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    皮皮湖南麻将官网:物联网时代,人工智能技术以及机器智能将对商业智能带来何种影响?

    [日期:2017-07-14] 来源:视美泰  作者: [字体: ]

    打湖南麻将的技巧 www.bqdyi.tw   大物联网时代将至,作为智慧零售解决方案提供商,视美泰一直关注人工智能技术以及机器智能将如何用于商业智能决策,实现商业经营的智能化与自动化。我们可以从多个场景的实际应用,来看看人工智能与机器智能、大数据等技术在商业落地的现状以及现阶段真实应用的价值。

      什么是商业智能?

      商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,由Gartner机构在1996年首次提出,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。人工智能近几年突飞猛进式发展,将人工智能技术应用于商业智能决策成为一种趋势,同时也证明了AI技术在现阶段应用的价值。

      

      商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。

      经济增速放缓商业智能需求爆发

      2010年之后中国的工业化进程到达顶峰,劳动力和财富逐渐向生产价值较低的产业转移,跑马圈地粗犷式经营方式的红利期已经过去,经济增速开始下降。短时间内因缺乏新的经济增长点,不可避免出现了内部问题的集体爆发,例如产能过剩、高杠杆、金融风险、房地产的高库存等问题扑面而来。经济转型势在必行,为了摆脱传统的高污染低效率粗放式发展模式,政府提出供给侧结构性改革,旨在从质和量上提升经济的发展,至此精细化运营的需求爆发,商业智能化提升日程。如何结合高科技技术提升企业的精细化运营,提高效率,降低运营成本增加企业收益,成为当前重点。

      

      近几年中国GDP增速逐渐放缓进入下行阶段

      物联网高速发展,大数据加持商业智能迎来腾飞机遇

      随着关键技术的突破,物联网的发展正在以指数级的速度增长。物联网的商机绝不只是远程操控,或是机器的相互连结,更重要的是经由各种不同的生活场景,搜集到用户的个人化讯息,并且将这种种讯息整合到一起,形成“大数据”的应用基础。海量、高纬度、实时更新的数据为机器深度学习等前沿技术在各领域的探索与应用创造了基础条件,一方面拓展了大数据实用场景,帮助企业实现智能化决策,另一方面自然语言处理技术的进步使得人机交互的部分问题得以解决,并且进一步释放商业智能的效率以及价值。

      

      通过大数据优化企业的决策

      商业智能在新零售时代的典型应用

      1、前瞻性预测

      通过对数据进行可视化面熟,分析其中存在的规律,对市场未来的发展做出科学的预测。另一方面还能从过去、现在和将来的角度审视业务,预测成果,提高运营效率,更快地实现目标。让技术化的数据更业务化,则能帮助运营人员增强对公司的认知了解。分对销售数据的分析可以帮助业务人员发现各类客户的特征以及与商品之间的联系,据此来筹划更有针对性更高效的营销活动及个性化服务。

      

      前瞻性预测帮助企业更好地做生产营销规划

      2、广告营销

      物联网时代,包括智慧数字标牌、自助终端、智能快递柜、智能POS、智慧售货机等在内的多种智能化终端实现相互连接,可以利用人脸识别技术广泛采集用户数据,识别用户的年龄、性别等属性,了解用户的真实状态?;袢≌庑┐笫莺?,可以对用户各项属性数据打标签,建立用户画像??梢曰诓诽卣饔胪斗判枨?,制定营销方案以及实施方式,实现精准营销和个性化推荐,最大限度吸引、激活粉丝,提升广告的购买转化率。这也是智慧零售方案提供商视美泰在方案中已经实现的功能。

      

      视美泰的解决方案人脸识别技术精准度可达到99.5%以上

      3、收益管理

      商业智能在电商及零售行业的主要应用包括了商品组合、动态定价、促销管理等多方面的优化,力图在适当的时间和地点,以适当的价格向不同的用户提供最适宜的产品或者服务。在有限的资源里,实现企业收益的最大化。举例来说,在分析销售数据以及用户数据后,智慧自动售货机的商家可以得知每一个片区对什么产品需求最大,平均客单价为多少,据此再进行合理的产品投放,充分利用好有限的SKU,使得利益最大化。

      

      通过合理进行商品组合、促销管理等多方面的优化让企业实现最大收益

      4、供应链管理

      如何通过大数据与优化技术来提升供应链的效率一直是困扰传统零售业的一个难题。在经过智能POS、智慧自动售货机等系统收集大数据后,再利用商业智能,这个问题终于有了解决之道。从供应链各环节来说:

      1)、入库:摒弃凭借经验来判断安全库存,而是基于商品的特点以及历史数据,对销量、安全库存进行预测,安排采购入仓。同时还可以对易损商品进行预包装降低损毁率,根据近期实际销量以及不同仓库调货时间与成本,还能对库存需求进行优化。

      2)、库存优化:基于对销量的前瞻性预测,以及对缺货、货物积压产生的成本的考量,设定最优补货方案,尽量减少压仓带来的各种损失。

      3)、仓储优化:利用仓库数据对仓库货物的陈列以及拣货分配、路线等进行优化。

      4)、清仓优化:在合适的时间以合适的方式对具有强生命周期特征的货物以及积压的货物进行处理,进行清仓优化。

      

      优化供应链上的各个环节,减少库存压力

      5、智能客服

      客服一直是典型的劳动密集型行业,高峰时段(比如大促或者是活动期间)人手不足的情况一直存在,成为服务业的一个顽疾。在商业智能时代,传统客服将开始向“人工+机器智能”升级,通过各种智能终端、电话、APP等于客户进行语音或者是文本的互动交流,理解业务需求并进行及时应答,优化客服的咨询效率。

      

      各种智能终端已经成为线下实体业有力的服务支撑

      挑战与未来

      在物联网大数据背景下,商业智能的快速发展毋庸置疑。但商业场景中任何一个问题的解决,都是多种学科思想以及技术的交融。如何提出贴合实际业务场景的解决方案将是包括视美泰在内的解决方案提供商所面临的挑战,让商业智能切实优化企业的决策方式帮助业务增长是我们的努力方向。

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