牛艷莉

內(nèi)容摘要：本文根據(jù)我國商業(yè)智能的背景，從流通業(yè)的角度出發(fā)，分析了商業(yè)智能與營銷服務結合。本文認為，從政策環(huán)境上看有《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等多項政策規(guī)劃的支持，從經(jīng)濟環(huán)境上看我國正在進行供給側結構性改革，企業(yè)具有強烈的效率提升動機，從技術環(huán)境上看我國大量的研究涌向了商業(yè)智能。

關鍵詞：商業(yè)智能 人工智能

如今在人工智能、大數(shù)據(jù)等科學技術的發(fā)展下，商業(yè)智能能夠在特定環(huán)境下發(fā)揮其自動化和智能化的作用。商業(yè)智能（BI）的建設已經(jīng)是是許多組織的首要任務，BI的優(yōu)勢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爭的重要基礎，在過去幾年中一直被國際領先企業(yè)列為高級管理人員的重大議程項目之一，成為了學術界和實務界關注的話題。

在過去的研究中出現(xiàn)的主題是，組織內(nèi)部使用的商業(yè)智能必須適應于使用它的問題空間或決策環(huán)境，而這種匹配是商業(yè)智能成功的關鍵。然而，以從業(yè)者為導向的學術研究表明，大多數(shù)企業(yè)的商業(yè)智能應用沒有提高績效，因為企業(yè)并沒有把他們的商業(yè)智能和決策環(huán)境聯(lián)系起來，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)智能的績效指商業(yè)智能實現(xiàn)了組織利益，不同企業(yè)的企業(yè)目標不同，導致了這種商業(yè)智能的功能需求也不同。而目前我國的互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速滲透下，大數(shù)據(jù)驅(qū)動了商業(yè)智能的新一步發(fā)展。

我國商業(yè)智能發(fā)展的文獻綜述和環(huán)境分析

王惠敏（2015）認為，精準營銷、價值鏈和服務模式創(chuàng)新是未來商業(yè)的發(fā)展趨勢，謝夢怡（2016）研究了基于OLAP技術來分析了以商業(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)設計。宋丹和黃旭（2016）認為，我國的商業(yè)智能市場需求增速較快，而供給能力和服務質(zhì)量還存在嚴重的滯后性，并提出了對商業(yè)智能未來發(fā)展的路徑建議。馮超穎和尹航（2017）提出了企業(yè)應當借助大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的結合，從而提升企業(yè)的管理效率?？梢钥闯?，近年我國商業(yè)智能是學術界的一個關注點，從已有的商業(yè)智能發(fā)展歷史來看，商業(yè)智能在未來具有良好的前景。接下來本文進一步通過政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、技術環(huán)境和投資環(huán)境來分析商業(yè)智能在我國的發(fā)展。

從我國商業(yè)智能的政策環(huán)境來看，我國自2015年商業(yè)智能開始發(fā)展以來，在國家政策已經(jīng)制定了不少規(guī)劃，在2015年國務院發(fā)布《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》當中，已經(jīng)將人工智能列為了“互聯(lián)網(wǎng)+”重點產(chǎn)業(yè)布局，鼓勵智能家居、智能終端、智能汽車、機器人技術的發(fā)展。而在2015年7月的《關于運用大數(shù)據(jù)加強對市場主體服務和監(jiān)管的若干意見》顯示，意見提出政府部門應當借助大數(shù)據(jù)技術來增強政府部門的治理效率，并且需要根據(jù)大數(shù)據(jù)技術來重構治理模式，從而提高政府服務水平和監(jiān)管能力水平。而在2016年開始，國家的十三五規(guī)劃已經(jīng)將智能制造和機器人列為了“科技創(chuàng)新2030項目”工程，并且人工智能也在《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》中被列為了重大工程，在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》中也提出國內(nèi)需要培育人工智能產(chǎn)業(yè)，政府會投入資金支持和建設人工智能的標準體系和知識產(chǎn)權保護。除此之外，在2017年的全國兩會上人工智能也被納入了我國政府工作報告。因此，在政策環(huán)境上商業(yè)智能已經(jīng)到達了一個在政府資金、政府需求、知識產(chǎn)權等多方面政策支持的發(fā)展機遇。

