隨著人工智能與大數據技術的快速發展，數據作為智能商業時代的重要生產要素，不僅互聯網企業重視，眾多傳統企業也紛紛佈局，欲通過數據進行轉型升級。那麼在智能商業時代，如何才能做到有效提取數據價值，在競爭中脫穎而出？
變現最快的應用：精準營銷
今天，讓市場為之興奮的早已不是算法的突破，噱頭十足的人機大戰比賽，更讓我們期待的是人工智能、大數據技術與場景的深度融合，在實際商業或公共事業中解決具體的業務問題，用數據全面驅動業務發展。
精準營銷作為能夠直接為企業帶來利益增值的應用場景，一直受到企業的青睞。市場上各種以大數據為驅動力的精準營銷產品紛繁多樣：電商網站的關聯銷售，電影周邊產品推薦、搜索引擎排序等。譽存科技曾經也做過幾個關於精準營銷的成功案例，如為國內某知名旅遊公司做遊客畫像和產品的精準匹配，為某銀行的企業獲客提供智能輔助。
數據智能的本質：預測&決策
商業，作為人類特有的經濟活動，其本質是交換，且是基於人們對價值認識的等價交換。在互聯網時代，商業又衍化為智能商業，其本質也細化為“發現需求，創造價值，滿足需求，獲得回報”。
眾所周知，大數據的核心價值是預測，有了預測就能更高效的作出正確的決策。這是數據智能化之路最為艱難，實現過程最為複雜，但產出價值也最高的應用。關於數據智能的經濟學本質，在《2018年數據智能生態報告》中，專家團隊也詳細為我們作了解釋。
下面，我們就要探討一下，智能商業時代，數據智能的究極應用場景——機器代人做決策。
智能決策的實現路徑
“大數據”一詞最早出現在著名未來學家托夫勒的著作《第三次浪潮》中，真正開始應用不過十年，而在中國火起來則是最近兩年的事，關於大數據的應用和落地也滲透到了社會生活的方方面面。
當前大數據技術已逐漸成熟，人工智能技術也在不斷髮展。通過大規模機器學習和深度學習等技術，對海量結構化數據和非結構化數據進行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的有價值的信息和知識，使數據具有“智能”，並通過建立模型尋求現有問題的解決方案以及實現預測，最終實現“用數據智能驅動決策，實現高淨值業務增長。”
下面，簡單介紹下數據智能化的過程：
1、數據化
搭建大數據平臺，積累儲存運算海量數據。運用大數據技術收集信息，沉澱數據，建立企業與市場與客戶的溝通橋樑，為下一步的數據分析提供原始素材積累，促使企業由被動轉型到主動創造價值的轉變。
2、算法化
未經處理的數據，有時候可能就是垃圾。算法是對數據的加工和價值提取，是分析數據的過程。通過自然語言處理、特徵工程、行為分析、知識圖譜等技術，可以構建實時模型化行為檢測系統，根據不同的畫像，分類與之匹配的數據包，並建立通暢的數據資源調度機制。企業的發展必須要和目標客戶以及市場緊密地連接起來，將運作過程中的數據有效地轉換為企業洞察力，進而實現相應的產品與服務創新。事實上，為機器賦能的關鍵就是在數據分析模型和算法方面的不斷突破，通過它們的分析結果來做決策。
3、產品化
沒有應用的數據就沒有價值。人工智能要實現的最終目標是讓機器替代人進行決策、行動和思考，讓機器替代人完成繁雜的日常工作。所有經過處理後的數據還需結合商業的應用場景，形成一個一個能解決實際問題的產品或者解決方案，給出人類能夠看清楚，看明白的可視化結果分析。目前，我們尚處在數據智能探索階段，所應用的人工智能還比較初級，機器決策也是在人類監督之下的先驗學習和判斷。
智能商業時代，大數據和人工智能技術相結合的應用已經對各行業產生重要的影響。絕大多數有先見的企業都在極力推進數字化轉型，謀求借助大數據技術實現自身的轉型升級。但是企業的商業應用為數據賦能將是推動人工智能進一步落地的先決條件。
閱讀更多 攜景網 的文章
