人工智能商业场景应用及案例解析
人工智能技术的商业应用案例
人工智能技术的商业应用案例随着人工智能技术的逐渐成熟，越来越多的企业开始探索人工智能技术的商业应用，期望从中获得更高的效益与优质的服务。
今天，我将为大家介绍几个商业应用案例，以期帮助大家更好地理解人工智能技术的商业应用。
一、语音识别技术语音识别技术是目前人工智能技术中最为成熟的一项，其优点是可以实现准确高效的语音转化，完全代替人工操作，节省了大量的时间与人力成本。
在商业应用方面，语音识别技术已经成为许多企业日常工作中不可或缺的一项技术。
例如，在售后服务中，语音识别可以代替传统的人工接待，实现智能查询客户的问题，优化客户服务流程，并且总体节约到20%的人力成本。
同时，在人机交互方面，语音识别技术的应用也越来越广泛。
例如智能语音家居，人们可以通过语音指令实现开关电器、调节室内温度等功能，极大地方便了人们的生活。
伴随着科技的不断发展，语音识别技术的商业应用前景更是不可估量。
二、视觉识别技术视觉识别技术与语音识别技术相结合可以实现更为精准的人工智能交互，这也是商业应用中的一大趋势。
例如，在医疗领域，视觉识别技术可以通过对病人的影像数据进行分析，提高病人的诊治效率，同时也可以帮助医学科研人员更好地理解疾病发展规律提高诊断水平。
在智能零售领域，通过视觉识别技术，商家可以更加了解顾客的购买习惯和心理，洞察消费趋势，从而提高消费者的购买体验，增加销售额。
视觉识别技术可以应用于许多领域，从而更好地服务于广大市民的日常生活与工作。
三、智能分析技术随着数据的大规模积累，企业对数据分析和挖掘技术越来越依赖。
智能分析技术通过人工智能算法对庞大的数据进行分析，将数据转化为精准的信息和指南，快速地检测问题并提供系统化的解决方案。
现今已经发展出了许多优秀的商用智能分析工具，例如数据可视化分析工具Power BI、数据处理平台AWS Glue 等，企业可以通过这些工具，提高数据的分析效率，更好地解决问题，优化业务流程。
四、机器人应用技术机器人已经成为人工智能技术领域中的一个热点，随着科技的发展，人工智能机器人的应用范围将越来越广泛。
AI技术的商业应用案例分析与经验分享
AI技术的商业应用案例分析与经验分享一、引言近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术蓬勃发展，不仅在科研领域迅速取得突破，同时也在商业应用领域大放异彩。
无论是大数据分析、自然语言处理还是机器学习，AI技术正在改变着各个行业的商业模式和运营方式。
本文将通过分析几个典型的AI技术商业应用案例，并分享相关经验。
二、AI技术在金融行业中的应用1. 智能客服助力金融服务在金融行业中，智能客服正逐渐取代传统的人工客服。
利用自然语言处理和机器学习等AI技术，智能客服可以更快速、更准确地响应用户问题，并提供个性化推荐。
例如，在银行领域，智能客服可以为用户提供账户余额查询、理财产品咨询等服务，提升用户体验。
2. 风险控制和预测金融行业对风险控制有着严格的要求。
AI技术通过大数据分析和机器学习算法，能够帮助银行和保险公司准确预测风险，并制定相应的风控策略。
例如，在信用评估领域，利用AI技术可以更快速、准确地评估借贷申请人的信用风险，并提供给金融机构参考。
三、AI技术在零售行业中的应用1. 营销推荐AI技术在零售行业中广泛应用于个性化营销和推荐系统。
通过分析用户的购买历史和偏好，AI技术可以为用户量身定制产品推荐，提高销售转化率。
例如，电商平台利用AI技术可以根据用户的浏览记录和购买行为进行智能推荐，增强用户粘性。
2. 智能导购助手利用自然语言处理和图像识别等AI技术，零售企业可以开发智能导购助手。
这些智能导购助手可以根据顾客的需求及时提供相关信息，并辅助顾客进行选购决策。
例如，在服装店中，智能导购助手可以通过识别顾客穿上试衣服的姿态和面部表情等特征来判断其对某一款式的喜好程度，并向顾客推荐适合他们的款式。
