艾瑞咨询-2019年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

核心内容

中国商业智能行业正处于快速成长期，通过融合人工智能、大数据、机器人流程自动化（RPA）和运筹学等技术，推动商业各领域实现产品创新与服务升级。本报告从行业概述、应用场景、趋势展望和典型公司案例四个维度对商业智能进行了深入分析。

主要观点

• 新型商业智能：区别于传统商业智能，新型商业智能通过将人工智能核心技术与大数据、RPA、运筹学等技术结合，提供多维智能决策服务。
• 政策环境：中国政策更加注重推动技术在重点行业应用落地，而欧美政策则更偏向鼓励企业采用AI技术，但未明确发展方向。
• 技术支撑：大数据为商业智能提供基础资源，RPA用于流程性领域，运筹学用于资源统筹，人工智能则是核心驱动因素。
• 行业痛点：商业智能聚焦企业核心发展痛点，如降本增效、优化流程、提升客户体验等，技术提供方需深入理解场景与业务属性。
• 应用场景：涵盖金融风控、物流管理、广告营销、零售电商、交通出行、医疗健康、客户服务和在线教育等八大领域。
• 趋势展望：产业互联网将重塑商业生态，推动技术与场景融合；互联网巨头、AI公司与商业公司三方合作共建生态；个人数据监管趋严，促使技术公司创新算法以减少对个人信息的依赖。

关键信息

商业智能发展阶段

1. 商业智能初期阶段（2005-2013）：以大型企业为主，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）：可视化产品集中进入市场，技术逐步普及。
3. 浅层决策智能阶段（2016-2018）：大数据与AI技术推动浅层决策智能发展，吸引中小企业。
4. 多维决策智能阶段（2018-至今）：技术融合提升多维智能决策能力，降低成本，提升效率。

商业智能典型应用场景

• 金融风控：利用机器学习、知识图谱等技术，提升金融机构的风控能力。
• 物流管理：通过深度学习、计算机视觉等技术，优化网络预测、路径规划、仓储分拣等环节。
• 广告营销：借助AI引擎和机器学习算法，实现智能撮合与精准推送，提升广告交易额。
• 零售电商：利用AI技术进行用户画像、智能推荐、实时定价，优化销售和运营。
• 交通出行：结合AI与大数据，优化交通信号灯、高精地图导航、自动驾驶等场景。
• 医疗健康：AI用于药物研发、临床辅助决策、医学影像分析等，提升诊疗效率。
• 客户服务：智能客服系统提升服务效率，降低人力成本，增强客户体验。
• 在线教育：AI技术提升教学效率与个性化学习体验。

商业智能典型公司案例

• 微软：以AI平台和产品为核心，推动各行业智能化转型，注重伦理与安全。
• 百度：依托“百度大脑”技术，布局AI全栈，提升医疗、金融、交通等领域效率。
• 平安科技：专注AI与业务场景融合，提供金融风控、医疗辅助、流程自动化等解决方案。
• 云从科技：聚焦计算机视觉技术，参与国家AI平台建设，推动AI在商业场景落地。
• 第四范式：利用机器学习技术，提供数据驱动的商业决策解决方案。
• 云知声：专注物联网AI，构建“云端芯”生态，应用于医疗、教育、车载等领域。
• 杉数科技：结合数据科学与运筹学，为企业提供优化算法和决策支持。
• 追一科技：以自然语言处理技术为主，提供智能客服、营销、回访等解决方案。
• 推想科技：专注于医疗影像诊断，提升疾病识别效率，与多家三甲医院合作。

商业智能趋势展望

1. 产业互联网驱动：将重建流量、科技、场景之间的关系，创造新型商业生态。
2. 三方共建生态：互联网巨头、AI技术公司和商业企业将共同推动商业智能发展。
3. 数据监管影响：以GDPR为代表的法规将限制数据采集，推动技术公司创新算法，减少对个人信息依赖。

未来方向

商业智能的发展将更加注重对具体业务场景的理解与应用，推动技术与业务深度融合。随着AI技术的不断进步，商业智能将逐步实现更广泛的行业应用和更高效的解决方案。同时，数据隐私和安全问题将促使技术公司优化数据使用方式，提升模型的泛化能力与数据处理效率。

技术与行业影响

• 技术融合：AI、大数据、RPA、运筹学等技术的融合是推动商业智能发展的重要动力。
• 行业影响：商业智能在各行业中均展现出显著的降本增效效果，特别是在金融、医疗、零售、物流等领域。
• 挑战与机遇：数据监管趋严为商业智能带来挑战，但也促使技术公司进行创新与优化，提升模型的泛化能力与数据使用效率。

艾瑞咨询

艾瑞咨询专注于大数据与商业智能研究，提供专业的数据、信息与咨询服务，助力企业洞察市场、预见未来，推动行业变革与创新。