊断准确率，优化就诊流程。
• 客户服务：提升客户满意度，降低人力成本。

商业智能产业链

• 上游：传统IT厂商、云服务提供商、大数据平台服务商，为中游提供基础设施。
• 中游：解决方案提供商，如平安科技、云从科技等，提供垂直领域的AI赋能服务。
• 下游：应用企业，如金融、电商、医疗等，利用AI技术优化业务流程，提升运营效率。

投融资情况

• 2014-2018年，商业智能领域累计融资事件100起，其中2018年达到57起。
• 融资轮次以早期为主，A轮和天使轮占比分别为29%和19%。
• 客户服务、零售、医疗等领域最受资本关注，投资热度较高。

趋势展望

1. 产业互联网驱动：推动商业智能与传统产业深度融合，创造新型商业生态。
2. 三方生态共建：互联网巨头、AI技术公司与商业企业共同构建AI赋能生态。
3. 数据监管影响：GDPR等法规限制数据采集，但也促使AI技术公司创新算法，减少对个人数据的依赖。

典型公司案例

主要观点

• 商业智能的核心在于技术与场景的深度融合，提升企业运营效率与决策能力。
• AI技术如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等在多个行业得到广泛应用。
• 中国政策更注重AI在重点行业的应用落地，推动产业智能化升级。
• 产业互联网的兴起将加速商业智能模式的裂变与创新。
• 数据监管政策对AI技术发展带来挑战，但同时推动技术革新。

关键信息

• 2019年商业智能产业链中游是技术赋能的核心区域。
• 投融资集中在早期阶段，客户服务、零售、医疗等领域增长潜力大。
• AI技术推动企业从数据处理向智能决策转变，提升运营效率。
• 产业互联网推动商业智能与传统行业的融合，创造新型商业生态。
• 个人数据监管促使技术公司优化算法，减少对数据的依赖。

未来方向

• 深入理解业务场景，提升AI技术落地效果。
• 多学科融合，推动算法通用性与效率提升。
• 建立统一的数据治理与技术标准，促进AI规模化应用。
• 通过“1+N”模式，实现核心业务场景极致优化与多场景落地。
• 推动AI与传统行业深度融合，构建智能化生态系统。