四、AI技术在制造业中的应用1. 智能设备运维AI技术在制造业中扮演着重要的角色，可以提高设备的可靠性和稳定性。
利用机器学习和传感器技术，可以通过数据分析预测设备可能出现的故障，并提前进行维修，避免生产线停机时间过长，降低生产成本。
人工智能商业场景应用及案例解析
人工智能商业场景应用及案例解析199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015网站涌现网爆发网刀子逐渐融网互联网加速互联网泡沫SP盛宴电子商务兴起搜索竞价机制成熟B2C趋向成熟SNS发展迅猛团购网站涌现互联网金融互联网出1消费互联网衣食支付住医学行社交产业互联网流通融资工程服务产品交付生产过去20年，互联网改变了消费者的行为可以称为“消费互联网时代”未来20年，将进入产业互联网时代每个行业都要被互联网改变设计消费升级必然带来产业升级产业互联网巨大机会新型产业形态标准化配置技术体系基础设施互联网技术＋商业模式＋组织形式➢后台云计算、存储技术➢大数据分析➢支付体系➢信用等评价体系➢宽带中国➢4G/5G网络➢众多用户➢移动终端影响行业制造、贸易、服务、医疗、农业、交通、教育等什么是人工智能？人工智能的思想源自大学，1956年美国达特茅斯学院的数学系助理教授约翰·麦卡锡等人发起了“达特茅斯会议，首次使用了“人工智能概念人工智能(Artificial Intelligence)是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。
全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长，2020年达到6800亿市场规模，2030年达到15.7万亿市场增长。
中国仍然处千人工智能发展早期，中国半导体产品国际市场占有率仅为4%，中国半导体主要依赖进口，进口量已经超过石油成为进口金额最大的产品。
关键词：运算力大数据数据算法人工智的发展历程第2次热潮20世纪s0年代神经网络相关基础理论的提出第二次热潮20世纪80年代算法应用升级第三次热潮2006年至今深度学习（深度神经网络）基本理论框架得到了验证，得益于海量数据处理计算能力的成熟，深度学习技术崛起人工智能三大核心海量数据为人工智能发展提供燃料运算力是提升大幅推动人工智能发展大数据运算力算法算法深度学习突破人工智能算法瓶颈基础平台引擎AI人工智能人工智能商业应用场景及案例解析什么是应用场景应用场景分析就是假定产品或者服务流程在其工作范围内的应用实境,并在此实境分析和比较其有利和不利因素，找出合理的操作流程的分析工作。
AI技术在商业智能领域的应用案例分享
AI技术在商业智能领域的应用案例分享一、AI技术带来商业智能的革新在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正在迅速成为商业领域的重要突破口。
AI技术不仅极大地推动了各行业的发展，还为企业提供了更高效的商业智能解决方案。
本文将分享几个典型案例，展示AI技术在商业智能领域的应用。
二、智能客服助力客户服务提升一家提供在线服务的互联网公司通过引入AI技术，将其客户服务转型为智能客服。
通过自然语言处理和机器学习等AI算法训练，该公司开发出一个强大而智能的对话机器人。
这个机器人可以与用户进行实时沟通，回答常见问题，并解决简单的问题。
通过这种方式，该公司显著提高了客户体验，并减少了人力资源投入。
三、数据挖掘优化营销策略另一个应用案例是一家电子商务平台通过利用AI技术中的数据挖掘方法，在庞大的用户数据中寻找潜在需求和购买模式。
基于历史购买记录和行为模式，他们构建了精确的用户画像，并通过个性化推荐引擎为每位用户提供最相关和有针对性的产品推荐。
通过这种方式，他们能够更好地满足客户需求，提高销售转化率。
四、预测分析优化供应链管理AI技术也在供应链领域发挥了重要作用。
