牛艷莉

內(nèi)容摘要：本文根據(jù)我國(guó)商業(yè)智能的背景，從流通業(yè)的角度出發(fā)，分析了商業(yè)智能與營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)結(jié)合。本文認(rèn)為，從政策環(huán)境上看有《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》等多項(xiàng)政策規(guī)劃的支持，從經(jīng)濟(jì)環(huán)境上看我國(guó)正在進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，企業(yè)具有強(qiáng)烈的效率提升動(dòng)機(jī)，從技術(shù)環(huán)境上看我國(guó)大量的研究涌向了商業(yè)智能。

關(guān)鍵詞：商業(yè)智能 人工智能

如今在人工智能、大數(shù)據(jù)等科學(xué)技術(shù)的發(fā)展下，商業(yè)智能能夠在特定環(huán)境下發(fā)揮其自動(dòng)化和智能化的作用。商業(yè)智能（BI）的建設(shè)已經(jīng)是是許多組織的首要任務(wù)，BI的優(yōu)勢(shì)正在迅速吸引更多的支持者。不同組織正在努力了解內(nèi)部和外部資源所產(chǎn)生的迅速增加和多樣性的數(shù)據(jù)量。因此商業(yè)智能已成為許多組織競(jìng)爭(zhēng)的重要基礎(chǔ)，在過(guò)去幾年中一直被國(guó)際領(lǐng)先企業(yè)列為高級(jí)管理人員的重大議程項(xiàng)目之一，成為了學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界關(guān)注的話(huà)題。

在過(guò)去的研究中出現(xiàn)的主題是，組織內(nèi)部使用的商業(yè)智能必須適應(yīng)于使用它的問(wèn)題空間或決策環(huán)境，而這種匹配是商業(yè)智能成功的關(guān)鍵。然而，以從業(yè)者為導(dǎo)向的學(xué)術(shù)研究表明，大多數(shù)企業(yè)的商業(yè)智能應(yīng)用沒(méi)有提高績(jī)效，因?yàn)槠髽I(yè)并沒(méi)有把他們的商業(yè)智能和決策環(huán)境聯(lián)系起來(lái)，商業(yè)智能的決策環(huán)境與商業(yè)智能的功能存在不匹配的現(xiàn)象。商業(yè)智能的績(jī)效指商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)了組織利益，不同企業(yè)的企業(yè)目標(biāo)不同，導(dǎo)致了這種商業(yè)智能的功能需求也不同。而目前我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速滲透下，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)了商業(yè)智能的新一步發(fā)展。

我國(guó)商業(yè)智能發(fā)展的文獻(xiàn)綜述和環(huán)境分析

王惠敏（2015）認(rèn)為，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、價(jià)值鏈和服務(wù)模式創(chuàng)新是未來(lái)商業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，謝夢(mèng)怡（2016）研究了基于OLAP技術(shù)來(lái)分析了以商業(yè)智能提升零售業(yè)的路徑，戴歡（2017）研究了基于商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)。宋丹和黃旭（2016）認(rèn)為，我國(guó)的商業(yè)智能市場(chǎng)需求增速較快，而供給能力和服務(wù)質(zhì)量還存在嚴(yán)重的滯后性，并提出了對(duì)商業(yè)智能未來(lái)發(fā)展的路徑建議。馮超穎和尹航（2017）提出了企業(yè)應(yīng)當(dāng)借助大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的結(jié)合，從而提升企業(yè)的管理效率?？梢钥闯觯晡覈?guó)商業(yè)智能是學(xué)術(shù)界的一個(gè)關(guān)注點(diǎn)，從已有的商業(yè)智能發(fā)展歷史來(lái)看，商業(yè)智能在未來(lái)具有良好的前景。接下來(lái)本文進(jìn)一步通過(guò)政策環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、技術(shù)環(huán)境和投資環(huán)境來(lái)分析商業(yè)智能在我國(guó)的發(fā)展。

