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2017年中国商业智能行业研究报告

发布时间:2017-09-28 10:05

本报告中的重要观点:

1、中国企业精细化运营的需求正在爆发;

2、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;

3、商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域;

4、中国AI论文成果达到国际一线水平;

5、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;

6、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;

7、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。

商业智能行业概念界定

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。

商业智能与大数据

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。

商业智能与大数据

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。


商业智能应用场景

商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域

  类比人类智能,人工智能可分为赋予机器语音、图像等感知能力的感知智能和赋予机器思考能力的认知、决策智能。认知能提升感知(如对语义的理解判断将提升机器的语音识别率),感知也会辅助决策(如智慧商超中机器视觉对客流属性、消费行为的观察、记录可辅助商超做出营销决策),本报告聚焦于认知智能在商业场景中的应用情况。


中美商业智能环境对比

中美同属商业智能第一方阵,发展态势各有千秋

  过去的几十年中,中国科技智能环境不如西方几乎成了很多人的刻板印象,但在如今的商业智能领域,我国从“中国制造”到“中国智造”,从奋起直追到弯道超车,已进入商业智能领域第一方阵,成为发展最快的国家之一。总的来说,由于中美文化差异、人口差别、工作强度不同等因素,相比美国,中国将技术落地的加速度更快,新兴商业模式拓展力强,但业务的发展仍缺乏全面性与标准化。目前,中国通过单点突破弯道超车,并开始重视精细化运营,由局部最优逐渐向全局最优靠拢。

中国商业智能技术环境

论文成果达到国际一线水平,企业积极应用创新性成果

  AAAI(The Association for the Advancement of Artificial Intelligence)是人工智能领域顶级的综合性会议,会议论文涉及机器学习、自然语言处理、搜索、规划、视觉、知识表达等人工智能各分支的学术探讨和应用研究。2017年AAAI大会收到论文2571篇,创下新高,中国学者的论文提交量与录用率均达到国际一线水平,与美国持平。收录论文不仅有来自高校学者,还有来自百度、腾讯、华为、360、今日头条等企业研究人员,如百度的《Collaborative Company Profiling:Insights from an Employee’s Perspective》——从员工角度出发,尝试利用AI让企业人力价值最大化。

  国内企业与高校间的合作也愈发紧密,腾讯即有与香港科技大学的实验室合作,高校可利用企业的海量数据与测试平台,企业则可将创新性成果落地实践。需要指出的是,尽管目前AI的商业应用中国并不落后甚至在某些维度领先美国,但在原创性研究、创新土壤、人才储备方面,中美仍有较大差距。

商业智能产业图谱

商业智能行业投融资梳理

行业集中度低,融资火热,天使轮、A轮居多

  商业智能应用场景众多,包括营销、金融、交通等领域,各领域涉及企业众多,行业集中度较低,融资方面,2012-2016年最为火热,其中,2015年融资次数达到31次,同时有两家新三板挂牌企业,是2012-2016年中融资次数最多的一年;从融资轮次来看,大部分融资尚处于早期的天使轮、A轮阶段;另外,从企业所涉领域来看,服务于金融领域的企业最受资本市场青睐。


商业智能核心技术剖析

了解技术是发展技术的前提

  人工智能正在重塑科学、技术、商业、政治以及战争,而大众对技术的认知程度和该技术的重要性相比显得远远不够。即使只有工程师和机修工有必要知道汽车发动机如何运作,每位司机也都必须明白转动方向盘会改变汽车的方向、踩刹车会让车停下。另外,当今人工智能的各个分支其实在五十年前就已有相关基础,当时的一些科学家认为,人工智能的所有问题都将在十年内解决。但事实是直到今天,很多问题仍悬而未决并难以解决。过高的预期引致不当的失望,人工智能历史上的两次冬天无疑阻碍了技术、产业发展的步伐,并让踏实做事的人受到伤害。因此,我们有必要对商业智能技术的概念模型、发展现状与应用前景进行客观认知,了解它的能力与边界。


核心技术之机器学习

机器学习概述

  将数据输入计算机,一般算法会利用数据进行计算然后输出结果,机器学习的算法则大为不同,输入的是数据和想要的结果,输出的则为算法模型,即把数据转换成结果的算法模型。通过机器学习,计算机能够自己生成模型,进而提供相应的判断,实现某种人工智能。工业革命使手工业自动化,而机器学习则使自动化本身自动化。

商业智能的挑战与未来

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

  商业智能业务应用的落地需要建立在完善的数据整合、管理之上,再由相应的算法、模型基于高效的计算框架将数据转化为可视化的业务规律,进一步驱动或直接生成企业决策,因此商业智能是一项系统工程,算法设计、架构搭建、系统配合、流程控制、质量监督、危机处理等缺一不可,项目工程经验非常重要。

  另一方面,类比国际顶级SaaS企业Salesforce,其产品通用功能大概只占50%,产品背后依然有大量供应商及自身服务团队结合客户差异化的场景做定制服务,因此尚处早期的商业智能领域,在很长一段时期内,服务方式仍将以定制化的解决方案为主(尤其面对大企业的时候),以SaaS等标准化的产品为辅,并在部分场景中以PaaS服务接入客户ERP、CRM等信息系统,快速、低成本地将商业智能赋能于企业。


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