商业智能的应用有哪些？

   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。

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   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。

   新型商业智能侧重于智能技术在商业场景和典型环节中的渗透应用，在产业链的中游解决方案提供商环节集聚了大量垂直领域的技术赋能型公司。

    同时，大多由互联网科技巨头领导布局的商业智能技术平台也可以充当产业链中游角色，为各商业场景/环节提供赋能效果。

    在产业链上游，传统IT厂商、云服务厂商、大数据平台服务商可为产业链中游技术提供者赋予计算、存储等基础设施支持， ERP、CRM等企业信息系统可帮助企业有效记录其资源及业务数据。

   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。

   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。

   近八年来商业银行不良贷款余额及不良贷款率均呈现明显上升趋势，究其原因在于传统金融机构对系统和流程建设的重视程度不够，监测违约风险的能力不足，在风险管控上面临诸多挑战。

   在当前国家监管日益趋严的环境下，以机器学习、知识图谱、自然语言处理以及生物识别为代表的人工智能技术在金融风控领域应用的需求也明显增加。

   越来越多的金融机构与科技公司加强合作，借助科技的力量增强自身风控实力，例如以金融壹账通为代表的金融科技公司利用多种技术手段降低商业银行在信贷过程中面临的各类欺诈风险，帮助金融机构进一步降低不良贷款水平提升抗风险能力。

   传统物流行业重度依赖人工为主的资源规划系统，服务种类单一且网络化水平较低，流通时间大多耗费在仓储环节，导致成本高企且效率低下。

   得益于供应链生产的海量实时数据，人工智能技术可以较好地与传统物流行业结合，助力物流企业实现数字化转型：在网络预测、风险控制及路径规划等后台业务方面，深度学习算法可以基于优化模型对策略进行动态规划，根据输入变量变化情况做出适时响应调整，并做出一定程度的预测推断；

   在仓储分拣等前台环节，计算机视觉、机器学习等技术可以帮助物流企业自动识别筛查货物分类及状态，实现便捷管理库存、自动补货等应用。

   Microsoft业务范围主要关注在操作系统、应用软件以及电脑硬件产品。

   微软亚洲研究院（以下简称“MSRA”）于1998年在北京成立，作为早期投入人工智能研究的科研机构之一，微软亚洲研究院凭借科研积累和技术实力，在计算机视觉、机器阅读理解、机器翻译等人工智能科研领域取得突破性进展，在多项技术测试/竞赛的结果达到或超越人类的水平。 

   Microsoft人工智能的相关能力主要由Microsoft AI平台、相关产品及应用组成。

   其中Microsoft AI平台包括基础架构、服务及工具三部分，其主要输出Microsoft人工智能底层技术。在产品及应用方面，Azure提供基础架构能力、内嵌AI技术的Office 365产品助力现代办公效能提升、Dynamics 365为企业内部管理、客户关系维护的智能化升级带来了诸多便利。截至目前， Microsoft已与中国移动、华为、腾讯、小米等知名企业建立合作关系，为其提供相关AI技术及解决方案。

   百度在搜索、人工智能、云计算、大数据等技术领域目前处于全球领先水平。2010年，百度开 始全面布局人工智能，2013年，成立全球首个深度学习研究院（IDL），随后通过引进全球顶尖AI人才、成立百度研究院等方式增加投入力度。

   2016年，百度大脑发布1.0，完成基础能力搭建和核心技术初步开放。截至目前，百度大脑已升级到3.0版本，发展进入“多模态深度语义理解”阶段，包括自主研发的语音、图像、自然语言处理、知识图谱、深度学习等AI核心技术。同时，百度还专门打造了面向自动驾驶的Apollo平台和小度助手（DuerOS）对话式人工智能操作系统，进一步加快AI技术在相关细分领域的落地。

   2018年7月，百度大脑3.0版本发布，开放110多项AI能力，每日调用次数超过4000亿次，实现从深度学习框架飞桨到人工智能通用技术及定制化能力，再到面向企业服务、零售、教育、金融等行业应用的AI全栈技术布局。

   百度大脑3.0首次将芯片纳入技术体系，发布自主研发的云端全功能AI芯片“昆仑”。目前，百度大脑已经在二十余个行业落地数百个人工智能解决方案，并通过“百度大脑行业创新合伙人计划”与合作伙伴联合设计和开发产品，加速产品落地应用。

  目前，大多数商业场景中都会产生与用户直接相关的核心敏感数据。对个人数据进行收集、存储和分析，在给企业智能带来决策价值的同时，也会引发一系列隐私泄露风险和道德危机。在一定程度上影响了商业智能技术提供者的数据标注和算法模型训练。管制永远是一把双刃剑，它给技术创新带来了外部制约，激励技术企业形成“枷锁之舞”，通过算法迭代和产品测试流程创新降低对培训数据的依赖，用最小的数据样本完成模型培训和测试验证流程。 以上就是小编为您介绍的商业智能的应用，希望对您有所帮助。