2020-2025年中国商业智能行业塔基市场战略制定与实施研究报告
第二章 市场调研：2019-2020年中国商业智能行业市场深度调研
市场及竞争环境是制定企业塔基市场战略的基础
市场及竞争环境分析包括行业现状分析、市场需求分析、市场增长速度、客户群分析、竞争态势分析、技术发展、影响因素、发展趋势分析、政策环境分析等各方面。
第一节 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。
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第二节 商业智能与其他技术的关系
一、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。
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二、商业智能与人工智能技术
以机器学习技术为核心，人工智能助力商业实现转型升级
机器学习(含深度学习)技术作为人工智能的核心，近年来实现多方面的突破，如卷积神经网络、长短期记忆网络等多种机器学习/深度学习算法已经与自然语言处理、智能语音、知识图谱、计算机视觉等技术紧密结合，提升人工智能技术整体的应用效果。目前以机器学习为代表的人工智能技术在商业各领域(如金融、医疗、客服、零售等)实现了广泛应用，进一步降低企业经营成本，提升应用效能，提高终端消费者的体验，最终实现商业各领域的转型升级。
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三、商业智能与机器人流程自动化(RPA)
机器人流程自动化减少重复性工作，有效提升企业效能
机器人流程自动化(Robotic Process Automation)主要是通过软件机器人自动处理企业内部基于规则且大量重复性的工作流程任务。应用了该技术之后企业可以解放内部从事大量重复工作的劳动力，将员工分配到拥有更高附加值的任务之中，并且通过自动化处理实现24小时连续运行，进一步提升业务处理的效率。目前机器人流程自动化技术已广泛运用到如财务、会计、采购、人力资源、客户服务等多个通用的职能领域，在金融、医疗、零售等行业的一些流程中实现了落地。当前机器人流程自动化与人工智能的OCR识别、自然语言处理等技术有机结合，进一步提升业务处理效能，逐步向认知流程自动化方向发展。
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四、商业智能与运筹学
商业实现智能化得益于运筹学与人工智能技术有机结合
运筹学(Operations Research)在商业智能化的过程中起到重要作用，其主要侧重从管理的角度来实现最优决策。具体而言通过挖掘各种有限的资源，发现其中所蕴含的规律，提出相应的求解方法，从而利用有限的资源实现企业效益的最大化。运筹学目前主要通过线性规划、排队论、图论等多种模型在物流配送、库存管理、市场营销等领域有广泛应用。在运筹学理论在商业场景的实践过程中， 人工智能技术(尤其是机器学习)的引入使得运筹学在需求管理、规律性分析上具有更佳的量化表现。因此，运筹学与人工智能相结合可以发挥各自的优势共同为商业智能化赋能。
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