從我國商業(yè)智能的經(jīng)濟環(huán)境來看，我國在過去是通過工業(yè)化進程推動了經(jīng)濟急劇增長，但是在2010年以后資本和勞動力都流向了產(chǎn)業(yè)價值較低的生產(chǎn)部門，這令我國的經(jīng)濟增速遇到了瓶頸，過去重發(fā)展輕環(huán)境的經(jīng)濟結構急需優(yōu)化，目前國內(nèi)的經(jīng)濟增長還處于“穩(wěn)著陸”的階段。在2016年國家推行供給側結構性改革背景下，高附加值和知識密集型產(chǎn)業(yè)將會得到更高的發(fā)展空間，而粗放型的企業(yè)發(fā)展模式已經(jīng)不再適用，而專業(yè)化、精細化的企業(yè)發(fā)展模式更適應經(jīng)濟結構調(diào)整的需要。在這個背景下，商業(yè)智能促進了高附加值和知識密集型產(chǎn)業(yè)的成本優(yōu)化和效率提升，更專業(yè)化的商業(yè)智能技術將更容易得到國內(nèi)產(chǎn)業(yè)市場的歡迎。

從我國商業(yè)智能的技術環(huán)境來看，我國的人工智能領域的學術論文在國際水平領先。根據(jù)艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)顯示，在國際人工智能頂級學術會議中，在AAAI會議中我國學者總共提交了2571篇研究成果，并且企業(yè)與高校的產(chǎn)學合作更為頻繁。

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

商業(yè)智能的應用理論

（一）商業(yè)智能的功能分析

商業(yè)智能運用如商業(yè)、安全、金融、營銷、法律、教育、科學、工程、醫(yī)學可視化、生物信息學、健康信息學、人文、零售、電信，雖然商業(yè)智能在企業(yè)中廣泛應用于標準業(yè)務和電子商務，但商業(yè)智能應用程序在許多領域都在增長。通過對流程進行實時監(jiān)控，企業(yè)也能夠快速利用這項功能來防范商業(yè)欺詐。手機欺詐檢測的樣本被用于收集事件并進行分析以檢測正?；蚱墼p行為的使用模式。商業(yè)智能理論和實踐的許多特點都存在：數(shù)據(jù)集成、實時分析、信息保護機制、協(xié)作和團隊合作。

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、當前技術的局限性、挑戰(zhàn)以及應對這些挑戰(zhàn)的框架。如今商業(yè)智能的目標是促進技術的最優(yōu)設計和使用，以滿足新的和不斷變化的業(yè)務需求，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，隨著更復雜的集成流程設計，創(chuàng)建自動化或半自動化技術來幫助從業(yè)者處理復雜性是十分重要的。

實時分析。Nguyen等（2005）提出了一種基于事件驅(qū)動的信息技術基礎設施，從而運行商業(yè)智能應用同時實現(xiàn)實時分析業(yè)務流程和操作。“感知與響應的服務體系”（SARESA）為此提供實時監(jiān)控的過程，讓企業(yè)能夠快速利用時間敏感性較強的商業(yè)機會。商業(yè)智能系統(tǒng)的實時分析需求不是傳統(tǒng)商業(yè)智能系統(tǒng)的一部分，它包括數(shù)據(jù)時效性、連續(xù)數(shù)據(jù)集成、分析和主動決策引擎，并且具有高可用性和靈活性。如前所述，手機欺詐檢測的樣本被用來瀏覽體系結構的方法。呼叫詳細記錄（CDR）聚集事件和分析檢測正?；蚱墼p行為的使用模式。

信息保護機制。Finneran和Russell（2011）提出企業(yè)能力的識別和構建需要業(yè)務持續(xù)過程和管理報告的生成能力。而為了優(yōu)化業(yè)務，企業(yè)需要通過制定標準措施和跟蹤歷史來度量和管理銷售額的趨勢分析。最后，控制信息流的工作被劃分為管理和保護，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，并保護企業(yè)內(nèi)部傳遞的信息。

