艾瑞-2019年中国商业智能研究报告-2019.6-48页_3mb

中国商业智能研究报告总结

核心内容

本报告围绕商业智能（BI）的定义、发展阶段、技术支撑、应用场景、投融资情况、价值体现及未来趋势等方面展开分析，重点阐述了新型商业智能如何通过融合人工智能、大数据、RPA及运筹学等技术，推动商业领域实现智能化转型。

主要观点

1. 商业智能的定义与定位：

   • 传统商业智能基于数据仓库与数据挖掘，而新型商业智能则结合人工智能核心技术，提供多维智能决策服务。
   • 新型商业智能以技术赋能为核心，聚焦于解决企业核心发展痛点，实现产品创新与服务升级。

2. 技术支撑与融合：

   • 人工智能技术（如机器学习、自然语言处理、知识图谱）是商业智能实现智能化的核心驱动力。
   • 大数据为商业智能提供数据基础，RPA应用于流程自动化，运筹学用于资源优化与统筹规划。

3. 应用场景：

   • 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、在线教育等8个典型场景中，商业智能技术广泛应用。
   • 人工智能技术在这些场景中提升了效率、降低成本并优化决策。

4. 发展趋势：

   • 产业互联网推动商业智能技术与场景深度融合，形成新的商业生态。
   • 个人数据保护法规（如GDPR）促使技术公司优化算法，减少对个人数据的依赖。
   • 未来商业智能将更加注重对业务场景的深入理解，实现技术与业务的高效融合。

关键信息

1. 商业智能发展阶段

• 2005-2013：传统BI阶段，主要由大型企业使用，产品智能化程度低。
• 2013-2016：可视化数据分析阶段，国内外厂商快速成长。
• 2016-2018：浅层决策智能阶段，云服务推动中小企业应用。
• 2018-至今：多维决策智能阶段，技术融合提升应用价值。

2. 技术与场景融合

• 人工智能：通过机器学习、深度学习等技术，提升数据分析与决策能力。
• 大数据：为商业智能提供数据支撑，解决非结构化数据处理问题。
• RPA：减少重复性工作，提升业务处理效率。
• 运筹学：优化资源配置，实现企业效益最大化。

3. 商业智能典型应用场景

• 金融风控：利用智能风控、人脸识别等技术，降低不良贷款率，提升抗风险能力。
• 物流管理：结合深度学习、计算机视觉等技术，优化路径规划、库存管理与风险预警。
• 广告营销：通过智能匹配与精准推送，提升广告主利润。
• 零售电商：实现个性化推荐与智能定价，提升净利润与降低报损率。
• 交通出行：智能信号灯管理、高精地图导航、自动驾驶等技术提升出行效率与安全性。
• 辅助诊疗：智能分诊、病例结构化、医学影像分析等提升诊疗效率与准确性。
• 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。

4. 商业智能投融资情况

• 融资趋势：2014-2018年，商业智能领域融资事件持续增加，早期融资占比较高。
• 投资热点：客户服务、辅助诊疗、零售电商等领域最受追捧，融资占比显著。

5. 商业智能价值体现

• 降本增效：通过数据分析与智能决策，降低运营成本，提升企业效益。
• 场景化应用：聚焦企业核心业务场景，提供定制化解决方案，提升决策效率与准确性。

6. 商业智能未来方向

• 深入理解业务场景：技术提供方需加强对业务场景的理解，以提升解决方案的有效性。
• 技术融合与创新：各技术分支（如机器学习、自然语言处理、知识图谱）的融合是未来技术发展的重点。
• 多学科协同：商业智能发展需融合多学科思想，以实现技术与业务的无缝对接。

商业智能典型公司案例

• 金融领域：金融壹账通、平安科技等利用人工智能技术提升金融风控能力。
• 医疗领域：百度灵医、云从科技等通过智能辅助诊断系统提升诊疗效率。
• 客服领域：百度、云知声等提供智能客服解决方案，提升客户体验与服务效率。
• 零售与电商领域：百度大脑、京东数科等通过智能推荐与数据分析优化零售运营。

技术平台层与基础设施层

• 技术平台层：包括Microsoft、百度、平安科技等，提供AI平台与解决方案。
• 基础设施层：涵盖芯片设计、云计算、大数据平台等，为商业智能提供底层支持。

未来趋势展望

• 产业互联网驱动：推动商业智能与场景深度融合，构建新型商业生态。
• 政策引导：国内政策更加注重技术在重点领域的落地应用，推动智能化转型。
• 数据治理：面对数据隐私与安全问题，企业需加强数据治理能力，提升AI应用效率。
• 智能化升级：商业智能将逐步向更深层次的智能决策与场景应用发展。

结论

中国商业智能行业正经历快速成长阶段，技术融合与场景落地是推动其发展的关键。未来，随着人工智能技术的不断成熟与应用场景的拓展，商业智能将在更多行业实现深度应用，提升企业运营效率与市场竞争力。