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物聯網時代,人工智能技術以及機器智能將對商業智能帶來何種影響?

[日期:2017-07-14] 來源:視美泰  作者: [字體: ]

  大物聯網時代將至,作為智慧零售解決方案提供商,視美泰一直關注人工智能技術以及機器智能將如何用于商業智能決策,實現商業經營的智能化與自動化。我們可以從多個場景的實際應用,來看看人工智能與機器智能、大數據等技術在商業落地的現狀以及現階段真實應用的價值。

  什么是商業智能?

  商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,由Gartner機構在1996年首次提出,是指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。人工智能近幾年突飛猛進式發展,將人工智能技術應用于商業智能決策成為一種趨勢,同時也證明了AI技術在現階段應用的價值。

  

  商業智能一般由數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成。

  經濟增速放緩商業智能需求爆發

  2010年之后中國的工業化進程到達頂峰,勞動力和財富逐漸向生產價值較低的產業轉移,跑馬圈地粗獷式經營方式的紅利期已經過去,經濟增速開始下降。短時間內因缺乏新的經濟增長點,不可避免出現了內部問題的集體爆發,例如產能過剩、高杠桿、金融風險、房地產的高庫存等問題撲面而來。經濟轉型勢在必行,為了擺脫傳統的高污染低效率粗放式發展模式,政府提出供給側結構性改革,旨在從質和量上提升經濟的發展,至此精細化運營的需求爆發,商業智能化提升日程。如何結合高科技技術提升企業的精細化運營,提高效率,降低運營成本增加企業收益,成為當前重點。

  

  近幾年中國GDP增速逐漸放緩進入下行階段

  物聯網高速發展,大數據加持商業智能迎來騰飛機遇

  隨著關鍵技術的突破,物聯網的發展正在以指數級的速度增長。物聯網的商機絕不只是遠程操控,或是機器的相互連結,更重要的是經由各種不同的生活場景,搜集到用戶的個人化訊息,并且將這種種訊息整合到一起,形成“大數據”的應用基礎。海量、高緯度、實時更新的數據為機器深度學習等前沿技術在各領域的探索與應用創造了基礎條件,一方面拓展了大數據實用場景,幫助企業實現智能化決策,另一方面自然語言處理技術的進步使得人機交互的部分問題得以解決,并且進一步釋放商業智能的效率以及價值。

  

  通過大數據優化企業的決策

  商業智能在新零售時代的典型應用

  1、前瞻性預測

  通過對數據進行可視化面熟,分析其中存在的規律,對市場未來的發展做出科學的預測。另一方面還能從過去、現在和將來的角度審視業務,預測成果,提高運營效率,更快地實現目標。讓技術化的數據更業務化,則能幫助運營人員增強對公司的認知了解。分對銷售數據的分析可以幫助業務人員發現各類客戶的特征以及與商品之間的聯系,據此來籌劃更有針對性更高效的營銷活動及個性化服務。

  

  前瞻性預測幫助企業更好地做生產營銷規劃

  2、廣告營銷

  物聯網時代,包括智慧數字標牌、自助終端、智能快遞柜、智能POS、智慧售貨機等在內的多種智能化終端實現相互連接,可以利用人臉識別技術廣泛采集用戶數據,識別用戶的年齡、性別等屬性,了解用戶的真實狀態。獲取這些大數據后,可以對用戶各項屬性數據打標簽,建立用戶畫像。可以基于產品特征與投放需求,制定營銷方案以及實施方式,實現精準營銷和個性化推薦,最大限度吸引、激活粉絲,提升廣告的購買轉化率。這也是智慧零售方案提供商視美泰在方案中已經實現的功能。

  

  視美泰的解決方案人臉識別技術精準度可達到99.5%以上

  3、收益管理

  商業智能在電商及零售行業的主要應用包括了商品組合、動態定價、促銷管理等多方面的優化,力圖在適當的時間和地點,以適當的價格向不同的用戶提供最適宜的產品或者服務。在有限的資源里,實現企業收益的最大化。舉例來說,在分析銷售數據以及用戶數據后,智慧自動售貨機的商家可以得知每一個片區對什么產品需求最大,平均客單價為多少,據此再進行合理的產品投放,充分利用好有限的SKU,使得利益最大化。

  

  通過合理進行商品組合、促銷管理等多方面的優化讓企業實現最大收益

  4、供應鏈管理

  如何通過大數據與優化技術來提升供應鏈的效率一直是困擾傳統零售業的一個難題。在經過智能POS、智慧自動售貨機等系統收集大數據后,再利用商業智能,這個問題終于有了解決之道。從供應鏈各環節來說:

  1)、入庫:摒棄憑借經驗來判斷安全庫存,而是基于商品的特點以及歷史數據,對銷量、安全庫存進行預測,安排采購入倉。同時還可以對易損商品進行預包裝降低損毀率,根據近期實際銷量以及不同倉庫調貨時間與成本,還能對庫存需求進行優化。

  2)、庫存優化:基于對銷量的前瞻性預測,以及對缺貨、貨物積壓產生的成本的考量,設定最優補貨方案,盡量減少壓倉帶來的各種損失。

  3)、倉儲優化:利用倉庫數據對倉庫貨物的陳列以及揀貨分配、路線等進行優化。

  4)、清倉優化:在合適的時間以合適的方式對具有強生命周期特征的貨物以及積壓的貨物進行處理,進行清倉優化。

  

  優化供應鏈上的各個環節,減少庫存壓力

  5、智能客服

  客服一直是典型的勞動密集型行業,高峰時段(比如大促或者是活動期間)人手不足的情況一直存在,成為服務業的一個頑疾。在商業智能時代,傳統客服將開始向“人工+機器智能”升級,通過各種智能終端、電話、APP等于客戶進行語音或者是文本的互動交流,理解業務需求并進行及時應答,優化客服的咨詢效率。

  

  各種智能終端已經成為線下實體業有力的服務支撐

  挑戰與未來

  在物聯網大數據背景下,商業智能的快速發展毋庸置疑。但商業場景中任何一個問題的解決,都是多種學科思想以及技術的交融。如何提出貼合實際業務場景的解決方案將是包括視美泰在內的解決方案提供商所面臨的挑戰,讓商業智能切實優化企業的決策方式幫助業務增長是我們的努力方向。

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