商业智能与智能商业 | 行业观察系列

使用功能强大的商业智能 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。 商业智能系统的软件平台能支持业务部门制作复杂的合并报表，在减少业务人员工作量、提高工作效率的同时，帮助业务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。 商业智能解决方案的目标是，帮助企业充分利用其业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源，实现对信息的智能化加工和处理，为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据，使企业适应日趋激烈的市场竞争环境，提升运营商的核心竞争力 ，提供这个行业最完备的开放标准平台，以及最广泛的专业知识释放信息的商业价值。 商业智能软件强大的报表制作和展示功能能够制作/展示任何形式的报表，其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

干货 | 行业智能客服构建探索

本文重点聊一聊在医疗行业智能助手探索中遇到的问题，以及为此尝试的方法。把客服类项目中需要的对数据构建、用户问题分析及理解的思考过程分享给各位读者，希望对同类项目的思考有所帮助。 （注：系统是由具有医学背景的客服人员使用，不会出现机器人直接回答用户问题的情况） 由于行业的特殊性，系统对技术指标的要求是非常严格的，即，在高精确度的前提下，尽最大可能提升召回率。 三、解决思路 整体方案分为两部分： 1）行业物料构建； 2）智能助手搭建； 3.1、行业物料构建 3.1.1 数据获取 理想的情况是拿到标准的电子病历；一方面，从<用户提问,确诊疾病>数据对中学习疾病分类和预测模型 上图描述了DCNN算法的运行过程；其中，以长度为7的句子为例，embedding size 为4；网络有2层卷积，卷积宽度分别为3和2；卷积后的k-max pooling中k的取值分别为5和3。 下图是模型的示意图，引用于模型的经典论文[3]。 ? 3.2.2.3 问题生成 问题生成指，在对话系统经过计算确定下一个要提问的问题点后，系统生成自然语言问题，用于向用户提问。

人工智能行业应用

随着数据集的增长，技术变得越来越智能。 银行 银行业的人工智能发展比你想象的要快!许多银行已经采用了基于人工智能的系统来提供客户支持，并检测异常和信用卡欺诈。 HDFC银行就是一个例子。 人工智能应用-人工智能在银行业 利用人工智能来防止欺诈并不是一个新概念。事实上，人工智能解决方案可以用于增强多个业务部门的安全性，包括零售和金融部门。 话虽如此，人工智能可以帮助农民从土地中获得更多，同时更可持续地利用资源。 气候变化、人口增长和粮食安全等问题促使该行业寻求更创新的方法来提高作物产量。 事实上，人工智能最大的成就之一就是在游戏行业。 以击败围棋世界冠军李世石(Lee Sedol)而闻名的DeepMind基于人工智能的AlphaGo软件，被视为人工智能领域最重要的成就之一。 自动驾驶汽车 很长一段时间以来，自动驾驶汽车一直是人工智能行业的流行语。自动驾驶汽车的发展将彻底改变交通系统。 Waymo等公司在部署第一款基于人工智能的公共叫车服务之前，在凤凰城进行了几次试驾。

行业洞察 | 人工智能成为法律行业洗牌利器？

纵观目前的市场情况，大部分人工智能的应用主要集中在互联网、科技和金融行业。 法律行业算是例外，虽然行业本身有着天然的滞后性，但近几年国内外很多公司开发出的技术应用让一波又一波人好奇：不远的未来人工智能会不会颠覆这个传统行业？ ? 从国内近两年法律机器人公司的涌现，到一二线城市的法院陆续宣布研发人工智能辅助办案系统，国内知名律所君合和方达都在积极引进人工智能技术。无论是资本市场的涌入还是政府的支持，法律与人工智能的结合越来越热。 在此之前，由于法律行业的市场并未平台化，律师的评价体系很大程度上没有透明机制。人工智能的协助让好的律师，普通律师，较差的律师将一目了然。当然这样的结果很可能给律师市场造成马太效应。 人工智能的发展是否会洗牌律师行业还要根据市场的整体商业模式变动去看，但无疑以技术化的低成本模式提供法律服务，已经逐渐形成一种新趋势。