一家全球运输和物流管理公司利用AI技术中的预测分析算法来优化其供应链系统。
通过分析历史交通数据、天气情况以及订单量等因素，该公司能够合理规划货物的运输路线、仓储和库存管理。
这样一来，他们能够更准确地预测需求和交付时间，并提供更高效、可靠的服务。
五、智能风控助力金融机构风险管理金融行业是商业智能领域中一个广泛引入AI技术的领域。
许多银行和金融机构利用AI技术来改进风险管理体系。
例如，一家大型银行使用AI技术中的机器学习算法，在大量交易数据中识别异常模式和欺诈行为。
这使得他们可以实时监测交易活动并采取相应措施，从而保护客户免受欺诈和风险。
六、人工智能赋能医疗行业AI技术在医疗领域的应用也取得了显著进展。
一家医院引入了AI技术中的计算机视觉算法，开发了一个自动诊断系统。
人工智能的商业应用案例
人工智能的商业应用案例，近年来，随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence AI）在商业领域的应用越来越广泛。
本文将介绍一些人工智能在商业应用中的成功案例，展示其在提高效率、优化决策以及创造价值方面的潜力。
一、人工智能驱动的智能客服传统的客服模式往往需要大量的人力投入，成本高且效率低下。
而基于人工智能的智能客服系统能够通过机器学习和自然语言处理技术，实现对大量数据的分析和处理，从而能够智能化地回答客户的问题。
例如，中国某电商巨头的客服机器人“小云”，通过学习海量的用户问题和答案，能够在短时间内给出准确的回答，减少了人工客服的负担，提高了客户满意度。
二、智能推荐系统基于人工智能的智能推荐系统已经广泛应用于电商、媒体和社交平台等领域。
这些系统通过分析用户的浏览历史、购买记录以及兴趣偏好，能够个性化地为用户推荐商品、新闻和社交内容。
例如，Netflix就利用人工智能挖掘用户偏好，实现了高度个性化的视频推荐，提高了用户的观看体验和购买转化率。
三、智能供应链管理人工智能在供应链管理领域的应用能够优化物流、降低成本并提高效率。
通过对供应链中的数据进行分析，人工智能可以对供应链进行实时监控，提前预测需求和风险，并优化仓储、物流和运输的安排。
例如，亚马逊利用人工智能算法实时监控库存和订单，优化物流路径和配送时间，提高了物流效率和客户满意度。
四、智能营销人工智能可以在市场营销中发挥关键作用。
通过对大数据的分析和挖掘，人工智能可以帮助企业识别潜在客户，预测市场需求，优化广告投放和定价策略。
例如，中国某电商平台通过基于人工智能的推荐算法，为不同用户个性化推送广告，提高了广告的点击率和转化率，实现了更精确的广告投放。
五、智能金融服务人工智能在金融领域的应用旨在提高金融机构的效率和风险控制能力。
例如，智能风控系统可以通过对用户的信用记录和行为数据进行深度学习，实时识别风险，减少不良贷款发生的可能性。
人工智能在电子商务中的创新应用案例
人工智能在电子商务中的创新应用案例近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展为电子商务带来了极大的创新和变革。
AI技术通过模拟人类智能与行为模式，为电子商务提供了无限的可能性。
本文将通过介绍几个人工智能在电子商务中的创新应用案例，探讨这些案例在提升用户体验、精准推荐、智能客服等方面的重要作用。
一、虚拟试衣镜虚拟试衣镜是人工智能在电子商务中的重要创新应用之一。
通过利用计算机视觉与深度学习技术，虚拟试衣镜可以实时地将用户自己的形象与虚拟服装模特进行融合，让用户在线上体验虚拟试衣的乐趣。
用户可以选择不同款式、不同颜色、不同尺寸的服装，并将自己的形象显示在虚拟试衣镜中，以便直观地查看服装的效果。
同时，虚拟试衣镜还可以基于用户的身体数据为其推荐最适合的尺码，提供个性化的购物建议。
二、智能推荐系统智能推荐系统是人工智能在电子商务中的又一创新应用。