團隊協(xié)作。Berthold等（2010）認為，企業(yè)的普遍缺點是缺乏分析數(shù)據(jù)的業(yè)務上下文信息，很少強調(diào)強協(xié)作的數(shù)據(jù)，缺乏有效或及時地集成外部或非結構化信息的方法。商業(yè)智能系統(tǒng)允許企業(yè)用戶以協(xié)作的方式制定策略，將信息獲取反饋到企業(yè)用戶手中。它是通過靈活的數(shù)據(jù)模型、可伸縮的數(shù)據(jù)存儲、業(yè)務配置方法、信息自助服務環(huán)境和集成的協(xié)作環(huán)境完成的。通過使用這些方法，企業(yè)用戶具有用于特定和協(xié)作決策的體系結構。

（二）商業(yè)智能應用的環(huán)境支持

隨著計算機技術的進步，能夠以較低的成本獲取和存儲的數(shù)據(jù)量越來越大。任何在線信息網(wǎng)站或設備都能采集到新的數(shù)據(jù)，包括電子商務網(wǎng)站、RFID標簽、網(wǎng)站、電子郵件、博客等，本文從結構化和非結構化和數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘和云數(shù)據(jù)來介紹商業(yè)智能的應用。

結構化和非結構化和數(shù)據(jù)類型。從廣義上來看，數(shù)據(jù)可以分為結構化和非結構化類型的數(shù)據(jù)，Park和Song（2011）認為隨著現(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，結構化和非結構化的數(shù)據(jù)對于商業(yè)智能的無縫分析顯得極為重要。特別是大多數(shù)有價值的業(yè)務信息被編碼在非結構化文本文檔（包括Internet網(wǎng)頁）中時，需要專門的文本OLAP分析工具提供解決方案，通過以結構化關系數(shù)據(jù)相同的方式來對文本文檔進行多維分析。而文本挖掘和信息檢索是處理文本數(shù)據(jù)的主要技術。企業(yè)應當建立包含結構化和非結構化數(shù)據(jù)的商業(yè)智能平臺，將信息檢索、文本挖掘和信息提取技術與OLAP技術結合起來，將成為實現(xiàn)有效的商業(yè)智能平臺。

數(shù)據(jù)庫建設。商業(yè)智能所提供數(shù)據(jù)的主要來源是從數(shù)據(jù)庫中收集的，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，一般達到了10到100TB量的數(shù)據(jù)。實時數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢是使用半結構化多維建模，數(shù)據(jù)庫需要收集和存儲由最終用戶提取和分析的大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫的靈活性如何影響其使用。

數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術提供了對歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)進行廣泛性和復雜性分析的支持，這為商業(yè)智能構建預測模型提供基礎。涉及數(shù)據(jù)挖掘的方面包括模型、屬性、接口、設置、過程和遠程和分布式數(shù)據(jù)。而目前數(shù)據(jù)挖掘面臨的兩個主要挑戰(zhàn)，包括了設立標準體系，用于清理、轉(zhuǎn)換和準備數(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器在云中托管，最終提供低成本的硬件和軟件，同時提供更好的資源利用。隨著信息咨詢企業(yè)朝著以云計算為基礎的產(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。

我國商業(yè)智能的未來發(fā)展趨勢

廣告營銷的應用分析。商業(yè)智能可以完成基于個性化推薦系統(tǒng)的精準營銷模式，在廣告營銷中商業(yè)智能的應用空間龐大，商業(yè)智能通過用戶數(shù)據(jù)來進行建立用戶畫像或市場細分，比如上網(wǎng)特征、購物偏好、搜索關鍵詞等，并且根據(jù)產(chǎn)品屬性與用戶需求進行匹配，通過決策模型來實施定向廣告投放。其中，精準營銷和個性化推薦是學界研究最多的兩個領域，精準營銷是以優(yōu)惠短信、優(yōu)惠券等促銷策略來讓目標客戶產(chǎn)生響應，而個性化推薦是根據(jù)時間、方式和產(chǎn)品的合理性，對用戶進行咨詢服務，比如“猜你喜歡”的推薦頁或推薦欄。