机床行业智能制造解决方案​

苏云科技致力于与机床制造商及机床用户携手构建数字化生态圈，让数字化技术落地多种机械加工场景，赋能更多行业加快高质量转型步伐。 深挖机床行业痛点，打造针对性行业解决方案：1. 运营成本高生产效率产能低，产线运营成本高；2. 维修成本大高价值设备维修成本大，设备维护、问题检测、巡检报修流程繁琐；3. 产业链未打通产业链上下游，生产产线设备间缺乏协同，无法深度协调生产制造；1.机床行业企业数字化转型方案通过设备信息获取，可视化展示设备信息，进行设备数据采集，工况记录，故障报警，故障记录等进行设备综合管理 统计，进行设备效率分析，轻松追溯生产信息，设备效率分析可视化展示；售后服务有效缩短客户停机时间，降低售后服务成本远程监控实时了解机床的运行、故障、维修状态，指导维护人员消除故障远程监控售后服务；2.机床行业数字化转型精选案例某数控机床有限公司 状态呈现:采集设备数据上传平台；3. 生产管理:当前产量、设备加工记录、OEE；4. 故障管理:当前报警、历史报警时间统计；5. 设备管理:设备利用率、设备故障率等等F；

智能体对财务行业的影响？

摘要随着大模型和智能体（AIAgent）的快速发展，财务行业正迎来新一轮技术变革。从自动记账、报表生成到风险识别与预算分析，越来越多原本依赖人工的财务工作正在被智能系统接管。 本文从现实应用出发，分析智能体如何冲击财务行业，以及财务从业者如何应对变化。 目录一、什么是财务智能体二、为什么智能体会冲击财务行业三、已经发生的改变四、哪些岗位受影响最大五、财务人员如何应对六、QA问答七、总结参考文献一、什么是财务智能体财务智能体，是能够理解财务目标并自动执行相关任务的 3.重复性高大量基础财务工作属于重复劳动，例如：对账录入分类统计这些任务最容易被智能系统接管。三、已经发生的改变很多变化已经在企业中落地。 Q3：现在转型还来得及吗？A：来得及，行业仍处于早期阶段。Q4：财务人必须学编程吗？A：不必须，但需要理解和使用AI工具。七、总结智能体不是财务行业的终结者，而是升级推动者。

智能行业热点速览（2019.7.15）

HyperAI 超神经将近日人工智能行业大事件整理如下，一起围观吧。 来源：insidebigdata.com 牛津大学教授接受采访，表示中国人工智能水平被夸大 近日，牛津大学的人类未来研究所的人工智能中心教授 Jeffrey Ding，在接受《财富》杂志采访时，提出观点 他还认为：在中国对于隐私数据方面的保护比较滞后，想要可持续地发展人工智能行业，必须要更加重视公民的隐私数据。 来源: https://www.blog.google 技术 TensorFlow Hub 新增 3 个 USE 多语言模型 TensorFlow Hub 新增 3 个Universal Sentence 3 个新增的多语言模型均使用多任务双编码器框架进行训练，在保持良好的转移学习性能及语义检索任务上表现良好。

中国智能网卡(SmartNIC)行业概览（2021）

本文来源头豹“2021中国智能网卡（SmartNIC）行业概览”，包括智能网卡行业综述、行业产业链、行业驱动因素、智能网卡行业壁垒以及智能网卡企业介绍。 全球智能网卡行业未来五年新增市场规模逐步攀升，主要得益于智能网卡方案的逐步成熟，叠加全球通用服务器出货量的稳定增长以及L3级别智能驾驶汽车的技术落地。 ? 中国智能网卡行业在2023-2025年迎来高速增长，主要得益于新一轮服务器在网更新周期及各类云应用普及率的提升中国智能网卡新增市场规模及预测。 中国智能网卡厂商硬件性能较国际巨头差距较大，落后原因为技术积累不足以及上游EDA和先进制程工艺被外国掌控;智能网卡软件行业进入门槛较低，但中国本土企业创新速度同样落后于国际巨头智能网卡硬件壁垒。 ? 3、博通（Broadcom） 全球领先的有线和无线通信半导体公司，前身安华高科技（Avago Technologies）收购芯片制造商博通公司（Broadcom）；其智能网卡BCM58800采用了TruFlow

行业趋势 | 银行业该如何抓住智能金融发展机遇？

其二，形成行业合力，探索智能金融行业的发展路径。通过建立银行联盟，实现联盟银行间的信息、产品、资金、风控等资源的共享，同时相互借鉴经验，互通有无，在智能化浪潮中更好地拓展银行的潜在市场。 ////////// 在技术层面，眼下可考虑选准以下几大突破口： 开展智能营销，降低获客活客成本。 智能金融的精准识别与用户画像能力，使银行业开展精准营销成为可能。 通过金融科技对银行柜面业务运营体系和客户服务流程的智能化改造，已成为银行业零售转型的共同选择。目前，部分海外银行已开始借助机器流程自动化（PRA）实现智能化运营。 据统计，2016年末我国银行业客服中心从业人员为5.36万人，按人均成本每年20万、智能客服90%替代率测算，仅智能客服一项将为银行业每年节约近百亿元成本。 加强智能风控，提升风险管理能力。 结合智能化精准营销，交叉销售其他产品和服务，增加中间业务收入，改善银行业收入结构，也能带动存贷汇等基础业务的发展。

