大数据和人工智能：商业的未来

大数据、人工智能正成为技术界的热点，人人在谈大数据，人人在谈人工智能。随着近年来产业的持续升级，大数据和人工智能的商业价值不断凸显。

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务；模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率；加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。而人工智能的视觉、语音、语言三个感知功能，可以辅助识别帮助企业决策，自动化提高生产力。经济合作与发展组织（OECD）估计，自动化技术将提升生产力，带来巨大经济效益，受益蓝领工人与消费者，有助于增加财富。

那么当大数据与人工智能综合运用时，可以挖掘出什么样的商业价值呢？本文分析了现有的大数据+人工智能应用，分析了商务智能、实现持续的客户支持、增强反欺诈能力等八个大数据+人工智能的商业价值点。

预计到2018年底，70%的企业(付费墙)将实现人工智能(AI)。这一比例高于2016年的40%和2017年的51%。这些统计数据清楚地表明了一点——大数据和人工智能将长此以往地发展。尽管多数人已知道这项技术正为生活带来翻天覆地的变化，也可以为人们提供更多定制化体验，但仍有不少人不知道这项技术将如何造福企业。

如果你和许多人一样，想知道大数据和人工智能对商务究竟有什么好处，那么你就选对了地方。

在此，我们将讨论AI如何使商界变得更好。

1.提高商务智能

多亏了商务智能，商业分析变得更简易有效。让商务智能成为可能的数据工具正是大数据。在引入大数据之前，商务智能在一定程度上是被限制的。然而现在，商务智能被认为是一个合法的职业。

事实上，许多公司和企业都在通过聘请商业情报专家以更好地利用这种新涌入的信息。这是为了帮助他们的公司更上一层楼。

2.了解、定位和服务客户

说到大数据应用，这是最为大众熟知的领域之一。这一应用主要关注的是利用大数据更好地了解客户，同时了解他们的喜好和行为。通过实施大数据(并聘请大数据专家)，企业现在可以通过文本分析、浏览器日志和社交媒体数据来扩展其传统数据集，并获得客户的完整画像。

此举的主要目的是创建可预测模型。

3.改变社交媒体的使用方式

人工智能影响商界的主要途径之一便是通过社交媒体。在未来的几个月甚至几年里，个性化内容实时定位会毫无疑问地增加。而这些举措都有一个最终目标——增加销售机会。

这是可能的，因为人工智能可以利用有效的行为目标方法。其中一个能体现AI这种能力的例子就是，由于启用了营销堆栈，一旦平台上有任何人开始搜索新的CRM(客户关系管理)软件，AI就可以进行有效而精准的判定。有了这些信息，商家就可以自动响应，为其提供更好的购买体验。

4.客户响应式产品的引入

大数据不仅可以通过使其具有前瞻性来改善客户服务，还可以让公司生产满足客户需求的产品。如今，产品设计正以前所未有的方式专注于满足客户的需求。数据分析可以用来预测顾客的产品的需求，而不是依靠客户告诉企业他们想从产品中得到什么。

得益于大数据，企业可以通过收集用户的购买习惯、调查数据甚至是客户的案例场景信息，来决定未来该做什么产品，产品看起来如何。

5.增强反欺诈能力

那些成为职业“骗子”的人在现代数字世界提升了他们的游戏水平。虽然这是事实，但人工智能提供的“欺诈检测工具”功能可以帮助企业防范这些错综复杂的欺诈阴谋。这一应用变成可能，还要归功于众企业们正在使用的视频识别、自然语言处理、语音识别、机器学习引擎和自动化技术。

6.提高效率

工业工程师是能使生产制作流程更有效率的专业人员。他们明白，没有大数据，这种效率的提高几乎是不可能的。如今，大数据为每种加工和产品提供了丰富的信息。那些知道如何利用大数据的人明白，丰富的数据正在传递讯息，而聪明的企业就会接受讯息。

工程师们还在利用大数据来寻找提高流程运行效率的方法。这些大数据的分析也很符合约束条例。有了大数据，限制变得更容易识别。一旦认识到这一点，就可以快速确定约束是否绑定，如何绑定。通过创建和删除约束，业务层面可以看到吞吐量和性能的大幅提高。大数据在找到所有这些答案方面发挥了重要作用。

7.实现持续的客户支持

现在聊天机器人已经很常见，且能够提供7天24小时制的客户支持，企业可以充分利用CRM系统收集的数据。这使得他们能够获得更有价值的客户洞察力。当充分发挥其潜力时，数据可以帮助优化几个触点，包括聊天机器人的交互性，以及创建一个充满客户数据的反馈循环。

这意味着人工智能帮助企业创造了终极客户体验。这一切都归功于必不可少的客户数据收集、分析和使用。

8.降低成本

有了大数据，企业可以利用现有的信息来降低成本。怎样降低？通过发现行业内的趋势、预测未来事件来实现。知道事件什么时候可能发生有助于企业改进计划和预测。负责规划的人能够知道应该什么时候生产，生产多少。他们可以预测给定期限内的库存，以确保最后不会对客户造成产品过剩的情况。

毕竟，维持库存的成本极其高昂。企业不仅要承担帐面成本，还要把资本与不必要的存货捆绑在一起。有了大数据分析，就有可能预测什么时候适宜销售，什么时候需要生产。更深入的分析甚至可以显示企业购买库存的最佳时间是什么时候，需要保留多少库存。