2017年中国商业智能行业研究报告.pdf

中国商业智能行业研究报告2017年2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。摘要• 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报告核心观点3商业智能概述1商业智能核心技术剖析2商业智能典型应用场景3商业智能典型公司案例4商业智能的挑战与未来54©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。ETL抽取转换装载数据仓库数据挖掘OLAP可视化分析结果企业内部数据企业外部数据结构化数据非结构化数据人工智能与其他相关技术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自动化本报告重心传统商业智能传统BI为商业经营的智能化与自动化奠定基础5©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业智能与大数据大数据为商业智能的发展提供土壤来源：艾瑞根据专家访谈、公开资料等研究绘制。互联网高速发展数据覆盖更多人群有效拓展业务范围海量数据为各领域创新技术的探索与应用创造基础条件网络浏览数据商城下单记录运营商数据通讯数据GPS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……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。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大数据对商业智能的贡献6©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn信通院数据显示，目前约70%的企业拥有的数据资源总量在50-500TB之间。2016年数据量在500TB以上企业占比为18.4%，较2015年增加1.4%；数据资源在50TB以下的企业占比由2015年的5.0%下降到2016年的3.7%。企业数据资源总量呈增长趋势。海量数据为智能分析提供养料商业智能与大数据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。来源：艾瑞根据专家访谈、公开资料等研究绘制。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买的商品之间的联系，营销人员可结合这种“认知”来筹划有针对性的促销活动或向客户提供个性化服务等。根据实际业务问题建立模型并求出最优解，给出人力、财力、物力、能源、时间等各项资源的具体配置方案，在营销、风控、定价、库存等场景实现智能决策，并在一些领域自动化执行。从数据驱动认知，到数据驱动决策数据认知决策人工智能、运筹优化等先进技术推动商业智能向决策转化数据化智能决策运筹学统计学图与网络分析 自然语言处理知识图谱决策树深度学习强化学习迁移学习随机模拟动态规划神经网络生成对抗网络长短期记忆网络时间递归神经网络随机模拟监督学习无监督学习机器学习 贝叶斯VC维进化学派Random Forest随机森林博弈论行为主义Decision TreeArtificial IntelligenceBayesianMachineDeep Learning动态规划7©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn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。注释：有别于可产生情感、拥有创造性思维的人类认知，现阶段机器的认知依然是基于海量计算，对既有模型的高效求解；如何让机器实现人类一样的“认知”，技术路径尚待探索。来源：艾瑞根据专家访谈、公开资料等研究绘制。语音语言图像其他领域制造业公共安全医疗农业…………感知智能认知/决策智能触觉商业领域精准营销智能投顾风控投研分析差异化定价人力资源配置个性化定制个性化推荐动态定价组合定价促销管理需求预测防刷单入库策略库存优化仓储优化路径优化清仓管理出库管理资源配置订单分配路径优化动态定价差异化定价金融电商/零售供应链/物流出行智能客服认知智能在商业场景中的应用接入各行各业提升辅助8©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn大类别小类别中国美国宏观信息化发展现状底层基础较弱，但商业模式创新力强，数据获取渠道丰富、获取速度快信息化建设水平高，数据量大，企业底层基础好国家关注程度白宫：《人工智能 自动化 经济》总统办公室：《为AI未来做好准备》人才人才结构运营业务流程解决方案运营侧重点重运营 – 精细化运营，提升利润运营优势技术场景化速度快，业务应用突出基础算法等技术研发实力强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。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2017年中美商业智能环境对比单点突破，覆盖业务生命周期其中一环从底层技术到企业应用，提供一体化解决方案金字塔结构，相关人才分布均衡度较差，依赖工具国家发改委：《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》科技部：正起草促进中国人工智能创新发展规划纺锤形结构，相关人才分布均衡，依赖人才全流程管控，覆盖完整业务生命周期聚焦于环节点，针对此特定环节提供解决方案重战略 – 跑马圈地，占领市场9中国商业智能政策环境政策加码，人工智能从爆发期走向真正的新纪元从2015年人工智能进入爆发期以来，国家陆续提出多项意见与规划，特别是2017年“一带一路”会议、全国两会均将人工智能列入未来发展规划中，以及2016年国家将人工智能列入“科技创新2030项目”以及“十三五”重大工程，使得人工智能在中国政治、经济、学术等领域成为重中之重，引来中国人工智能最好的时代。©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。爆发期明确提出人工智能作为11个重点布局的领域之一，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、 机器人等领域的推广应用。《国务院关于积极推进 “互联网+”行动的指导意见》人工智能概念进入“十三五”重大工程。《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》智能制造和机器人成为“科技创新2030项目”重大工程之一。《“十三五”国家科技创新规划》明确了要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平，并且政府将在资金、标准体系、知识产权、人才培养、 国际合作、组织实施等方面进行保障。《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》7月2015年2016年2017年1月3月5月3月2017年全国两会指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。新纪元中国商业智能相关政策7月《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》旨在加快政府部门利用大数据技术提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题，这对于提升政府服务和监管水平是一个里程碑式的举措。10©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn来源：国家统计局中国商业智能经济环境经济增速温和，跑马圈地粗旷经营的红利期已过，精细化运营的需求正在爆发中国凭借工业化发展促使经济快速增长，2010年之后工业化进程逐渐到达顶峰，随之而来的是劳动力和财力逐渐向生产价值较低的生产部门转移，生产总值的降低导致了经济增速的下降。随着经济增速下降，无法在短时间内找到新的经济增长点，内部问题集体产生了爆发，产能过剩，高杠杆，房地产高库存和金融风险等问题扑面而来。这就意味着中国面临着一次重要的经济转型，摆脱传统的高污染低效率的粗放型发展模式，同时，现今政府多次强调供给侧结构性改革，从质和量上提升经济增长，在政策的支持下，高附加值、知识和技术密集型的产业将会重点培养，结合高科技技术，提升企业精细化运营、降低运营成本、增加企业受益。48.453.458.863.667.774.49.5%7.7%7.7%7.7%6.9%6.7%2011201220132014201520162011-2016年中国GDP及实际增长率GDP（万亿元）GDP增长率（%）11©2017.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn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...