2019年中国商业智能研究报告_48页_2mb

中国商业智能研究报告总结

核心内容

本报告全面分析了中国商业智能行业的发展现状、应用场景及未来趋势。商业智能（BI）作为融合人工智能、大数据、RPA和运筹学等技术的新兴领域，正在推动各行业实现智能化转型。相比传统BI，新型BI更注重场景化应用，通过多维度技术融合，提高商业决策的智能化水平。

主要观点

• 技术融合：新型商业智能通过整合人工智能核心技术（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等）与大数据、RPA、运筹学等技术，提升企业运营效率与服务质量。
• 政策导向：中国政策更加注重技术在重点行业中的应用落地，而欧美政策更倾向于鼓励技术采用但未明确领域。
• 场景驱动：商业智能发展聚焦于实际业务场景，如金融风控、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，推动产品创新与服务升级。
• 产业链布局：产业链中游是商业智能技术的核心应用层，主要由技术提供方和解决方案提供商组成；上游由传统IT厂商、云服务商和大数据平台服务商提供基础设施支持。

关键信息

技术支撑与应用场景

• 金融风控：通过机器学习、知识图谱等技术，降低欺诈风险，提升抗风险能力。
• 物流管理：借助人工智能优化路径规划、仓储分拣、风险识别等环节，实现柔性供应链管理。
• 广告营销：利用AI进行需求与供给的智能撮合，提升广告点击率与交易成功率。
• 零售电商：通过智能推荐、动态定价、智能客服等技术，优化用户体验，提高转化率。
• 交通出行：AI技术推动智慧交通发展，如信号灯管理、高精地图导航、自动驾驶、智能调度等。
• 医疗健康：人工智能在药物研发、临床辅助诊断、医学影像分析等方面有显著应用，提升诊断效率与准确性。
• 客户服务：智能客服系统通过NLP、语音识别等技术，提升服务效率与客户满意度。

产业链与生态发展

• 产业链结构：上游为基础设施提供商，中游为技术解决方案提供商，下游为应用企业。
• 生态构建：互联网巨头、人工智能技术公司与商业企业三方合作，共建商业智能生态。
• 数据合规：GDPR等法规对数据使用进行严格限制，促使技术公司创新算法以减少对个人信息的依赖。

投融资情况

• 融资趋势：2014年至2018年，商业智能领域融资事件数量显著增长，A轮和天使轮融资占比高。
• 应用热点：客户服务是最受追捧的领域，其次是诊疗、零售和交通。
• 行业影响：融资增长表明商业智能正成为资本关注的重点，推动行业快速发展。

技术发展与未来方向

• 技术演进：商业智能从传统BI逐步发展为多维决策智能，技术融合提升了智能决策能力。
• 企业转型：通过深入理解业务场景，选择合理技术组合，实现业务流程优化、需求预测与决策支持。
• 数据与算法：数据驱动的算法优化是商业智能发展的重要方向，技术公司需在数据合规与算法创新之间找到平衡。

商业智能典型公司案例

• 微软：通过AI平台与产品（如Azure、Office 365、Dynamics 365）推动多行业智能化，注重伦理与合规。
• 百度：依托百度大脑，布局交通、金融、医疗等领域，提供全栈AI技术，推动智能决策。
• 平安科技：专注于金融、医疗、流程自动化，提供高精度人脸识别、声纹识别等技术，提升风控与诊断能力。
• 云从科技：以计算机视觉为核心，打造人工智能基础资源公共服务平台，推动行业智能化。
• 第四范式：通过机器学习与优化算法，为企业提供智能决策支持，提升运营效率。
• 云知声：构建“云端芯”生态，提供全栈AI技术，应用于医疗、教育、车载等多个领域。
• 杉数科技：结合运筹学与数据科学，为企业提供优化算法与决策支持。
• 追一科技：通过自然语言处理与深度学习，为企业提供智能客服解决方案。
• 推想科技：专注于医疗影像诊断，提供AI辅助诊断产品，提升医生工作效率。

趋势展望

1. 产业互联网推动：产业互联网将重构流量、科技与场景之间的关系，推动商业智能模式创新与生态构建。
2. 生态共建：互联网巨头、科技公司与商业企业三方合作，形成稳固的商业智能生态圈。
3. 数据监管影响：GDPR等法规对数据使用进行限制，但同时也推动技术公司创新，减少对数据的依赖。

总结

商业智能正从传统数据处理向多维智能决策发展，成为推动企业转型和行业升级的重要力量。技术融合、场景驱动与数据合规是行业发展的关键方向，未来将更加注重智能化与生态化。随着产业互联网的兴起，商业智能将进入快速成长期，形成更加完善的智能商业生态。