艾瑞-2019年中国商业智能研究报告-2019.06-48页_2mb

中国商业智能研究报告总结（2019）

核心内容

中国商业智能行业正处于快速成长期，以人工智能为核心，结合大数据、RPA与运筹学等技术，实现对商业活动各环节的智能化赋能。新型商业智能（Business + Artificial Intelligence）不仅关注数据的分析与展示，更强调通过智能技术推动产品创新与服务升级，提升企业经营效率与决策质量。

主要观点

• 技术融合：商业智能的发展依赖于人工智能、大数据、RPA及运筹学等技术的深度融合。其中，大数据为商业智能提供基础资源，RPA优化流程性任务，运筹学用于资源统筹，而人工智能则是推动智能化的核心。
• 政策导向：相较于欧美国家的宽松政策，中国在政策层面更注重推动技术在重点行业落地，如金融、医疗、物流等，注重与传统产业的融合。
• 应用场景：商业智能已广泛应用于金融风控、物流管理、广告营销、零售电商、交通出行、医疗健康、客户服务及在线教育等领域，推动了各行业的智能化升级。
• 发展趋势：产业互联网的兴起将加速商业智能模式的裂变与创新；互联网巨头、科技公司与商业企业三方合作共建商业智能生态；个人数据监管趋严促使技术公司创新算法，减少对个人数据的依赖。

关键信息

商业智能发展阶段

1. 初期阶段（2005-2013）：主要用户为大型企业，产品智能化程度低，部署成本高。
2. 可视化数据分析阶段（2013-2016）：可视化产品进入市场，IT基础设施逐步完善。
3. 浅层决策智能阶段（2016-2018）：大数据、人工智能技术推动商业智能进入数据挖掘阶段，云端部署能力吸引中小企业用户。
4. 多维决策智能阶段（2018-至今）：技术融合增强多维智能决策能力，推动商业智能进入成熟阶段。

技术与行业应用

• 人工智能技术：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等技术被广泛应用，提升企业效率与服务质量。
• 大数据技术：通过数据采集、存储与分析，支持商业智能在多个场景中的应用，如金融风控、物流优化、广告营销等。
• RPA技术：在流程性任务中实现自动化，如财务、人力资源、客户服务等，提升企业运营效率。
• 运筹学技术：通过线性规划、排队论等模型优化资源分配，提升企业决策效率。

典型应用场景

1. 金融风控：通过智能风控、人脸识别等技术提升金融机构的风险防控能力。
2. 物流管理：利用深度学习算法进行路径规划与库存管理，实现柔性供应链。
3. 广告营销：通过机器学习分析用户行为数据，实现精准广告投放与营销优化。
4. 零售电商：结合用户画像与智能定价策略，提升客户转化率与企业利润。
5. 交通出行：推动智慧交通建设，如自动驾驶、高精地图导航、智能信号灯管理等。
6. 医疗健康：辅助诊疗、医学影像分析、药物研发等场景中，AI技术显著提升诊断效率与医生辅助能力。
7. 客户服务：通过智能客服系统实现24小时服务、精准匹配与高效响应，降低运营成本。

典型公司案例

• 微软（Microsoft）：依托AI平台与产品（如Azure、Office 365、Dynamics 365）推动商业智能发展，强调技术伦理与安全。
• 百度（Baidu）：以“百度大脑”为核心技术，布局自动驾驶、智能客服、医疗辅助等多个领域。
• 平安科技：专注于人脸识别、声纹识别、智能风控等技术，为金融与医疗行业提供智能化服务。
• 云从科技：深耕计算机视觉技术，参与国家人工智能平台建设，推动行业智能化发展。
• 第四范式：聚焦机器学习与数据科学，为企业提供智能决策解决方案。
• 云知声：构建“云端芯”生态，专注于物联网AI能力，服务医疗、教育、车载等领域。
• 杉数科技：结合运筹学与数据科学，为企业提供优化算法解决方案。
• 追一科技：通过AI技术实现智能客服、智能质检等场景应用。
• 推想科技：专注于医学影像诊断，推出多种AI辅助诊断产品，提升医疗效率。

商业智能产业链

• 上游：传统IT厂商、云服务厂商、大数据平台服务商提供基础设施支持。
• 中游：技术赋能型公司提供解决方案，如微软、百度、平安科技等。
• 下游：商业企业作为应用方，使用智能技术进行业务优化与决策支持。

投融资情况

• 投资增长：2014年至2018年，商业智能领域累计发生融资事件100起，2018年达到57起。
• 融资轮次：早期融资为主，A轮与天使轮占比分别达29%和19%。
• 热门领域：客户服务、诊疗、零售、交通等场景获得较多投资，其中客户服务占比最大。

未来发展方向

• 深入理解业务场景：技术提供方需深入理解业务场景与痛点，选择合理技术组合，实现高效解决方案。
• 多学科融合：人工智能各分支（如机器学习、知识图谱、自然语言处理）的融合是未来技术发展的关键。
• 数据安全与隐私保护：随着GDPR等法规的实施，技术公司需在数据使用与保护之间寻求平衡，提升数据处理能力，减少对个人数据的依赖。
• 产业互联网融合：产业互联网将推动商业智能模式的裂变与创新，重建流量、科技与场景之间的共生关系。

技术与政策展望

• 政策支持：中国政策更注重技术在重点行业的落地，推动AI与传统行业的深度融合。
• 监管影响：个人数据监管趋严，促使技术公司创新算法与数据处理方式，以实现合规发展。
• 生态共建：互联网巨头、技术公司与商业企业将共同构建商业智能生态，推动技术应用与模式创新。

总结

中国商业智能行业在人工智能、大数据、RPA及运筹学等技术的推动下，正在经历快速成长期，未来将更注重场景深入理解与技术融合。产业互联网的兴起将为商业智能带来更多应用场景与商业价值，而政策与数据监管的加强则促使技术公司寻求创新路径，以实现合规发展与技术突破。