全球人工智能行业分析

2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。 该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 智能机器人 58 1289万 智能机器人公司制造能够自主学习并能根据环境条件做出自动反应和行为的机器人。 德国、西班牙、印度的人工智能产业公司也较多。 ? 图2 人工智能公司地区分布 图3总结了每个人工智能行业类别中公司的中位数年龄。 图3 各类别人工智能公司中位数年龄

智能行业热点速览（2019.7.17）

无论学术界还是商界，AI 方面的新闻都源源不断，让我们对 AI 行业产生新的认知与思考。 HyperAI 超神经精心整理了近日人工智能行业的大事件，一起围观吧。 the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search》，介绍了团队的最新成果 DeepCube AI：可以在一秒钟内独立解开一个 3x3x3 ，支持其人工智能学科的研究与开发。 Uber 方面称，希望此类开源项目，帮助更多人进行对话系统训练，从而改善学术和行业应用中的对话 AI 技术。 Neuralink 介绍了一种微型探针，其中有近 3,100 个电极布置在约 100 根柔性线或线上，每根电极都由一个定制的手术机器人分别插入鼠脑。

中国智能POS行业专题分析2017

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让流程行业智能化起来

智能制造的主体就是制造业，与其他国家先进水平相比，我国的制造业只是大，却不是很强力，细分在流程行业，工厂在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面与其他国家都差距明显。 进一步转型升级，对于流程行业来说，智能化工厂的建设是实现“智能制造”的必由之路。 首先，我们要了解，流程行业到底是什么？ 这就要和离散行业作对比，一个工厂，一条产线，突然出现了一个故障，而这个故障丝毫不影响其它产线的运行和产出，这就是典型的离散行业，而流程行业与之完全相反，一个过程出故障，后续的工作就无法进行下去了。 常见的流程行业就如玻璃制造、化工等等。 那么流程行业最大的问题是什么呢？就是不敢出现任何故障导致整条产线停摆。 忽米网占星者-5G边缘计算器 智能化工厂的改善远远不止如此，流程行业的发展离不开互联网的加持，加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革

【PPT】2016智能硬件行业洞察报告

人工智能行业初步研究

一、智能行业综述 1、AI的描述 AI是指使用机器代替人类实现感知、认知、分析、决策等功能，本质是对人的意识思维与动作的模拟（即人类对一件具体事情的处理的一系列过程的模仿） 2、AI的历史发展 3、行业驱动力 中国IT从业人员约有500万，每年50万的毕业生，近5年科研人员保持20%的增长，给行业带来人才红利。   根据《中国人脸识别行业研究及发展趋势预测》，未来五年人脸识别市场规模将保持20-30%区间的高速增长水平。 2、国内投资 （1）2015年—2016年共有226家公司获投，平均单个为4000万元； （2）投资分析：智能安防和智能家居为平均单个获投金额最高； （3）投资比例：机器人，CV、NLP为获投公司最多的相关领域 3、知识学科之间的相互融合 在计算机科学、人工智能、运筹学、博弈论等诸多学科领域的综合与交叉中，一个个贴合实际业务场景的解决方案应运而生，使得商业智能切实优化企业决策方式，助力业务增长。

行业案例分享：汽车售后智能助手

在数据处理和信息交互过程中，除了依赖大型模型的智能支持，整个系统的架构已经实现了私有化部署，以更好地保障数据的安全性和隐私性。 接下来，简要介绍一下当前智能助手的主要功能模块： 汽车故障查询：该功能支持两种沟通方式，用户可以通过自然语言对话与系统进行互动，或者直接上传故障车辆的图片，系统会自动识别并分析图片内容，从而快速提供故障原因和修复建议 例如，许多新手司机对于车辆仪表盘上的各种指示灯感到困惑，此外，外部剐蹭的智能分析也是一个常见的需求，尤其是在日常行车过程中，用户可能不太清楚外表受损的程度和修复建议。 我们通过智能分析技术，提供了对剐蹭痕迹的自动识别与评估，以便更好地帮助用户了解车辆的外观状况并给出相应的处理建议。

