數據猿報告解讀:數據智能+行業(yè)應用,驅動產業(yè)數字化的核心引擎

作為《2021中國數據智能產業(yè)發(fā)展報告》系列解讀文章的第二篇,我們聚焦數據智能對不同行業(yè)的應用情況。
依據數據猿調研數據,不同行業(yè)的數據智能應用成熟度存在很大差距。其中,互聯網、金融的數據智能應用成熟度最高,零售、醫(yī)療、政務、工業(yè)等行業(yè)的成熟度較低。
需要指出的是,隨著互聯網+的推進,互聯網帶動了多個行業(yè)的數字化進程。比如,將電商與零售融合形成的新零售,互聯網與金融融合形成的互聯網金融,互聯網與工業(yè)融合形成的工業(yè)互聯網等。
與互聯網+類似,“數據智能+”通過將數據智能技術與各個行業(yè)結合,探索出多樣化的應用場景,驅動這些行業(yè)的數字化、智能化轉型。
數據智能+互聯網,精細化用戶運營、多樣化應用創(chuàng)新
隨著互聯網用戶滲透率增長放緩,增量市場逐漸變?yōu)榇媪渴袌?,原有的商業(yè)模式和產品模式都面對挑戰(zhàn),從流量思維變?yōu)閿祿季S,深耕細分領域,從用戶增長變?yōu)橛脩羯罡蔀橼厔荩硪环矫嫦M互聯網也從簡單的線上零售向內容+社交轉變,非標內容將面對更加個性化。
依據數據來源、應用形態(tài)的差異,可以將互聯網劃分為PC互聯網、移動互聯網、產業(yè)互聯網、萬物互聯四個階段。不同階段都有其典型應用,比如移動互聯網時代的移動社交、電商等,產業(yè)互聯網時代的互聯網金融、互聯網教育、互聯網醫(yī)療等。
人工智能在互聯網的創(chuàng)新應用探索,衍生出電商千人千面、精準定向廣告、程序化廣告交易、AI視頻生成等多樣化的互聯網創(chuàng)新應用,成為目前互聯網創(chuàng)新的重要方向。
電商千人前面。傳統(tǒng)電商主要基于商品搜索技術,是人主動找商品。隨著用戶畫像、智能推薦等技術發(fā)展,電商平臺可以依據用戶過往瀏覽、購買記錄,分析出用戶的購物偏好,主動推薦用戶可能感興趣、需要的商品。“千人千面”的電商平臺設計,實現了更精細化的用戶分層,這將支持電商平臺更精細化的廣告位設計,提升了其廣告位數量和廣告效果。
精準定向廣告。精準定向廣告交易模式,讓廣告主從購買廣告位,轉變成購買人群。當廣告主鎖定了自己的目標受眾后,展示廣告就會追隨每一個目標受眾出現在他們登錄的頁面上,因此,即便他們出現在三四級頁面,依然可以看到這個廣告,既能節(jié)省營銷成本,又能起到良好的營銷效果。
程序化交易廣告。利用技術手段進行廣告交易和管理,廣告主可以程序化采購媒體資源,并利用算法和技術自動實現精準的目標受眾定向,只把廣告投放給對的人;媒體可以程序化售賣跨媒體、跨終端的媒體資源,并利用技術實現廣告流量的分級,進行差異化定價。
AI視頻生成。借助AI技術,自動合成人物形象和人物視頻,自動生成圖片、視頻、直播內容,比如淘寶的虛擬模特,斗魚直播、B站直播的虛擬主播等。借助AI技術,可以生成更多炫酷的視頻效果,提升視頻、直播趣味性。
數據智能+金融,推進金融4.0建設
大體來看,可以將金融分為四個發(fā)展階段。數據智能+金融,通過智能風控、智能營銷等應用創(chuàng)新,將把金融帶入以數字化、智能化為核心特征的4.0階段。
在當前經濟形勢下,金融行業(yè)面臨較大的經營壓力。一方面,新冠疫情影響總體經濟形勢,銀行業(yè)績增長承壓;另一方面,互聯網金融創(chuàng)新活躍,消費貸、手機支付、理財產品推薦等金融服務更加便捷高效,銀行面臨較大的客戶尤其是個人用戶流失的壓力。
長期來看,利率市場化、金融脫媒對商業(yè)銀行生存環(huán)境帶來重大影響,銀行亟需創(chuàng)新金融產品、業(yè)務模式,利用AI技術實現大規(guī)模定制化金融服務,擺脫低水平同質化競爭。同時,傳統(tǒng)信貸模式成本高,難以覆蓋大量長尾客戶。通過技術創(chuàng)新實現下沉客戶群體的精細化運營,是金融企業(yè)實現業(yè)績增長的關鍵。
就具體的智能金融應用場景方面,依據數據猿的市場調研數據,智能營銷、大數據風控、反洗錢等是比較看好的場景。另外,近來開放金融賬戶、對外提供金融科技服務等開放銀行業(yè)務也逐漸受到關注。
具體來看:
金融營銷?;谏疃瓤蛻舢嬒?,提升營銷的精準度和效率,增強獲客能力和客戶轉化率。提升客戶滿意度,降低流失率。金融風控。綜合利用機器學習、知識圖譜、NLP等技術,將金融領域的風控規(guī)則與AI模型進行結合,構建風控場景模型。針對中小微企業(yè)信貸需求,秒級審批,覆蓋中長尾。反洗錢。從交易數據中自動識別洗錢可疑交易,輔助分析和案件報送。提升案件識別準確率,大幅度提升反洗錢合規(guī)工作效率。開放金融。將成熟的AI服務輸出給生態(tài)合作伙伴,拓展新的業(yè)務模式。不斷豐富AI應用場景,將用戶數據反饋到AI平臺,進一步優(yōu)化模型,提升AI能力,形成數據-技術-服務閉環(huán)。
數據智能+零售,重構“人貨場”
依據國家統(tǒng)計局數據,線上零售額占比逐年提高,由2015年的13%提升到2019年的25.7%,未來還會進一步提升。此外,互聯網平臺不再滿足于充當一個線上渠道,通過生鮮電商、社區(qū)電商、本地生活等方式對零售業(yè)的滲透加深,將攫取更多零售價值,傳統(tǒng)零售企業(yè)面臨互聯網巨頭的跨界競爭和降維打擊。
在這樣的背景下,零售行業(yè)亟需改變商業(yè)模式,提升經營水平,尤其是借助數據智能技術,實現轉型升級。零售企業(yè)需要借助數據平臺,從線下門店、倉庫、供應鏈、線上平臺等系統(tǒng)中采集數據,實現數據融合管理,進行數據分析挖掘,在數字供應鏈、智慧門店、客群識別、智能營銷、倉庫管理等方面提升效率。
通過數據平臺進行數據采集、數據存儲、數據治理、數據融合,在此基礎上進行數據分析,最終實現用數據賦能“人-貨-場”,具體來看:
數據賦能—人:通過用戶購買、瀏覽、線下支付等數據,更精準的進行客群洞察,制定更有針對性的營銷方案,挖掘交叉銷售機會,避免用戶流失。
數據賦能—貨:基于數據平臺全面掌握商品情況,包括不同商品的銷量、庫存、物流、供應鏈情況,分析爆款商品,進行商品質量管理。
數據賦能—場:以線下門店、渠道數字化,實現更加精細的門店和渠道管理;創(chuàng)新應用電商、短視頻、直播等線上渠道,基于數據進行渠道流量分析,優(yōu)化線上渠道的投產比。通過數據融合,實現線上線下的打通。
目前,以數據智能為核心的新零售正在快速發(fā)展,也出現了較多的成功應用案例。數據智能服務商與零售企業(yè)相互配合,共同探索數據智能技術在零售中的應用場景。以網易數帆與名創(chuàng)優(yōu)品的合作為例,基于網易數帆的數據中臺和數據應用產品,名創(chuàng)優(yōu)品構建起“數據向上、業(yè)務向下”的應用體系,覆蓋會員、產品、門店、交易支付、供應鏈、公共六大數據域。同時,建設會員中心、產品中心、門店中心三大主題數據中心,統(tǒng)一消費者、產品、門店的數據的采集、加工與分析應用,設計并搭建管理者和店長看板,讓管理這和業(yè)務人員能夠更清楚的掌握經營情況。
圖丨網易數帆-有數零售行業(yè)數據中臺架構圖
通過數據賦能,名創(chuàng)優(yōu)品的經營效率得到顯著提升,比如數據響應時間從天級別直接下降到分鐘級別,同時促使不同門店會員復購率提升5-10%,會員銷售貢獻提升10-50%。類似的應用案例,在新零售領域已經比較常見。
除了上面提到的三個行業(yè),數據智能也正在深度改變工業(yè)、政務、教育、農業(yè)等多個行業(yè)領域。需要指出的是,現在很多行業(yè)還處在數據智能應用的初級階段,還存在諸多問題,比如數據積累不充分,數據質量差,數據孤島現象嚴重,數據實效性低、與業(yè)務聯動性差,數據價值挖掘工具不足等等。
雖然還存在不足,數據智能+行業(yè)的應用前景非常廣闊。
依據中國信通院的數據,2019年我國數字經濟規(guī)模已經達到了35.8萬億,占GDP比例達到了36.2%。數字經濟已經成為我國經濟最強勁的引擎,是推動我國更上一個臺階的關鍵。
數字經濟分為數字產業(yè)化和產業(yè)數字化兩個部分,其中產業(yè)數字化占數字經濟的比例達到80.2%,已經成為數字經濟的主體。
我國數字經濟內部結構 數據來源:中國信通院
數據智能+行業(yè)應用,將成為我國產業(yè)數字化發(fā)展的核心驅動力,對我國的數字經濟建設發(fā)揮關鍵作用。
相關企業(yè):字節(jié)跳動&火山引擎、網易數帆、亞信科技
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