2019年中国商业智能研究报告_46页_3mb

中国商业智能研究报告总结

核心内容概述

本报告系统分析了中国商业智能（BI）的发展现状、应用场景、典型公司案例及未来趋势，涵盖从传统BI到新型BI的演变、技术融合、行业应用及政策支持等多个维度。

主要观点

• 新型商业智能：基于大数据与人工智能技术，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、RPA、运筹学等，实现多维决策智能，推动产品创新与服务升级。
• 发展阶段：BI经历了四个阶段，从初期的大型企业应用，逐步发展到可视化数据分析、浅层决策智能，最终进入多维决策智能阶段。
• 政策环境：中国政策更注重技术在重点行业的落地，如金融、医疗、零售等，而欧美则更偏向鼓励企业逐步采用AI技术。
• 技术融合：AI技术与大数据、RPA、运筹学等技术结合，提升企业决策效率、优化业务流程、降低成本。
• 产业链布局：技术提供方集中在中游，提供解决方案；上游为IT基础设施和数据平台；下游为行业应用。
• 投融资情况：近年来商业智能领域投资加速，早期融资为主，客户服务、金融风控、零售电商等领域最受关注。
• 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、辅助诊疗、客户服务等多个行业。
• 公司案例：包括百度、平安科技、云从科技、第四范式、云知声、杉数科技、追一科技等，各公司在AI技术与行业应用方面均有突出表现。
• 未来趋势：商业智能将更深入理解业务场景，推动技术落地和产业升级；同时，技术发展将驱动更多行业智能化转型。

关键信息

商业智能发展阶段

技术与应用场景

投融资情况

• 融资事件：2014-2018年累计融资100起，2018年达57起。
• 融资轮次：早期融资（A轮和天使轮）占比较高，分别为29%和19%。
• 应用领域：客户服务、金融风控、零售电商、交通出行、辅助诊疗等。

典型应用场景

1. 金融风控：通过AI技术，如人脸识别、OCR识别、生物识别等，提升风险管控能力。
2. 物流管理：结合大数据与AI技术，优化路径规划、库存管理、运输调度等。
3. 广告营销：利用机器学习分析供需数据，实现精准匹配和智能推送。
4. 零售电商：提升获客与转化效率，实现动态定价和智能推荐。
5. 交通出行：构建智慧交通系统，提升出行效率与安全性。
6. 辅助诊疗：AI辅助诊断、病例语音录入、医学影像分析等，提升医疗服务效率。
7. 客户服务：智能客服系统提升客户体验，降低人工成本。

典型公司案例

• 百度：以“百度大脑”为核心，提供AI全栈技术，应用于金融、医疗、交通等领域。
• 平安科技：专注于金融、医疗、流程自动化等，技术涵盖人脸识别、声纹识别、医疗影像智能读片等。
• 云从科技：专注计算机视觉，参与国家标准制定，提供智能分析与识别技术。
• 第四范式：结合数据科学与AI技术，为企业提供智能决策解决方案。
• 云知声：专注于物联网AI，提供语音识别、声纹登录等解决方案。
• 杉数科技：融合运筹学与数据科学，提供优化算法与决策支持。
• 追一科技：运用NLP与深度学习技术，提供智能客服、营销等解决方案。

商业智能价值体现

• 效率提升：通过AI技术优化业务流程，降低人力成本。
• 成本降低：智能决策系统减少浪费，提升资源利用率。
• 用户体验优化：个性化推荐、智能客服提升客户满意度。
• 数据驱动决策：通过数据挖掘与分析，实现预测与精准管理。

商业智能未来方向

• 深入理解业务场景：提升AI技术在具体业务中的适用性与效果。
• 技术融合：推动多技术（如AI、大数据、RPA、运筹学）融合，提升整体智能化水平。
• 行业智能化转型：推动金融、医疗、零售、交通等行业的智能化升级。
• 降低AI应用门槛：通过开放平台、标准化产品、数据治理等，提升AI落地效率。
• 构建AI生态圈：形成从技术研发、产品落地到行业应用的闭环生态体系。

商业智能趋势展望

• 技术发展驱动转型：AI技术不断进步，推动商业智能进入更深层次应用。
• 多行业协同发展：不同行业将逐步实现智能化转型，形成新的商业生态。
• 政策与市场双轮驱动：国家政策推动技术落地，市场推动应用创新。
• 企业智能化升级：通过AI技术，企业将实现更高效、更精准的运营与决策。

结论

中国商业智能正经历从传统到新型的转变，AI技术的深度应用与多行业融合推动了商业智能化进程。未来，随着技术的不断成熟与应用场景的拓展，商业智能将在更多领域实现价值提升与行业变革。