通过分析用户的浏览历史、购买记录和个人偏好等信息，智能推荐系统能够准确预测用户的需求，并向其推荐最符合其兴趣和偏好的产品。
该系统采用机器学习算法，不断优化推荐策略，以提高精准推荐的准确性。
通过智能推荐系统，电商企业可以更好地了解用户需求，提供更加个性化的购物体验，从而提高用户忠诚度和转化率。
三、智能客服助手智能客服助手是人工智能在电子商务领域的另一个创新应用。
传统的电商网站往往需要大量的人力投入来处理客户的咨询与投诉，效率低下且易出错。
而智能客服助手可以利用自然语言处理和机器学习技术，实现对用户提问的自动识别与回答。
该系统可以通过分析海量的语料库，从中获取答案，并与用户进行智能互动，提供准确、快速、满意的解答。
智能客服助手能够为电商企业降低运营成本，提高客户满意度，促进销售增长。
四、智能推送技术智能推送技术是人工智能在电子商务营销中的一项重要应用。
通过收集用户的浏览、搜索、购买等行为数据，智能推送系统可以向用户推送最有价值的个性化信息，包括促销活动、新品上市、定制化服务等内容。
人工智能技术在中国数字经济中的应用案例分析
人工智能技术在中国数字经济中的应用案例分析近年来，随着人工智能技术的迅速发展，中国数字经济领域也迎来了新的机遇与挑战。
人工智能技术的广泛应用不仅推动了数字经济的快速发展，还深刻改变了传统行业的商业模式。
本文将分析几个典型的人工智能技术在中国数字经济中的应用案例，以彰显其在推动经济创新和转型升级方面的巨大潜力。
一、人工智能在电子商务行业的应用案例1. 推荐算法的应用众所周知，电商平台如淘宝、京东等具有庞大的商品库存，但消费者往往面临信息过载的问题。
为了提供个性化的购物体验，人工智能技术中的推荐算法应运而生。
通过分析用户的购买历史、兴趣偏好以及社交关系，推荐算法能够智能地为用户挑选出最符合其需求的商品，并在推荐过程中实时优化。
2. 聊天机器人的应用随着淘宝店铺数量的日益增多，客户服务成为电商平台面临的重要问题。
为了解决这个问题，人工智能技术中的聊天机器人应运而生。
聊天机器人通过自然语言处理和机器学习等技术，能够处理客户的咨询和投诉，并给出准确的回答和解决方案。
这不仅提高了客户满意度，也大幅降低了人工客服的成本。
二、人工智能在金融行业的应用案例1. 风险评估与欺诈检测金融行业如银行、保险等面临着庞大的风险与欺诈问题。
通过人工智能技术中的数据挖掘和机器学习算法，金融机构能够对大规模数据进行分析，识别出潜在的风险和欺诈行为。
这种智能化的风险评估和欺诈检测能力，大大提高了金融机构的效益和安全性。
2. 个性化金融服务人工智能技术的另一个重要应用是为个体提供个性化的金融服务。
通过分析客户的消费习惯、信用记录和风险承受能力，金融机构能够智能地为客户提供最适合其需求的金融产品和服务，如个性化贷款方案、理财建议等。
这不仅提升了客户的满意度，也增加了金融机构的销售额和市场份额。
三、人工智能在交通运输行业的应用案例1. 智能交通管理交通拥堵一直是城市发展面临的重要问题。
通过人工智能技术中的交通预测、流量优化和信号灯智能控制等手段，交通管理部门能够实现对交通流量的实时监测和调度。
AI技术的三个商业应用案例剖析
AI技术的三个商业应用案例剖析一、智能客服——提升用户体验的利器智能客服是AI技术在商业领域的一个重要应用案例。
随着互联网和移动设备的快速发展，越来越多的用户需要得到即时且个性化的服务。
传统的人工客服通常存在着等待时间长、回答不准确等问题，无法满足用户对于高效沟通和个性化需求的期望。
而有了AI技术，智能客服可以通过自然语言处理和机器学习等算法实现与用户的自动交互。
它可以根据用户提出的问题自动给出准确并且快速的回答，大大缩短了用户等待时间，提升了用户体验。
以电子商务平台为例，智能客服可以帮助解决许多常见问题，比如物流查询、产品咨询、订单状态跟踪等。
同时，它还可以通过用户画像及历史记录分析来推送个性化服务和推荐产品，进一步增加用户粘性。
