2017年中国商业智能行业研究报告_55页-4mb

中国商业智能行业研究报告（2017）

核心内容

本报告聚焦于人工智能技术在商业智能（BI）决策中的应用，强调商业智能从传统的数据管理与分析向智能化与自动化方向发展。报告指出，AI技术在商业场景中的应用，尤其是在金融、电商、物流、出行等领域，正推动企业实现数据驱动决策，提升运营效率与智能化水平。

主要观点

• 商业智能的智能化与自动化：传统BI仅能实现数据管理与简单分析，而现代BI借助AI技术，可在特定场景中实现智能决策与自动化。
• 中国AI发展态势：中国在AI论文成果、技术应用方面已达到国际一线水平，尤其在商业智能的落地速度和场景化应用方面表现出色。
• 技术融合趋势：商业智能的未来将不再依赖单一技术，而是强调多学科、多算法的融合，以实现更全面的智能化解决方案。
• 场景理解的重要性：在商业智能的落地过程中，企业对具体业务场景的理解至关重要，这直接影响技术的适用性与落地效果。
• 政策与经济环境：国家政策推动AI发展，经济转型促使企业重视精细化运营，从而推动商业智能的发展。

关键信息

1. 商业智能与大数据的关系

• 大数据为商业智能提供基础：互联网与移动互联网的发展带来海量、高维度且实时更新的数据，为AI技术的应用提供土壤。
• 数据质量影响模型上限：数据污染、数据孤岛等问题制约商业智能的发展，建立通用标准是行业发展的关键。

2. 商业智能的主要应用场景

• 金融：反欺诈、信贷评级、智能投研、风控系统等。
• 电商：收益管理、动态定价、库存优化、精准营销等。
• 物流与出行：路径优化、订单分配、动态定价等。
• 智能客服与投顾：通过AI实现自动化客服与智能投资顾问服务。

3. 技术发展与挑战

• 核心技术包括：机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、知识图谱等。
• 技术融合趋势：AI、机器学习与运筹学、博弈论等学科融合，推动商业智能更高效地解决复杂问题。
• AI落地难题：技术与场景结合不足、企业工程实践能力有限、数据质量与标准化问题等。

4. 中国与美国的对比

• 中国优势：技术场景化速度快、业务应用突出、政策支持力度大。
• 美国优势：基础算法研发实力强、人才储备均衡、标准化程度高。
• 总体趋势：中国在AI应用上快速追赶，但原创性研究和人才储备仍有差距。

5. 企业案例分析

• 明略数据：专注于行业知识与AI结合，为金融、公安、工业等提供企业级服务，产品包括MDP、SCOPA、DataInsight。
• 第四范式：推出AI通用平台“先知”，降低AI应用门槛，提升企业数据利用率。
• 杉数科技：基于运筹学和机器学习技术，为电商、金融等行业提供智能决策服务，如StockGo智能库存系统。
• 百分点：专注场景化智能解决方案，覆盖金融、制造、零售等多个领域。
• 文因互联：利用知识图谱技术，为金融领域提供自动化报告与投研机器人服务。
• ZRobot：由京东金融与ZestFinance合资，提供独立第三方信用评估服务。

商业智能的挑战与未来

• 技术融合的复杂性：AI技术的落地需多学科知识的结合，如何实现算法的兼容与通用性是关键挑战。
• 场景理解的重要性：技术的选择与落地需基于对业务场景的深入理解，避免“技术至上”误区。
• 系统工程与工程实践：商业智能的实施是一项系统工程，涉及数据整合、算法设计、系统架构、流程控制等多个方面，企业需提升工程实践能力。
• 未来发展：随着技术的不断成熟与场景的深入应用，商业智能将向更智能化、更自动化、更全面的方向发展，成为企业核心竞争力的重要组成部分。

结论

商业智能正在从“数据驱动认知”向“数据驱动决策”转变，AI技术的引入使决策过程更加智能化与自动化。中国在AI应用方面发展迅速，但仍需加强原创性研究、人才储备与标准化建设。未来，随着技术与场景的深度融合，商业智能将为各行业带来更高效的运营模式和更精准的决策支持。