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2018年中国商业智能行业分析报告_图文

字体大小:[日期:2017-12-27]阅读:

导读:2018年中国商业智能行业研究报告 摘要 区别于能够实现海量数据的管理、简单分析与可视化的传统商业智能,艾 瑞的此份商业智能报告将聚焦于人工智能技术如何用于商业智能

2018年中国商业智能行业研究报告 摘要 区别于能够实现海量数据的管理、简单分析与可视化的传统商业智能,艾 瑞的此份商业智能报告将聚焦于人工智能技术如何用于商业智能决策,实 现商业经营的智能化与自动化。 报告核心观点 ? ? ? ? ? ? ? 中国企业精细化运营的需求正在爆发 商业智能,帮助企业实现数据驱动认知到数据驱动决策的转变 商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域 中国AI论文成果达到国际一线水平 技术方面,商业智能的未来将从强调单一技术,到各学科、分支、算法等融会贯通 技术以外,企业、技术供应商对场景的理解是产业升级的关键 商业智能的落地是一项系统工程,企业的工程实践能力有待增强 商业智能概述 1 2 3 4 5 商业智能核心技术剖析 商业智能典型应用场景 商业智能典型公司案例 商业智能的挑战与未来 商业智能的下一步,智能化与自动化 商业智能(BI,Business Intelligence)概念的提出可追溯至1958年,通常将其视为把企业中现有数据转化为知识,帮助 企业做出明智的业务经营决策的工具。过去的商业智能不能给出决策方案,也不能自动处理企业运行过程中遇到的问题。 借助于人工智能与其他相关学科的技术进步,现代商业智能已能在特定场景中实现商业经营的智能化与自动化。因此,本 报告聚焦于将人工智能技术用于商业智能决策,试图对人工智能在商业落地的真实现状进行说明,凸显AI技术(不包括智 能语音、计算机视觉等感知智能)在现阶段应用的价值。 传统BI为商业经营的智能化与自动化奠定基础 本 报 告 重 心 传统商业智能的延伸 智慧营销、金融风控、动态定价、智能客服、智能投研分析等 智能化 人工智能与其他相关技术 自动化 传 统 商 业 智 能 企业内部 企业外部 数 据 数据 结构化 数据 非结构化 数据 ETL 抽取 转换 装载 数据挖掘 数据仓库 OLAP 可视化 分析结果 4 大数据为商业智能的发展提供土壤 互联网、移动互联网高速发展,海量、高维度且可实时接入更新的数据随之而来,为机器学习等前沿技术在各领域中的探 索及落地提供可能,进一步拓展了被服务人群且显著提升服务质量。另一面,产业缺乏通用标准约束,数据在采集及流转 过程中污染程度不一,数据加密不规范引致的数据泄露时有发生,数据孤岛亦成为企业业务发展的掣肘(如金融方面,企 业多为基于自身平台积累的独有数据做征信,评分适用范围将大大受限),通用标准的建立需要政府及产业界的共同努力。 大数据对商业智能的贡献 海量数据 为各领域创新技术 的探索与应用 创造基础条件 动态数据即时更新 避免在市场环境变化、客群转移、 产品迭代时 基于存量历史数据建模所导致的模型性能衰减 、准确率下降 数据质量决定模型可能上限 结合模型和算法逼近物理上限 互联网高速发展 数据覆盖更多人群 有效拓展业务范围 高维度数据 提升模 型表现 改变模型对单 一变量的 过度依赖 网络浏览数据 商城下单记录 运营商数据 通讯数据 GPS …… 从数据驱动认知,到数据驱动决策 智能技术的运用一方面将拓展大数据的应用场景,从帮助业务人员认知到实现企业最优决策,另一方面,自然语言处理的 进步也正在解决人机交互的部分问题,自然语言查询、自然语言生成都将进一步释放商业智能的效率和价值。 数据化智能决策 对数据进行可视化描述,分析规律并作出预测,让技术化的数据更加业务化, 帮助业务人员增强对公司各项事务运营情况的认知。如通过对销售数据的分 析可发现各类客户的特征和喜欢购