二、智能营销——精准定位潜在客户在市场竞争日益激烈的今天，企业如何找到潜在客户并有效地推销产品成为了一项关键任务。
AI技术的应用让这一挑战变得更加容易。
智能营销可以通过对大数据进行分析，借助机器学习和数据挖掘的方法，从庞大的信息中提取出关键特征，帮助企业实现精准定位潜在客户。
它可以利用用户浏览历史、社交网络活动和购买行为等数据，生成用户画像，并预测用户的需求和购买意向。
例如，在电商平台上，智能营销可以根据用户过去的购买记录及偏好，向其推送感兴趣的产品和优惠活动。
这不仅能够提升企业的转化率和销售额，还能节省推广费用，并提升市场竞争力。
三、智能制造——提高生产效率与质量水平人工智能技术在制造业中的应用也日益增多。
通过智能工厂、物联网和大数据分析等技术手段，智能制造有助于实现生产过程的自动化、个性化以及高效率。
首先，在生产过程中使用AI技术可以实现设备状态监测与预警功能。
传感器收集到的数据经过AI算法分析可以及时发现设备异常，预测设备故障，并提前采取维护措施，以防止生产线停机带来的损失。
其次，智能制造可以在实时生产过程中进行优化调整。
通过与物联网相结合，企业可以收集大量的生产数据并进行实时监控。
ai在企业成功的案例
ai在企业成功的案例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为当今商业界的热门话题。
许多企业已经开始意识到AI在业务运营中的巨大潜力，并开始尝试将其应用于实际业务场景中。
下面将介绍几个AI在企业中成功的案例，展示了AI技术的应用能力和商业价值。
1. 亚马逊的AI仓储管理系统亚马逊是全球最大的电子商务平台之一，其高效的仓储管理系统是其成功的关键之一。
亚马逊利用AI技术，通过深度学习算法分析大量数据，预测商品需求量和最优存储位置。
这使得亚马逊能够更好地管理库存，减少运输时间和成本，提高了客户的满意度和忠诚度。
2. 谷歌的AI搜索算法谷歌是全球最大的搜索引擎之一，其成功的原因之一是其强大的AI搜索算法。
谷歌利用AI技术，通过分析用户的搜索行为和语义信息，为用户提供更准确和个性化的搜索结果。
这使得谷歌能够更好地理解用户的意图，提供更有价值的搜索结果，并提高广告的精准投放，为企业带来更高的转化率和营收。
3. IBM的Watson医疗助手IBM的Watson是一款强大的AI系统，它在医疗领域取得了巨大的成功。
Watson利用AI技术，通过分析大量的医学文献和病例数据，能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗决策。
这使得医生能够更准确地诊断疾病，提高治疗效果，减少误诊和漏诊的情况，为患者提供更好的医疗服务。
4. 微软的Cortana智能助手微软的Cortana是一款智能助手，利用AI技术为用户提供语音识别和语义理解的功能。
Cortana可以通过分析用户的语音指令，帮助用户管理日程安排，提供实时的天气和交通情报，以及进行语音搜索等。
这使得用户能够更便捷地使用电子设备，提高工作和生活的效率。
5. 丰田的自动驾驶汽车丰田是一家全球领先的汽车制造商，其成功的案例之一是自动驾驶汽车。
丰田利用AI技术，通过感知、决策和控制等功能，实现了车辆的自动驾驶。
这使得车辆能够更准确地感知周围环境，做出智能决策，提高行驶安全性和驾驶舒适性，推动汽车行业的创新和进步。
人工智能技术在智慧零售中的案例分享
人工智能技术在智慧零售中的案例分享智慧零售是一种通过应用人工智能、大数据、物联网等技术实现数字化转型的零售模式。
通过对消费者行为和购物偏好的深度分析，智慧零售可以为消费者提供定制化的购物体验，使零售企业能够更好地处理库存和订单，提高效率和盈利能力。
本文将分享几个基于人工智能技术的智慧零售案例。
1. 天猫精灵超市阿里巴巴旗下的天猫精灵超市是一家基于语音识别与人工智能科技的无人超市。
