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企业大脑——数据智能平台，推进全场景业务智能

数据智能时代，业务智能化水平决定企业竞争力

1.1 当前处于数据化到智能化的转型时期

近年来，企业数字化转型已经成为各行各业的共识，很多企业在数字化转型上已经投入了大量资源，部分转型成功的企业已体验到数字化带来的生意增长和业务流程的敏捷优化。

在数字化转型过程中，企业会经历三个里程碑，即：1.0信息化阶段、2.0数据化阶段、3.0智能化阶段。这三个阶段的特点如下图所示：

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图1 企业数字化转型的三个阶段

三个阶段在数据采集、数据组织、数据使用上都有明显的区别：信息化阶段与数据化阶段最大的区别是信息由谁录入，数据化和智能化的最大区别是决策由谁来做。

从数据化到智能化是企业数字化转型最关键也最重要的阶段。在这个阶段，企业充分挖掘数据价值，得到知识，并将其应用到企业的业务流程中。企业要实现数据智能，要求：一是将知识和智能决策过程应用到业务流程中，实现敏捷的业务创新；二是要能够产生并汇集更多高价值数据，实时洞察和监测业务状况，构建数据分析和决策模型，从而驱动业务进一步智能化。

真正的数字化一定是基于数据智能，一切没有实现数据智能的数字化都是伪数字化。

当前大部分企业已完成企业数仓或数据湖建设，实现企业数据汇聚和统一分析，处在数据化阶段；部分领先行业，如互联网、金融、公安行业，正积极落地智能化应用。总体说来，当前企业处于数据化到智能化转型阶段。

1.2 各行业均积极落地智能应用

数据智能简单来讲，就是大数据和人工智能技术的融合。数据智能的终极目标是利用一系列智能算法和信息处理技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，最终走向普适性的人机智能融合。数据智能已经在各行业的具体业务场景中逐步落地。

零售行业、电商、互联网已将数据智能作为其业务基础。整个零售行业的商业模式因智能预测和智能营销的应用发生了很大变化；对于电商和互联网行业，智能推荐更是成为整个行业的竞争力基础。

金融、政府与公共服务等行业数据智能应用的渗透程度较高。金融行业基于数据的智能决策，已呈现显著的效益，智能风控、智能营销是比较成熟的应用场景；智慧安防、智慧政务是政府与公共服务领域的主要应用场景，基于智能分析的关系分析、事件预测、趋势研判等成为主要应用。

随着5G、物联网、人工智能等技术的发展与成熟，非结构化数据的融合和应用受到各行业的重视，部分原本数字化程度很低的领域出现了基于数据智能技术应用的新业态，如自动驾驶、在线教育等。

1.3 业务智能化水平决定企业竞争力

在数字经济时代，数据智能有着至关重要的经济意义。企业的业务智能化水平直接决定了企业的市场竞争力。

以抖音和快手为例，两者带货GMV（成交总额）都大于2000亿人民币，但抖音转换率比快手高6倍，盈利能力大幅领先。快手的广告、引流操作导致2020年上半年亏损。

专家分析，造成这个结果背后的原因是2个企业的智能推荐的算法精准度的差别（预测用户的需求，从而给用户推荐最合适的产品。算法精准度高，带来的是高转化率）。

所以，业务的智能化水平直接决定企业的运作效率、客户体验、业务效果等，也就决定了企业的市场竞争力。

对大多数企业，数据智能仍端坐神坛/高不可攀

尽管几乎所有企业都认识到数据的巨大价值，并期望利用数据，推动企业的业务智能。然而，当我们看到自动驾驶、Siri以及AlphaGO不断占据新闻头条的同时，不得不承认的另一个现实情况是——大部分企业的数字化、智能化水平并没有达到期望。德勤针对中国企业数字化转型的调查显示，超七成受访者自评企业数字化水平不高，81%的受访者承认用数据训练人工 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 荐场景，依托深算平台业内领先的图计算引擎，规则与AI相结合的图关系分析算法，不仅可发现更深层次的实体关联关系，而且提供可解释的关联规则。

根据不同场景的具体需求，深算算法专家团队对Wide&Deep、DeepFM、DIEN、DNN 等数十种深度学习算法，根据不同行业特征进行针对性优化，沉淀积累了大量行业模型，使推荐结果更有效。可显著提升转化率、点击率、留存率等关键业务指标。

图6 智能推荐解决方案

金融风控，有效识别风险和欺诈

对金融大数据的关联分析，监控危险交易和对欺诈用户进行风控管理（信贷审核· 反欺诈· 贷后追踪· 账号合并· 反洗钱等）。

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图7 基于关联关系的金融风控解决方案

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