從我國(guó)商業(yè)智能的政策環(huán)境來(lái)看，我國(guó)自2015年商業(yè)智能開(kāi)始發(fā)展以來(lái)，在國(guó)家政策已經(jīng)制定了不少規(guī)劃，在2015年國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》當(dāng)中，已經(jīng)將人工智能列為了“互聯(lián)網(wǎng)+”重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)布局，鼓勵(lì)智能家居、智能終端、智能汽車(chē)、機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展。而在2015年7月的《關(guān)于運(yùn)用大數(shù)據(jù)加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)主體服務(wù)和監(jiān)管的若干意見(jiàn)》顯示，意見(jiàn)提出政府部門(mén)應(yīng)當(dāng)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)政府部門(mén)的治理效率，并且需要根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)重構(gòu)治理模式，從而提高政府服務(wù)水平和監(jiān)管能力水平。而在2016年開(kāi)始，國(guó)家的十三五規(guī)劃已經(jīng)將智能制造和機(jī)器人列為了“科技創(chuàng)新2030項(xiàng)目”工程，并且人工智能也在《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》中被列為了重大工程，在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》中也提出國(guó)內(nèi)需要培育人工智能產(chǎn)業(yè)，政府會(huì)投入資金支持和建設(shè)人工智能的標(biāo)準(zhǔn)體系和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。除此之外，在2017年的全國(guó)兩會(huì)上人工智能也被納入了我國(guó)政府工作報(bào)告。因此，在政策環(huán)境上商業(yè)智能已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)在政府資金、政府需求、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等多方面政策支持的發(fā)展機(jī)遇。

從我國(guó)商業(yè)智能的經(jīng)濟(jì)環(huán)境來(lái)看，我國(guó)在過(guò)去是通過(guò)工業(yè)化進(jìn)程推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)急劇增長(zhǎng)，但是在2010年以后資本和勞動(dòng)力都流向了產(chǎn)業(yè)價(jià)值較低的生產(chǎn)部門(mén)，這令我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增速遇到了瓶頸，過(guò)去重發(fā)展輕環(huán)境的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)急需優(yōu)化，目前國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還處于“穩(wěn)著陸”的階段。在2016年國(guó)家推行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，高附加值和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)將會(huì)得到更高的發(fā)展空間，而粗放型的企業(yè)發(fā)展模式已經(jīng)不再適用，而專(zhuān)業(yè)化、精細(xì)化的企業(yè)發(fā)展模式更適應(yīng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要。在這個(gè)背景下，商業(yè)智能促進(jìn)了高附加值和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)的成本優(yōu)化和效率提升，更專(zhuān)業(yè)化的商業(yè)智能技術(shù)將更容易得到國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)的歡迎。

從我國(guó)商業(yè)智能的技術(shù)環(huán)境來(lái)看，我國(guó)的人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文在國(guó)際水平領(lǐng)先。根據(jù)艾瑞咨詢(xún)的數(shù)據(jù)顯示，在國(guó)際人工智能頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議中，在AAAI會(huì)議中我國(guó)學(xué)者總共提交了2571篇研究成果，并且企業(yè)與高校的產(chǎn)學(xué)合作更為頻繁。

從我國(guó)商業(yè)智能的投融資環(huán)境來(lái)看，目前商業(yè)智能產(chǎn)業(yè)的行業(yè)集中度較低。根據(jù)艾瑞咨詢(xún)的數(shù)據(jù)顯示，2015年是近五年來(lái)融資次數(shù)最多的一年，達(dá)到了33次，而2016年的融資次數(shù)達(dá)到31次，以天使輪融資、A輪融資與B輪融資居多，而服務(wù)于金融企業(yè)的商業(yè)智能的融資成功率較高（見(jiàn)圖1）。

商業(yè)智能的應(yīng)用理論

（一）商業(yè)智能的功能分析

商業(yè)智能運(yùn)用如商業(yè)、安全、金融、營(yíng)銷(xiāo)、法律、教育、科學(xué)、工程、醫(yī)學(xué)可視化、生物信息學(xué)、健康信息學(xué)、人文、零售、電信，雖然商業(yè)智能在企業(yè)中廣泛應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)和電子商務(wù)，但商業(yè)智能應(yīng)用程序在許多領(lǐng)域都在增長(zhǎng)。通過(guò)對(duì)流程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，企業(yè)也能夠快速利用這項(xiàng)功能來(lái)防范商業(yè)欺詐。手機(jī)欺詐檢測(cè)的樣本被用于收集事件并進(jìn)行分析以檢測(cè)正?；蚱墼p行為的使用模式。商業(yè)智能理論和實(shí)踐的許多特點(diǎn)都存在：數(shù)據(jù)集成、實(shí)時(shí)分析、信息保護(hù)機(jī)制、協(xié)作和團(tuán)隊(duì)合作。

