摘要:據統計,2010年以來,已披露AI廠商融資總金額超過1萬億元,但截至目前AI上市公司數量很少,而且為投資者帶來的回報也不甚有吸引力。
01
業務決策智能市場規模增速明顯
圖1:業務決策智能發展階段
第二階段,AI是業務決策智能的技術支撐。隨著企業發展,數據量越來越大,業務越來越復雜,單純依靠專家經驗已難以滿足企業需求,AI憑借其強大的算法及模型構建能力,在企業中的作用越來越明顯。隨著機器學習應用的日益成熟,通過構建機器學習平臺,能夠實現模型開發調試、模型訓練等模型全生命周期管理自動化。目前,該技術已經在金融、制造、電信等行業的部分業務場景中廣泛使用,進一步推動AI自動化發展。
第三階段,業務智能化是終極的價值體現。對于AI的應用,企業從單點業務場景應用逐漸擴展至其他場景,從智能營銷、智能客服等簡單的應用場景,逐步向經營管理決策深水區滲透,如智能審計、全面預算管理、智能運營等。這些場景復雜度更高,涉及到的業務和部門多,業務邏輯更為復雜、且需要大量行業Know-How積累,難度更大,因此,目前僅有少數企業在AI經營管理決策方面進行了嘗試。
例如,在山景智能協助下,某銀行實現了經營情況預測。通過業務決策智能,可以預測31家分行次年某一階段是各自盈利還是虧損,甚至可以細化到具體科目以及具體的子業務,幫助銀行進行業務決策。
除了向經營決策的深水區滲透,業務智能化階段,企業逐步沉淀數據模型,形成模型集群,再基于業務邏輯對模型集群進行調度,實現跨業務線的模型打通,可以進一步提升對業務決策的智能支撐作用。
從預算投入方面來看,企業數據治理與AI能力構建的資金主要來自企業的IT預算,IT預算每年增幅較小,市場規模增速有限。業務智能化階段資金主要來自業務部門,預算規模會隨著業務效益增長而增加,未來甚至有可能基于效益增長情況,與廠商進行業務分潤,因此蘊含著巨大的市場空間。
據愛分析統計,2021年中國市場業務決策智能的規模174億元,預計2025年將達到429億元,復合年均增長率高達35%。
圖2:業務決策智能市場規模(億元)
02
業務決策智能在金融行業的應用價值顯著
從實踐來看,業務決策智能在金融領域的應用相對成熟,尤其是銀行業,更是走在前列。現階段,領先銀行已完成數據中臺搭建,具備了較強的數據治理能力,與此同時,通過搭建機器學習平臺,逐步構建了AI能力,此外,在應用層面,也開始探索智能化應用。
例如中國工商銀行,已構建數據治理平臺,支持數據多維度分析,同時也搭建了機器學習平臺。隨著底層技術的構建趨于完善,工行開始注重技術與業務融合,2019年搭建起在智能風控、智能客服、智能營銷等業務應用,提升了業務創新能力。
總體來說,銀行已經開始向第三階段-業務智能化階段邁進,人工智能在銀行領域應用越來越廣泛。早期,銀行智能化應用主要集中在智能風控、智能營銷、智能客服、反欺詐等方面,領先銀行已經逐步探索管理決策等深水區場景。
以某頭部城商行為例。隨著我國經濟發展邁入新常態,再加上疫情的影響,銀行業整體增速呈下降趨勢,與此同時,大行業務下沉進一步加劇了競爭。因此,城商行需要依托本地化優勢,進行差異化發展,實現錯位競爭;同時,基于自身組織的靈活性,借助大數據和人工智能技術提高新品創新、客戶服務、營銷等能力,增強客戶粘性,提高自身競爭力。
為此,在山景智能的幫助下,該行構建了數智一體化平臺,通過與原有數據倉庫和數據湖的集成,將智能定價、機器人座席主動營銷、催收、產品發售結果預判的全營銷鏈條進行了打通,并建立了核心交易數據、產品數據、渠道數據的全景實時營銷地圖。
圖3:業務決策自動化工具平臺
山景智能具備“數據+AI+業務”端到端一體化服務能力
圖5:山景智能產品體系
另一方面,基于銀行業的持續深耕,山景智能對銀行各業務領域均有較為深入的理解,圍繞各業務場景,構建并沉淀了大量的數據模型。在此基礎上,圍繞具體業務線,基于業務邏輯進行模型調度,通過眾多的實踐案例積累,沉淀為各種數字員工,依托于對流程的理解,對其進行優化,提升業務效率。
截至目前,在金融領域,山景智能已經在營銷、風控、運營三個方面,完成了16個細分場景數字員工的構建,包括信貸、理財、支付、審計等數字員工,服務能力進一步增強。
圖6:模型與業務編排調度
此外,在繼續深耕金融行業的同時,未來,基于底層基礎能力模塊的通用性,山景智能將逐步向能源、制造業等行業進行拓展。
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