重磅發布｜玄訊智研中心：《AI數據智能需求白皮書》

　　時至今日，伴隨著人工智能的提出和深入運用，人工智能已經成為企業實現業務智能化不可或缺的強力助推器。其不可忽視的價值讓我們不得不探索如何更好的受益于它的商用潛力，發揮其真正優勢。數據智能通過深化數據運用和分析輔助企業智能決策，反哺商業發展，真正賦能各行各業，儼然已經成為當前人工智能追求與發展的高階目標。

　　為了更好抓住AI數據智能的強勢發展勢頭，加快助力快消企業業務增長，玄訊快消智研中心在深度分析行業環境、結合領域專家研究的基礎上，重磅發布了研究報告《AI數據智能需求白皮書》，這是繼2019年推出《2019年最新快消終端智能商業落地白皮書》后，繼續焦聚人工智能和快消行業的結合，再次挖掘人工智能的進階階段--數據智能。白皮書全面剖析了AI數據智能誕生的背景及其定義，AI數據智能在各行業的應用需求以及價值，重點聚焦數據智能如何賦能快消零售各環節，以及針對企業在布局AI數據智能時提出了建議和思考。

　　1、AI數據智能的誕生

　　人工智能的算法模型經過多年的打磨，基本達到階段性成熟，隨著AI行業商業化發展，更具有前瞻性的數據智能決策輔助個性化服務需求成為了主流。那么AI數據智能是什么?經過玄訊快消智研中心研究，我們認為：

　　所謂數據智能，是數字經濟和人工智能發展的高級階段，是由“數據+算力+算法”定義的智能化決策，可以理解為從數據到決策的過程——人工智能從數據中發現業務規律，進而做出更精準、高效的預測，幫助企業在同等人效的情況下做出更好的決策、提供更好的服務。

　　

 

　　實現數據智能的步驟▲

　　數據智能呈現出數字化、網絡化、智能化三大特征，從企業數字化轉型階段理解，企業的經營決策從經驗和流程驅動轉向數據驅動、自動化決策，也就是發揮人工智能的真正優勢，實現以數據為導向的智能決策。

　　

 

　　大數據成熟模型▲

　　在政府的利好政策背景支持下、伴隨著數據的積累與人工智能的深入應用，數據智能時代加快到來，輔助企業實現以數據為導向智能決策。

　　

 

　　數據來源：IDC▲

　　數據智能時代的出現，勢必重塑傳統的商業分析或商業智能領域，在不同領域孕育巨大的機會。在白皮書中，玄訊智研梳理了醫療、互聯網電商、金融等行業在數據智能方面存在著的應用需求及所帶來的價值。

　　2、AI智能數據的行業應用需求及價值

　�、籴t療行業：數據智能助力看病更高效

　　AI數據智能對于數據的分析與處理能力，將會極大地幫助醫生和病人，建立針對疾病特點的數據庫。

　�、诨ヂ摼W電商：數據智能助力精準營銷

　　人工智能在互聯網行業的主要應用需求集中在運營和市場營銷，即AI智能營銷，具體表現為智能視頻廣告的投放和智能個性化的推薦。

　　

 

　　AI智能營銷▲

　�、劢鹑谛袠I：數據智能助力精細化管理

　　加快數據智能的運用，有助于金融企業快速構建風險發現、分析及決策能力，從而獲得更好更快的發展。

　　數據智能的行業應用需求和價值遠不止這里列舉的幾點，AI數據智能對于數據的分析與處理能力，未來將會在各行各業迸發出超乎想象的價值。

　　隨著市場環境的變化，快消零售行業近年來在人工智能方面的成功應用(無人零售、智能買手、智能倉儲與物流、智能營銷與體驗、智能客服)，為AI數據智能在該行的應用奠定了非常重要的基礎，也是在這些應用中不斷催生和探索AI能夠在進一步在快消零售的應用需求和價值，幫助企業提高運營效率、降低成本以及促進收入增長。

　　3、AI數據智能如何賦能快消零售各環節

　　玄訊快消智研中心從快消零售行業的消費場景、經營管理、生產制造三個環節討論其數據智能的應用需求及價值，由于篇幅限制，在這里重點闡述在運營環節的數據智能應用需求及價值。

　　在運營管理環節的數據智能應用需求及價值

　�、賾�用需求

　　◆選址：通過商圈的數據智能分析，對開店選址提供支持，并監測競爭數據。

　　◆全網銷量預測：通過對單店及周邊、全網產品銷量數據分析，預測品牌、品類或單品的銷量變化趨勢，提前調整備貨。

　　◆本店銷量預測：根據銷售情況，結合商店自身情況，對商品銷量和客流量進行預測，調整進貨品類和數量。

　　◆用戶畫像為核心：通過唯一關鍵字，合并店鋪消費者畫像和第三方全網用戶數據，生成消費者完整用戶畫像，基于標簽消費者進行個性化推送和精準營銷。

　�、诳煜�零售行業在運營管理環節的數據智能應用所帶來的價值

　　◆改進零售業中的供應鏈和實體店運營

　　基于人工智能的工具可以吸收來自不同規劃職能的數據，并快速消化，快速分析。然后，工具進行計算，幫助零售商在指定和平衡計劃、進行權衡以及爭取各方同意時，接近實時地做出決策。 商店運營和店內服務也可以從智能自動化中獲益，根據當地場地特征和可用因素，人工智能可以自動選擇特定商店的商品種類;人工智能技術還可以應用所學到的知識，定制店內產品和服務，滿足每個客戶的需求。

　　◆提高庫存生產力和運營敏捷性

　　為了提高庫存生產力，零售商和品牌企業可以利用人工智能和機器學習算法，優化需求預測和供應鏈規劃。然后，自動化引擎可以引導工作流程，自動更新和調整計劃，解決由于意外和計劃內的事件導致的需求上漲和下降。運營敏捷性，是指能夠在運營中快速輕松地適應變化;數據智能可以將學習和推理能力用于監控和跟蹤數據。然后，他們可從這些數據中挖掘洞察，并提出下一步最佳行動建議，以消除可能代價高昂的瓶頸和損失。

　　未來，隨著AI數據智能能力的成熟，其發展會邁向更高的層次，意想不到的好處將接踵而至。而在數據智能發展的同時，企業要如何把握住這機遇風口成功在企業內部布局AI數據智能呢?針對零售和消費者行業，在白皮書中也提出了思考和見解�？煜�行業只有做好相應的企業自身業務評估和戰略布局，才能發揮AI數據智能更強大的效能去解決現存難題，助力企業業務增長和創新。

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