數(shù)據(jù)集成。Dayal等（2009）分析了商業(yè)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集成流所需的需求、當(dāng)前技術(shù)的局限性、挑戰(zhàn)以及應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的框架。如今商業(yè)智能的目標(biāo)是促進(jìn)技術(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)和使用，以滿(mǎn)足新的和不斷變化的業(yè)務(wù)需求，解決方案可以是一種分層的數(shù)據(jù)集成流程生命周期方法，隨著更復(fù)雜的集成流程設(shè)計(jì)，創(chuàng)建自動(dòng)化或半自動(dòng)化技術(shù)來(lái)幫助從業(yè)者處理復(fù)雜性是十分重要的。

實(shí)時(shí)分析。Nguyen等（2005）提出了一種基于事件驅(qū)動(dòng)的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，從而運(yùn)行商業(yè)智能應(yīng)用同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析業(yè)務(wù)流程和操作。“感知與響應(yīng)的服務(wù)體系”（SARESA）為此提供實(shí)時(shí)監(jiān)控的過(guò)程，讓企業(yè)能夠快速利用時(shí)間敏感性較強(qiáng)的商業(yè)機(jī)會(huì)。商業(yè)智能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)分析需求不是傳統(tǒng)商業(yè)智能系統(tǒng)的一部分，它包括數(shù)據(jù)時(shí)效性、連續(xù)數(shù)據(jù)集成、分析和主動(dòng)決策引擎，并且具有高可用性和靈活性。如前所述，手機(jī)欺詐檢測(cè)的樣本被用來(lái)瀏覽體系結(jié)構(gòu)的方法。呼叫詳細(xì)記錄（CDR）聚集事件和分析檢測(cè)正?；蚱墼p行為的使用模式。

信息保護(hù)機(jī)制。Finneran和Russell（2011）提出企業(yè)能力的識(shí)別和構(gòu)建需要業(yè)務(wù)持續(xù)過(guò)程和管理報(bào)告的生成能力。而為了優(yōu)化業(yè)務(wù)，企業(yè)需要通過(guò)制定標(biāo)準(zhǔn)措施和跟蹤歷史來(lái)度量和管理銷(xiāo)售額的趨勢(shì)分析。最后，控制信息流的工作被劃分為管理和保護(hù)，這意味著需要數(shù)據(jù)治理的持續(xù)框架，使企業(yè)的數(shù)據(jù)可信度提高，并保護(hù)企業(yè)內(nèi)部傳遞的信息。

團(tuán)隊(duì)協(xié)作。Berthold等（2010）認(rèn)為，企業(yè)的普遍缺點(diǎn)是缺乏分析數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)上下文信息，很少?gòu)?qiáng)調(diào)強(qiáng)協(xié)作的數(shù)據(jù)，缺乏有效或及時(shí)地集成外部或非結(jié)構(gòu)化信息的方法。商業(yè)智能系統(tǒng)允許企業(yè)用戶(hù)以協(xié)作的方式制定策略，將信息獲取反饋到企業(yè)用戶(hù)手中。它是通過(guò)靈活的數(shù)據(jù)模型、可伸縮的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)配置方法、信息自助服務(wù)環(huán)境和集成的協(xié)作環(huán)境完成的。通過(guò)使用這些方法，企業(yè)用戶(hù)具有用于特定和協(xié)作決策的體系結(jié)構(gòu)。

（二）商業(yè)智能應(yīng)用的環(huán)境支持

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，能夠以較低的成本獲取和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。任何在線信息網(wǎng)站或設(shè)備都能采集到新的數(shù)據(jù)，包括電子商務(wù)網(wǎng)站、RFID標(biāo)簽、網(wǎng)站、電子郵件、博客等，本文從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和云數(shù)據(jù)來(lái)介紹商業(yè)智能的應(yīng)用。