消费者只需通过手机上的“天猫精灵”APP呼叫，然后语音下订单即可。
在购买过程中，AI系统会通过语音分析和消费者的购物历史等信息来推荐相应商品及优惠活动。
同时还能帮助消费者预测自己未来的购物需求，使购物变得更加智能和方便。
2. 腾讯利用大数据打造智慧超市腾讯在深圳打造了一家名为“小Q智慧超市”的智慧零售店，该店制作了超过15万个商品的样本标签，并引入了带有声纹识别功能的无人值班机器人，进行商品推送。
通过顾客购物记录云端分析判断，计算顾客周期性购买周期和购买量，达到货源自适应配合实现智能供应。
同时该店更是搭建一个基于腾讯大数据分析及打通POS数据通道的小Q智慧零售解决方案，实现了对顾客需求的深度挖掘，更改店铺布局和商品组合、促销方案的决策，进而推动周转率、客单价和毛利率的提升。
3. 美团云蜂鸟美团智能零售中的一项尝试便是美团云蜂鸟城市便利店项目。
使用美团App下单后，蜂鸟超市的告诉配送员的是大概买的商品类别和品牌，配送员根据您的所在地和您的购物行为，把货源放在距离你最近的超市，并按照您的指定时间送到您家中。
美团使用大数据的方法来优化安排货源，以便更好地预测消费者的需求并提供业务。
人工智能技术的应用为零售行业带来了巨大的变革，尤其是在智慧银行、智能家居、智能汽车、医疗、零售等领域。
同时，人工智能技术的应用还给我们带来了绿色、环保、智能的新生活方式，深刻开启了数字化经济时代。
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数据场景是什么
企业越来越重视数据价值，但很多企业却没有从中收益，中国整体数据的商业 应用还是处于成长阶段，远没有达到成熟阶段。
数据思维和数据场景成为企业数据商业应用的一个障碍，数字化思维是数据场
景应用的基础，数字思维会提升企业的数据商业敏感度，帮助企业从数据中发现
组织者
• 员工——合伙人；管理者——领导者
组织形态
• 公司+员工——平台+个人
组织边界
• 封闭——开放
组织文化
• 个体与分工——群体与协作；命令与控制——自发与协同
智能商业 先行者的脚步－智能组织的四个阶段
智能技术群的“核聚变”推动智能＋时代
智能技术发展成熟度
基于数据的智能商业－从互联网＋到智能＋
人 工 智 能 (Artificial Intelligence)是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利 用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳 动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。
白金卡用户 高端财富人群 高端保险客户
平台
生态
生态平台
跨行业 跨领域
强技术
智能 数据
数据 巨3
数据 分析
数据 算法
数据生命周期
无数据 不AI
数据本身没有意义， AI本身没有智慧，是人让其有了智慧
人
AI
同生同长
BIG DATA
数据和AI之间是相互依赖的关系 AI的训练依靠大量数据， AI本身又提高了数据的收集速度和数据的质量 人是调节因素（人用自己的智慧去训练和监督人工智能）
数字化和智能化是消费发展的主要推动力
低成本实时 服务海量用
户
满足每一个 用户的个性
需求
快速迭代 自我更新 自我提升
智能商业 先行者的脚步－智能商业的双螺旋
智能商业 先行者的脚步－新模式新业态不断涌现
商业正在被技术与消费者重构
智能商业 先行者的脚步－智能组织：变化一点点发生
组织结构
• 金字塔结构——网状结构
组织机制
• 被组织、被驱动——自驱动、自适应
人工智能商业场景应用及案例解析
互联网对企业的影响与变革
互联网泡 沫
SP盛宴
电子商务 兴起
搜索竞价 机制成熟
B2C趋向成 熟
SNS发展 迅猛
团购网站 涌现
互联网金 融
互联网出 1
