中国商业智能研究报告 2019年 开篇摘要  概念界定:区别于传统商业智能,现阶段商业智能通过将人工智能核心技术与大数据、机器人流程自动化 (RPA)、运筹学等技术相结合,促进商业中各领域在产品创新与服务升级等方面实现转型升级。  政策环境:美国、英国、欧盟等国家或地区的政策倾向于鼓励企业采用人工智能等新兴技术,但并未明确引导 方向及发展领域。对比而言,国内政策更加落地,指明技术与场景落位方向。 行业概述  技术关系:人工智能与大数据、RPA以及运筹学共同为商业智能行业的转型升级提供技术支撑,大数据提供基 础资源,RPA应用于多数流程性领域,运筹学发掘资源潜力并进行统筹规划,而人工智能是商业场景实现智能 化的核心驱动因素。  价值方向:技术发展驱动商业智能行业发展转型,聚焦商业企业核心发展痛点,技术提供方应更加深入理解场 景与业务属性,选择合理技术组合以增加商业环节落地应用价值。  场景梳理:总结梳理金融风控、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个典型商业智能应用场景。 应用场景  场景解读:从赛道规模、落地形式、典型案例、应用前景等维度,分析解读8个商业智能应用场景的发展现状 与增长潜力。  产业互联网驱动:产业互联网会重建流量、科技、场景之间的共生关系,创造新型的商业发展生态。同时,产 业互联网会在流量端与应用场景侧为商业智能模式创新带来机会。  未来市场格局:互联网巨头、人工智能技术公司与商业公司将基于各自在流量、技术落地与行业认知方面的优 趋势展望 势三方合力,共建商业智能全新发展生态。  个人数据监管影响:以GDPR为代表的个人数据保护法规虽一定程度限制了技术公司模型训练所获取的数据集 来源,但也激发技术公司迭代并创新算法以减少采集个人信息用于技术开发的依赖程度。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2019.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 2 商业智能概述 1 商业智能概念界定 商业智能发展阶段 全球视角下的商业智能政策环境 商业智能与大数据 商业智能与人工智能技术 商业智能与机器人流程自动化(RPA) 商业智能与运筹学 商业智能产业链 商业智能产业图谱 商业智能行业投融资情况 商业智能价值体现与效果提升 商业智能未来方向 商业智能典型应用场景 2 商业智能典型公司案例 3 商业智能趋势展望 4 3 概 述 商业智能概念界定 新型商业智能定位于通过核心技术对商业活动环节赋能服务 传统商业智能( Business Intelligence )是基于数据仓库、数据挖掘等大数据技术进行数据抽取、展示与分析,从而为 企业实现商业价值提供支撑。艾瑞认为新型商业智能(Business + Artificial Intelligence)是在基于数据维度进行商业分 析的层面之上,通过将人工智能核心技术(机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音交互、知识图谱)与大数据、 机器人流程自动化(RPA)、运筹学等技术相结合,围绕商业活动中各典型关键环节进行洞察分析,并通过完整的解决方 案级应用,推动产品创新与服务升级。本报告围绕上述界定的商业智能特征展开研究分析,描绘新型商业智能的应用现状、 典型玩家布局及未来发展前景。 新型商业智能概念及延伸 新 型 风控、物流、营销、零售、交通、诊疗、客服等场景环节应用 商 业 智 能 延 人工智能、大数据、RPA、运筹学等核心技术 伸 传 企业内部 企业外部 统 ETL 商 数据 数据 抽取 可视化 业 转换 数据仓库 数据挖掘 OLAP 分析结果 智 结构化 非结构化 装载 能 数据 数据 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2019.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 4 概 述 商业智能发展阶段 新型商业智能已向多维决策智能阶段转变 围绕数据分析与智能化技术的不断迭代创新,商业智能至今共经历四次变革,实现由传统商业智能向新型商业智能的转变 过程。商业智能初期阶段用户主要集中于大型企业,产品智能化程度低且部署成本高。随着基础设施建设的日益完善与可 视化产品的出现,大量国内外商业智能厂商涌现并迅速发展,推动商业智能技术普及应用。2016年开始,大数据、人工智 能、云服务技术的革新发展推动浅层决策智能走向成熟,云端部署能力则吸引更多的中小企业用户,新型商业智能时代逐 步开启。现阶段新型商业智能已进入快速成长期,技术融合有效增进了产品的多维智能决策能力,在不断优化解决方案能 力的同时可有效降低应用成本。 