如何利用YashanDB进行业务智能分析

引言：优化查询速度的重要性在现代企业中，业务智能分析依赖于对海量数据的高效处理和实时查询。数据库的查询速度直接影响数据分析的及时性和决策的有效性。 因此，优化数据库的查询性能成为提升业务智能分析能力的关键。YashanDB作为一款高性能分布式数据库，其独特的架构和技术优势为实现高效的业务智能分析提供了坚实基础。 二、高效的数据存储结构优化查询性能业务智能分析通常面对多维度、多指标的复杂查询，数据的存储结构决定了数据访问效率。 支持存储加密和传输加密保障数据安全，审计功能提供访问行为监控，满足合规性要求，确保业务智能分析数据的可靠性和完整性。 未来，随着数据规模的持续增长和业务需求的不断多样化，通过进一步完善分布式执行效率、增强冷热数据智能管理及AI驱动的自动优化功能，YashanDB将持续提升业务智能分析的响应速度和处理能力，成为企业数据决策的重要基石

智能健康行业突破不大，却走向“歪路”

当然，以上只是当前智能健康领域隐患的冰山一角，而纵观整个行业，我们也许可以这样表示：智能健康行业或许正在停滞不前。 为什么说智能健康行业停滞不前？ 如果连最基本的数据测量都不能够达标的话，哪怕功能再强大，相信智能健康行业也难以很好的继续发展下去。 偏离初始轨道。 对于智能健康行业，其最大的价值就在于智能在健康的体现，而这正是当前智能健康产品所缺乏的，也是一种“偏离初衷”的侧面表现。 针对当前智能健康行业的困境，不求一步到位，但求循环渐进。一般来讲，数据的测量主要依靠的是传感器，比如市面上的主流智能手环、智能手表都搭载的心率传感器，其本质一般是光学传感器。 不过，随着国家政策条例的出台，结合当前的市场状况，相信涉足智能健康领域的企业也能够有所警醒，及时调整发展策略，增强与医疗、健身等健康相关行业的关联性，从而促进整个行业的健康发展。

传统行业如何了解人工智能？

AI是如何与其他行业结合赋能的？本文将结合作者实际经历尝试回答。 我是从传统行业转行进入人工智能领域的。本科毕业后做了几年金融产品经理，和人工智能完全不搭噶，日常数据分析全靠Excel。 零售行业 目前AI在零售行业应用最多的几个场景是门店选址、供应链干线优化、智能推荐、销量预测以及线下业务非常大的一块门店数字化。 《浅显易懂谈机器学习》和《浅显易懂谈强化学习》 医疗行业 目前AI在医疗行业应用比较多的场景就是各种疾病的智能检测仪，以及通过AI查看各种影像件。 传统行业的你要学会去分辨哪些是真的“AI”，有些人工智能厂商偏的是“智能”，有些人工智能厂商偏的是“人工”。学会去甄别乙方是真材实料，还是在给你画饼。 36氪新基建之王「人工智能领域」TOP50企业揭晓https://mp.weixin.qq.com/s/NsyaDfN3baxISiAvbMseow 3.

智能体来了：对传统行业的冲击

目录一、什么是智能体二、为什么智能体会冲击传统行业三、哪些传统行业已受到明显影响四、冲击背后的本质变化五、传统行业如何应对六、QA问答七、总结参考文献一、什么是智能体智能体，是能够理解目标并自动执行任务的 3.成本结构被重构企业发现：自动化流程比人工更稳定、成本更低。三、哪些传统行业已受到明显影响1.客服行业智能客服已经可以：自动回复情绪识别多轮对话处理大量基础客服工作被替代或重构。 2.内容与媒体行业AI可以生成：文案脚本新闻摘要营销内容人工更多转向审核与策划。3.教育行业AI辅助：个性化学习自动批改智能辅导教师角色开始向“引导者”转变。 五、传统行业如何应对1.从“对抗AI”变为“利用AI”会用AI的人，往往不会被替代。2.提升不可替代能力例如：创造力判断力沟通能力行业经验3.主动学习AI工具了解基本使用方式，就能领先大多数人。 六、QA问答Q1：智能体会大规模替代人吗？A：更多是岗位重构，而非完全替代。Q2：哪些岗位最危险？A：高度重复、规则固定的岗位。Q3：普通人如何降低风险？A：学习使用AI，让自己成为“放大器使用者”。