数智化转型|数智化转型加速，决策智能引领产业破局之道( 二 ) 数智化转型,决策智能,产业破局

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来源：CIC灼识咨询
与美国人工智能市场的快速发展相呼应，近年来中国人工智能产业也在同步加速商业化，形成以互联网巨头为先行、特定领域内玩家百花齐放的格局。现如今中国人工智能领域玩家可分为几种类型，一类是发展到一定规模、在人工智能技术领域综合布局的互联网巨头，如百度全面布局人工智能技术，主攻自动驾驶、智能对话、深度学习平台等赛道，涉猎决策智能在金融领域为银行打造覆盖运营、风控等环节的智能银行体系；阿里巴巴完善其覆盖软硬件的全栈堆式AI技术体系，面向金融机构推出智能决策金融方案；而京东以人工智能技术为支撑能够面向供应链和全流程场景构建智能供应链决策引擎。第二类是致力于在人工智能领域培育技术壁垒的科技公司，主要发力感知智能或尝试进行从感知到认知的转型攻关，以AI四小龙（商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技）和科大讯飞等为典型代表，其在计算机视觉、语言识别领域取得一系列核心技术突破。而另一类企业则一开始就将定位和战略重心聚焦于决策智能这一认知智能的细分领域，致力于提供基于决策智能的不同场景解决方案。
三、数智化产业：决策智能赋能产业终端客户提供全链路解决方案在传统商业模式下，金融机构和其它不同行业企业面临获客难、业务效率低下、技术水平弱的痛点难点，决策智能平台的引入，能够帮助终端客户构建起覆盖全业务流程的智能化支撑能力。
目前国内不乏多家决策智能市场领先者，其深耕该领域多年，赋能产业终端客户提供全链路解决方案。以国内一家AI决策解决方案提供商——萨摩耶云为例，该公司依托云原生并融合机器学习、深度学习等技术，指导不同场景下的“决策智能+云服务”，立足客户业务增长和转型中的诉求、痛点、难点，根据不同行业特点，提供一站式、可落地、全链路赋能的解决方案，形成金融云解决方案、产业云解决方案、信用云解决方案。目前，该公司针对金融机构获客营销环节开发获客渠道监控系统，针对传统风控体系下信用评估过程耗时耗力的痛点研制K3智能策略风险管理体系并提供决策智能应用。
作为决策智能技术产业应用的典型，K3智能风险策略系统采用“特征-模型/规则-策略”三层架构，因兼具模型和规则的优势而提高系统的稳定性和自我迭代力，由于覆盖数据处理、模型构建、信用额度相关策略的信贷处理周期而大幅减少乃至消除人工参与信贷处理分析的过程。智能风险策略系统投入风控业务实践后，截至2021年4月30日贷款前策略批准率与其它策略系统相比高出约36%，显著提升综合风控效能。

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四、数智化零售：决策智能赋能零售支撑业务增长传统零售行业数字化转型的需求愈加迫切，在价值链渐趋细分化、线上线下消费者边界渐趋消弭的背景下，零售企业的差异化打法和消费者对产品和服务的个性化需求让决策智能有了用武之地。尽管领先零售商对于人工智能等技术有初步应用探索，但在如何统筹全渠道、全场景以形成行业深入洞察方面仍存在一定挑战。以国内一家决策智能领先者——第四范式为例，其通过和国内大型零售连锁品牌商合作，尝试运用更深入的数字化手段升级智慧零售，例如引入数据治理与AI决策平台，帮助客户从生产端、供应链管理、营销端到客户服务端的全面智能化转型，线上智能运营系统支持该零售商在线上智能选品、智能推荐、销量预测以及线下门店选址等线上线下多个业务场景上进行业务升级，推动零售业务从流量思维向精准思维转变。