商业智能发展阶段 商业智能初期阶段 可视化数据分析阶段 浅层决策智能阶段 多维决策智能阶段 (2005-2013) (2013-2016) (2016-2018) (2018-至今) 传统商业智能 新型商业智能 企业上线适应自身业 可视化数据分析产品出 大数据、人工智能技 伴随2018年人工智能 务的应用系统,类似 现,企业项目中原有的 术的发展支持商业智 技术的全面商业化落 于ERP、CRM、OA、 商业智能初期产品逐步 能进入数据挖掘的浅 地,集合AI、大数据、 HIS等。市场仍主要被 下线,此消彼长,可视 层决策智能阶段。云 云服务、RPA、运 筹 SAP 、 Oracle 、 IBM 化的数据分析产品集中 服务的普及推广支持 学等技术的新型商业 等老牌巨头占领。主 进入市场,国内外厂商 商业智能解决方案的 智能开始为企业客户 要用户群体集中于大 处于快速成长期。同时, 云端部署,吸引更多 提供多维决策的智能 型企业,且相对封闭。 随着IT基础设施逐步完善, 的中小企业用户。行 服务。融合技术、打 更多企业用户拥抱商业 业进入新型商业智能 磨场景、优化解决方 智能。 阶段。 案的部署成本是现阶 段商业智能企业的发 展重点。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2019.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 5 概 述 全球视角下的商业智能政策环境 中国的政策更加注重推动技术在重点领域实现应用落地 依据本报告的主要研究范畴,通过对世界主要国家或地区已经颁布的人工智能相关政策进行梳理,发现多项政策均有涉及 到推进AI技术在商业领域实现落地的内容。其中美国、英国、欧盟等国家或地区的政策倾向于鼓励企业逐步采用AI技术, 但并未说明具体涉及的领域。相比而言中国出台的政策则更为具体,指出了技术重点落地的一些领域,注重人工智能与传 统产业的深度融合。 世界主要国家或地区商业智能政策环境 2018年4月 欧盟《人工智能通讯》 帮助所有技术潜在用户(特别是中小型企业),鼓励企业相关部门逐 步采用AI技术。欧盟将支持一项名为“AI-on-demand platform”项 目,其将会为欧盟区域内的所有潜在技术用户提供服务和支持 2017年7月 2018年4月 中国《新一代人工智能发 英国《人工智能行业新政》 展规划》 建立一个包含来自产业界和 推动人工智能与各行业融合创 2019年2月 学术界知名人士以及部长级 新,在制造、农业、物流、金 美国总统特朗普签署行政命令 官员的人工智能委员会。同 融、商务、家居等重点行业和 维护美国人工智能领导地位 时政府将会与新建立的人工 领域开展人工智能应用试点示 制定适当的技术标准,减少对人 智能委员会密切合作,通过 范,推动人工智能规模化应用, 工智能技术进行安全测试和部署 扩大出口和投资去支持英国 全面提升产业发展智能化水平 的AI产业发展 2018年6月 的障碍,以便创造新的人工智能 相关产业,并使当前的产业应用 印度《国家人工智能战略》 人工智能技术 鼓励在产业界、学术界、贸易 主体和风险投资主体之间密切 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 合作推进“AI+X”模式更好的 实现落地 ©2019.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 6 商 业 概 述 商业智能与大数据 大数据为商业实现智能化奠定坚实基础 在数字化、信息化推动社会快速发展的时代,各行业都积累了海量的数据资源。据IDC估算,到2025年全球数据总量将达 到163ZB,相当于2016年所产生数据量的十倍。IDC的一项调查显示企业中80%的数据是非结构化数据,由于非结构化数 据的格式和标准不一,如何有效的利用这些资源为企业经营决策提供更多价值就成为了关注的焦点。大数据相关技术可以 通过数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节对不同来源、不同类型的数据进行处理,有效的解决数据处理方面 的问题,同时伴随机器学习等人工智能技术的引入,大幅提升了企业对于数据的处理效率与分析能力。 2010-2025年全球数据量增长情况 大数据相关技术流程 结构化数据: RDBMS、ERP、 163 数据源 CRM…… 非结构化数据: 文本、图像、音频…… 系统日志采集、网络 数据采集、流数据 数据 实时采集、结构化/

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本文档由 砖厂厂长~米哟2019-07-24 12:50:23上传分享
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