結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)類(lèi)型。從廣義上來(lái)看，數(shù)據(jù)可以分為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類(lèi)型的數(shù)據(jù)，Park和Song（2011）認(rèn)為隨著現(xiàn)代企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的迅速堆積，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)對(duì)于商業(yè)智能的無(wú)縫分析顯得極為重要。特別是大多數(shù)有價(jià)值的業(yè)務(wù)信息被編碼在非結(jié)構(gòu)化文本文檔（包括Internet網(wǎng)頁(yè)）中時(shí)，需要專(zhuān)門(mén)的文本OLAP分析工具提供解決方案，通過(guò)以結(jié)構(gòu)化關(guān)系數(shù)據(jù)相同的方式來(lái)對(duì)文本文檔進(jìn)行多維分析。而文本挖掘和信息檢索是處理文本數(shù)據(jù)的主要技術(shù)。企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的商業(yè)智能平臺(tái)，將信息檢索、文本挖掘和信息提取技術(shù)與OLAP技術(shù)結(jié)合起來(lái)，將成為實(shí)現(xiàn)有效的商業(yè)智能平臺(tái)。

數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)。商業(yè)智能所提供數(shù)據(jù)的主要來(lái)源是從數(shù)據(jù)庫(kù)中收集的，如今數(shù)據(jù)獲取的成本低并且十分方便，而且數(shù)據(jù)獲取量往往較大，一般達(dá)到了10到100TB量的數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)是使用半結(jié)構(gòu)化多維建模，數(shù)據(jù)庫(kù)需要收集和存儲(chǔ)由最終用戶(hù)提取和分析的大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的靈活性如何影響其使用。

數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了對(duì)歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛性和復(fù)雜性分析的支持，這為商業(yè)智能構(gòu)建預(yù)測(cè)模型提供基礎(chǔ)。涉及數(shù)據(jù)挖掘的方面包括模型、屬性、接口、設(shè)置、過(guò)程和遠(yuǎn)程和分布式數(shù)據(jù)。而目前數(shù)據(jù)挖掘面臨的兩個(gè)主要挑戰(zhàn)，包括了設(shè)立標(biāo)準(zhǔn)體系，用于清理、轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)。

云數(shù)據(jù)。云虛擬化允許虛擬服務(wù)器在云中托管，最終提供低成本的硬件和軟件，同時(shí)提供更好的資源利用。隨著信息咨詢(xún)企業(yè)朝著以云計(jì)算為基礎(chǔ)的產(chǎn)品，將為商業(yè)智能產(chǎn)業(yè)提供更高的可伸縮性和更低成本的靈活性。

我國(guó)商業(yè)智能的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

廣告營(yíng)銷(xiāo)的應(yīng)用分析。商業(yè)智能可以完成基于個(gè)性化推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)模式，在廣告營(yíng)銷(xiāo)中商業(yè)智能的應(yīng)用空間龐大，商業(yè)智能通過(guò)用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行建立用戶(hù)畫(huà)像或市場(chǎng)細(xì)分，比如上網(wǎng)特征、購(gòu)物偏好、搜索關(guān)鍵詞等，并且根據(jù)產(chǎn)品屬性與用戶(hù)需求進(jìn)行匹配，通過(guò)決策模型來(lái)實(shí)施定向廣告投放。其中，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦是學(xué)界研究最多的兩個(gè)領(lǐng)域，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是以?xún)?yōu)惠短信、優(yōu)惠券等促銷(xiāo)策略來(lái)讓目標(biāo)客戶(hù)產(chǎn)生響應(yīng)，而個(gè)性化推薦是根據(jù)時(shí)間、方式和產(chǎn)品的合理性，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行咨詢(xún)服務(wù)，比如“猜你喜歡”的推薦頁(yè)或推薦欄。

電子商務(wù)的應(yīng)用分析。在電子商務(wù)的實(shí)踐中，不同用戶(hù)群體的價(jià)格敏感性程度存在差異，并且需求變化存在季節(jié)性變化，不同商品需求的替代關(guān)系與互補(bǔ)關(guān)系更容易產(chǎn)生，商業(yè)智能可以用于商品組合優(yōu)化、彈性定價(jià)與智能促銷(xiāo)來(lái)完成收益管理，以及通過(guò)交易數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，通過(guò)合適的消費(fèi)場(chǎng)景來(lái)為用戶(hù)提供服務(wù)產(chǎn)品以及建立促銷(xiāo)優(yōu)化模型，這在差異化定價(jià)、動(dòng)態(tài)定價(jià)和組合定價(jià)的實(shí)施中尤為明顯。