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
系，以驱动经营的决策，建立数据触角，去感知企
业经营的变化。
智能经济，未来已来
从互联网＋到智能＋
智能经济 未来已来－智能经济是在数据＋算力＋算法定义的经济
智能经济 未来已来－智能经济架构体系
智能经济 未来已来－消费端倒逼拉动供给端：智能经济的独特路径
智能商业 先行者的脚步－服务消费者的三大特征
数据科学的关键技术
应用 数学
统计
模式 识别
机器 学习
人工 智能
深度 学习
数据可 视化
数据 挖掘
数据 仓库
高性能 计算
人工智能应用场景
案例讨论
让数据驱动企业决策
经营预测－将会发生什么
通过趋势分析，告诉经营者将会发生 什么样的情况及变化？
实时预警－发生了什么
对业务中设定的指标值发出实时 预警提醒
第2次热潮
20世纪s0年代
神经网络相关基础理论的提出
第二次热潮 20世纪80年代
算法应用升级
第三次热潮
2006年至今
深度学习（深度神经网络）基本理论框 架得到了验证，得益于海量数据处理计 算能力的成熟，深度学习技术崛起
基础
大数据
海量数据为人工智 能发展提供燃料
人工智能三大核心
平台
运算力
引擎
算法
运算力是提升大幅 推动人工智能发展
价值，也可以引导企业选择正确的数字化商业进程，数据场景应用其实并不复杂，
业务需求同数据相结合，数据应用场景即刻就会呈现，数据场景的应用往往建立 在数据分析和业务分析之上。从商业应用场景出发，很容易找到数据应用场景。
关键词：数字思维、业务需求、数据分析
数据场景举例
花旗银行 银行 保险
头等舱消费 物业缴费 社交传播
决策模型－我们该怎么办
通过决策分析模型，告诉经营者应该 怎么办？
运营监控－具体情况如何
通过数据多维度分析了解业务的 具体情况
运营分析－为什么会发生
通过数据可视化与智能钻取快速了解 问题的背后原因
让数据驱动企业决策
数据驱动的核心思想是把数据当工具，通过设计关键数
据的采集，进行问题分析，找到业务中的变化和因果关
制造、贸易、服务、医疗、农业、交通、教育等
影响行业
新型产业 形态标准化配置
技术体系
基础设施
互联网技术＋商业模式＋组织形式
➢ 后台云计算、存储技术 ➢ 大数据分析 ➢ 支付体系 ➢ 信用等评价体系
➢ 宽带中国 ➢ 4G/5G网络 ➢ 众多用户 ➢ 移动终端
什么是人工智能？
人工智能的思想源自大学，1956年美国达特茅斯学院的数学系助理教授约翰·麦卡锡等人发起了“达 特茅斯会议 ，首次使用了“人工智能 概念
全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长，2020年达到6800亿市场规模，2030年达到15.7万 亿市场增长。
中国仍然处千人工智能发展早期，中国半导体产品国际市场占有率仅为4%，中国半导体主要依赖进口， 进口量已经超过石油成为进口金额最大的产品。
关键词：运算力 大数据 数据算法
人工智的发展历程
算法深度学习突破 人工智能算法瓶颈
人工智能产业链结构
人工智能产业链图谱
AI 人工智能
人工智能商业应用场景及案例解析
什么是应用场景
应用场景分析就是假定产品或者服务流程在其工作范围内的应用实境,并在此实
Байду номын сангаас境分析和比较其有利和不利因素，找出合理的操作流程的分析工作。用于判断其应用
范围和讨论合理流程，包括条件和配套。场景包括时间、空间、设备支持、社交 及用户情绪等多个方面，最终占领心智
网站 涌现
网 爆发
网 刀子
逐渐 融网
互联 网加 速
互联网对企业的影响与变革
衣
社交
食
生产
流通
融资
消费互
行
联网
支付
交付 产业互联网 工程
学
住
设计
服务
医
消费升级必然带来产业升级
产品
过去20年，互联网改变了消费者的行为 可以称为“消费互联网时代”
未来20年，将进入产业互联网时代 每个行业都要被互联网改变
产业互联网巨大机会