2019年中国商业智能研究报告：全球视角下的商业智能政策环境

　　核心摘要：

　　概念界定：区别于传统商业智能，现阶段商业智能通过将人工智能核心技术与大数据、机器人流程自动化(RPA)、运筹学等技术相结合，促进商业中各领域在产品创新与服务升级等方面实现转型升级。

　　政策环境：美国、英国、欧盟等国家或地区的政策倾向于鼓励企业采用人工智能等新兴技术，但并未明确引导方向及发展领域。对比而言，国内政策更加落地，指明技术与场景落位方向。

　　技术关系：人工智能与大数据、RPA以及运筹学共同为商业智能行业的转型升级提供技术支撑，大数据提供基础资源，RPA应用于多数流程性领域，运筹学发掘资源潜力并进行统筹规划，而人工智能是商业场景实现智能化的核心驱动因素。

　　场景梳理：总结梳理金融风控、物流管理、广告营销、零售电商、交通出行、医疗健康、客户服务、在线教育等8个典型商业智能应用场景。

　　场景解读：从赛道规模、落地形式、典型案例、应用前景等维度，分析解读8个商业智能应用场景的发展现状与增长潜力。

　　产业互联网驱动：产业互联网会重建流量、科技、场景之间的共生关系，创造新型的商业发展生态。同时，产业互联网会在流量端与应用场景侧为商业智能模式创新带来机会。

　　未来市场格局：互联网巨头、人工智能技术公司与商业公司将基于各自在流量、技术落地与行业认知方面的优势三方合力，共建商业智能全新发展生态。

　　个人数据监管影响：以GDPR为代表的个人数据保护法规虽一定程度限制了技术公司模型训练所获取的数据集来源，但也激发技术公司迭代并创新算法以减少采集个人信息用于技术开发的依赖程度。

　　商业智能概念界定

　　新型商业智能定位于通过核心技术对商业活动环节赋能服务

　　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。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。本报告围绕上述界定的商业智能特征展开研究分析，描绘新型商业智能的应用现状、典型玩家布局及未来发展前景。

　　商业智能发展阶段

　　新型商业智能已向多维决策智能阶段转变

　　围绕数据分析与智能化技术的不断迭代创新，商业智能至今共经历四次变革，实现由传统商业智能向新型商业智能的转变过程。商业智能初期阶段用户主要集中于大型企业，产品智能化程度低且部署成本高。随着基础设施建设的日益完善与可视化产品的出现，大量国内外商业智能厂商涌现并迅速发展，推动商业智能技术普及应用。2016年开始，大数据、人工智能、云服务技术的革新发展推动浅层决策智能走向成熟，云端部署能力则吸引更多的中小企业用户，新型商业智能时代逐步开启。现阶段新型商业智能已进入快速成长期，技术融合有效增进了产品的多维智能决策能力，在不断优化解决方案能力的同时可有效降低应用成本。

　　全球视角下的商业智能政策环境

　　中国的政策更加注重推动技术在重点领域实现应用落地