供應(yīng)鏈優(yōu)化的應(yīng)用分析。商業(yè)智能通過(guò)運(yùn)籌學(xué)模型提高供應(yīng)鏈效率和柔性，供應(yīng)鏈分為入庫(kù)和出庫(kù)。在供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的入庫(kù)環(huán)節(jié)中，商業(yè)智能能夠根據(jù)商品的歷史數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)易碎、易損壞的商品進(jìn)行預(yù)包裝，對(duì)銷(xiāo)售量進(jìn)行預(yù)測(cè)而設(shè)立預(yù)庫(kù)存；在供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的入庫(kù)以后，借助商業(yè)智能來(lái)完成最優(yōu)補(bǔ)貨以及倉(cāng)庫(kù)間調(diào)貨的方案，并且優(yōu)化揀貨過(guò)程和貨物擺放，以及配送路線、路徑優(yōu)化和車(chē)輛調(diào)度。另外，通過(guò)商業(yè)智能對(duì)有強(qiáng)生命周期特征的商品來(lái)采取對(duì)應(yīng)的促銷(xiāo)策略，避免倉(cāng)庫(kù)積壓貨物導(dǎo)致的效率低下。

智能客服的應(yīng)用分析。客服行業(yè)屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，往往需要大量的人力來(lái)完成工作。但是在我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的背景下，人們對(duì)人員服務(wù)的需求頻次越來(lái)越高，并且對(duì)于服務(wù)質(zhì)量具有較高期望，而與用戶(hù)需求矛盾的是，我國(guó)客服行業(yè)的需求具有季節(jié)性特征，對(duì)于爆炸性的需求增長(zhǎng)難以滿(mǎn)足。而且，客服員工的工作時(shí)間不規(guī)律，往往令該行業(yè)的從業(yè)人員的生活質(zhì)量較低，招聘工作難以展開(kāi)，從而我國(guó)客服行業(yè)一度缺乏有效數(shù)量。另外，大量用戶(hù)借助客戶(hù)服務(wù)來(lái)使用查詢(xún)業(yè)務(wù)，往往可能因?yàn)槁氊?zé)歸屬而產(chǎn)生爭(zhēng)執(zhí)，造成了客服人員的資源浪費(fèi)。商業(yè)智能能夠通過(guò)APP、微信等智能終端軟件來(lái)和用戶(hù)進(jìn)行交流，能夠自動(dòng)化解決用戶(hù)的困難，比如業(yè)務(wù)咨詢(xún)、語(yǔ)音導(dǎo)航等結(jié)構(gòu)性較強(qiáng)的服務(wù)，這提高了客服的運(yùn)營(yíng)效率，并且避免了客服員工的個(gè)人原因而產(chǎn)生的不滿(mǎn)意服務(wù)，商業(yè)智能能夠使客服更為標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化。

綜上所述，未來(lái)商業(yè)智能的應(yīng)用具有更廣泛的空間，本文根據(jù)我國(guó)商業(yè)智能的背景，為我國(guó)企業(yè)發(fā)展提出以下建議：

首先，企業(yè)可以獲得海量多維度的數(shù)據(jù)，比如網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)等，這為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用營(yíng)造了發(fā)展空間，商業(yè)智能的應(yīng)用也變得更為廣泛；其次，商業(yè)智能能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的可視化分析，幫助數(shù)據(jù)更容易被理解，營(yíng)銷(xiāo)人員能夠更有效的認(rèn)知數(shù)據(jù)，而且能夠建立運(yùn)籌學(xué)模型，對(duì)企業(yè)內(nèi)部的人力資源、財(cái)務(wù)資源等資源提供更有效的配置，能夠通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)策略、定價(jià)策略、庫(kù)存策略等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)執(zhí)行；再次，商業(yè)智能能夠?qū)φZ(yǔ)音、圖像、語(yǔ)言、觸覺(jué)等進(jìn)行識(shí)別，并且具有機(jī)器思考能力，對(duì)于消費(fèi)者行為的觀察能夠更為細(xì)致，在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的運(yùn)用將會(huì)更為廣泛；最后，本文提出了廣告營(yíng)銷(xiāo)、電子商務(wù)、供應(yīng)鏈優(yōu)化和智能客服與商業(yè)智能的結(jié)合，從精準(zhǔn)推薦、智能定價(jià)、庫(kù)存優(yōu)化和智能客服的角度闡述了商業(yè)智能的應(yīng)用。

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