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400億的業務決策智能市場,何時誕生千億AI公司

2022-03-29 15:07:09   來源:  作者: 

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。

前言

 

 

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。

 

 

究其原因,主要是因為AI廠商側重技術研發,缺少與業務的深度融合,單一依靠底層技術帶來的IT預算難以實現利潤規模化增長。隨著AI技術與業務融合的逐步深入,AI對于企業的賦能從前端簡單的營銷應用,向著深水區的中后臺經營管理延伸,對于企業經營管理決策效率的提升效果愈加明顯,企業付費的意愿變得更加強烈。

 

 

作為AI與業務深度融合的典型市場,業務決策智能不再局限于IT預算,而是有機會獲取業務預算,具有廣闊的市場空間。根據愛分析統計,2025年中國業務決策智能市場規模將達到429億元,預計將誕生千億級的AI上市公司。

 

 

01

 

 

業務決策智能市場規模增速明顯

 

 

業務決策智能是指面向企業業務智能化需求,構建基于海量數據的匯聚、治理、分析和應用體系,通過AI與應用場景的深度融合,為業務提供決策支撐,其核心要素包括數據治理、AI能力構建、業務智能化。

 

 

企業要想實現業務決策智能,需經歷三個階段:

 

 

第一階段,數據治理是企業業務決策智能的基礎。數據治理主要包括兩方面,一是打通系統壁壘,實現數據聯通,消除數據孤島,提升企業在數據的全面性、完整性、一致性等方面管理能力;二是能夠對數據進行清洗、融合、比對,提高企業數據質量,增強數據可用性,為上層業務應用提供支撐。

 

 

圖1:業務決策智能發展階段

 

微信圖片_20220329152612.jpg

 

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)

 

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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。

 

 

此外,借助山景智能企業業務決策智能服務總線,將數據挖掘、深度學習、專家知識庫相結合,為銀行的業務創新、客戶服務精細化提供了智能、精準、可視的業務決策自動化工具平臺。

 

 

圖3:業務決策自動化工具平臺

 

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通過該平臺建設,該行理財產品從設計到正式上線時間由3-4個月縮短至15天,獲客及營銷成本下降66%,該產品客戶復購率高達86.7%,業務盈利規模提升了6-8倍,有效地增加了客戶的粘性,提升了轄內客戶的服務體驗。

 

 

03

 

 

山景智能具備“數據+AI+業務”端到端一體化服務能力

 

 

業務決策智能需要深厚的技術能力和人才支撐,通常情況下,為了更好更快地達成目標,企業通常會借助第三方廠商的力量。對于提供不同階段服務的廠商,能力的要求有一定差異,這就要求廠商具備相應的能力。

 

 

圖4:廠商關鍵成功要素

 

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目前,AI廠商提供的服務主要集中在數據治理、AI能力構建階段。例如,以平臺為中心的決策類人工智能技術型廠商,憑借較強的底層技術、算力、算法能力,通過搭建機器學習平臺,幫助企業構建AI能力,但是由于技術平臺的通用性特征,難以與業務進行緊密結合。

 

 

隨著領先企業的需求逐步從第二階段向第三階段過渡,企業更需要廠商具有深入的業務理解能力,并且能夠提供從數據治理到AI能力構建、再到具體業務應用的一體化能力。目前大多數AI廠商暫不具備這樣的能力,僅有部分廠商,由于聚焦在某一領域持續深耕,通過與客戶共創,積累了大量行業經驗,構建了一體化的能力,山景智能是其中的典型代表。

 

 

山景智能是一家AI賦能的企業業務超自動化解決方案提供商,能夠面向企業提供“數據+AI+業務”端到端一體化解決方案。同時,山景智能深耕金融領域,尤其對銀行業務有著深入的理解。

 

 

一方面,山景智能的產品包括Stella智能數據中臺、Nebula智能AI中臺、Awake智能業務中臺,面向企業業務需求,能夠提供一站式連接數據、AI、業務的端到端一體化能力。通過三大產品聯動,能夠更加高效地進行數據處理、模型搭建,更好地實現業務智能化。此外,基于AI能力,能夠實現數據自動化、AI自動化和業務自動化,進而實現業務的超自動化。

 

 

圖5:山景智能產品體系

 

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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

 

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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。

 

 

綜上所述,隨著AI與業務融合的逐步深化,業務決策智能對于企業經營效率的作用將會進一步顯現,需求也將會呈現爆發式增長,相關廠商的價值將會進一步放大,這也為投資者提供了更具價值的投資機遇

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