電子商務的應用分析。在電子商務的實踐中，不同用戶群體的價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系與互補關系更容易產(chǎn)生，商業(yè)智能可以用于商品組合優(yōu)化、彈性定價與智能促銷來完成收益管理，以及通過交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和競爭對手數(shù)據(jù)進行多維分析，通過合適的消費場景來為用戶提供服務產(chǎn)品以及建立促銷優(yōu)化模型，這在差異化定價、動態(tài)定價和組合定價的實施中尤為明顯。

供應鏈優(yōu)化的應用分析。商業(yè)智能通過運籌學模型提高供應鏈效率和柔性，供應鏈分為入庫和出庫。在供應鏈系統(tǒng)中的入庫環(huán)節(jié)中，商業(yè)智能能夠根據(jù)商品的歷史數(shù)據(jù)來對易碎、易損壞的商品進行預包裝，對銷售量進行預測而設立預庫存；在供應鏈系統(tǒng)中的入庫以后，借助商業(yè)智能來完成最優(yōu)補貨以及倉庫間調(diào)貨的方案，并且優(yōu)化揀貨過程和貨物擺放，以及配送路線、路徑優(yōu)化和車輛調(diào)度。另外，通過商業(yè)智能對有強生命周期特征的商品來采取對應的促銷策略，避免倉庫積壓貨物導致的效率低下。

智能客服的應用分析。客服行業(yè)屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，往往需要大量的人力來完成工作。但是在我國移動互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的背景下，人們對人員服務的需求頻次越來越高，并且對于服務質(zhì)量具有較高期望，而與用戶需求矛盾的是，我國客服行業(yè)的需求具有季節(jié)性特征，對于爆炸性的需求增長難以滿足。而且，客服員工的工作時間不規(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，從而我國客服行業(yè)一度缺乏有效數(shù)量。另外，大量用戶借助客戶服務來使用查詢業(yè)務，往往可能因為職責歸屬而產(chǎn)生爭執(zhí)，造成了客服人員的資源浪費。商業(yè)智能能夠通過APP、微信等智能終端軟件來和用戶進行交流，能夠自動化解決用戶的困難，比如業(yè)務咨詢、語音導航等結構性較強的服務，這提高了客服的運營效率，并且避免了客服員工的個人原因而產(chǎn)生的不滿意服務，商業(yè)智能能夠使客服更為標準化、統(tǒng)一化。

綜上所述，未來商業(yè)智能的應用具有更廣泛的空間，本文根據(jù)我國商業(yè)智能的背景，為我國企業(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)絡流量數(shù)據(jù)、運營商數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)等，這為機器學習技術的應用營造了發(fā)展空間，商業(yè)智能的應用也變得更為廣泛；其次，商業(yè)智能能夠支持數(shù)據(jù)的可視化分析，幫助數(shù)據(jù)更容易被理解，營銷人員能夠更有效的認知數(shù)據(jù)，而且能夠建立運籌學模型，對企業(yè)內(nèi)部的人力資源、財務資源等資源提供更有效的配置，能夠通過營銷策略、定價策略、庫存策略等實現(xiàn)自動執(zhí)行；再次，商業(yè)智能能夠?qū)φZ音、圖像、語言、觸覺等進行識別，并且具有機器思考能力，對于消費者行為的觀察能夠更為細致，在市場營銷領域的運用將會更為廣泛；最后，本文提出了廣告營銷、電子商務、供應鏈優(yōu)化和智能客服與商業(yè)智能的結合，從精準推薦、智能定價、庫存優(yōu)化和智能客服的角度闡述了商業(yè)智能的應用。

參考文獻：

1.馮超穎，尹航.基于大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)企業(yè)智能管理模式分析[J]. 商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（11）

2.戴歡.基于商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 科技廣場，2017（2）

3.宋丹，黃旭.信息科技視角下商業(yè)智能的發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢及創(chuàng)新應用[J].科技創(chuàng)新與應用，2016（23）

4.謝夢怡.基于OLAP的零售業(yè)商業(yè)智能管理解決方案[J].黑龍江科技信息，2016（2）

5.王惠敏.大數(shù)據(jù)背景下電子商務的價值創(chuàng)造與模式創(chuàng)新[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2015（7）