江西修水何市大鱼近八年来商业银行不良贷款余额及不良贷款率均呈现明显上升趋势，究其原因在于传统金融机构对系统和流程建设的重视程度不够，监测违约风险的能力不足，在风险管控上面临诸多挑战。在当前国家监管日益趋严的环境下，以机器学习、知识图谱、自然语言处理以及生物识别为代表的人工智能技术在金融风控领域应用的需求也明显增加。越来越多的金融机构与科技公司加强合作，借助科技的力量增强自身风控实力。

　　传统物流行业重度依赖人工为主的资源规划系统，服务种类单一且网络化水平较低，流通时间大多耗费在仓储环节，导致成本高企且效率低下。得益于供应链生产的海量实时数据，人工智能技术可以较好地与传统物流行业结合，助力物流企业实现数字化转型：在网络预测、风险控制及路径规划等后台业务方面，深度学习算法可以基于优化模型对策略进行动态规划，根据输入变量变化情况做出适时响应调整，并做出一定程度的预测推断；在仓储分拣等前台环节，计算机视觉、机器学习等技术可以帮助物流企业自动识别筛查货物分类及状态，实现便捷管理库存、自动补货等应用。

　　在广告营销领域，潜在购买受众出于流量处理能力的考虑，无法承担过多次数的广告拍卖请求。在此限制基础上，若要提高广告交易额并增加广告主收入，需要借助人工智能引擎和机器学习算法对广告主提供的广告创意进行训练学习，洞察不同创意的受众特点，同时对潜在购买受众的需求进行挖掘分析，了解具备哪些特征的广告拍卖请求更适合广告买家，对两类不同的需求数据进行智能匹配与精准推送，以提升交易成功率。在广告拍卖请求数量基本不变的前提下，通过应用人工智能等技术，广告主利润比原来普遍提升了3-6倍。

　　随着经济快速发展和居民收入的不断增加，我国社会消费品零售总额与网络零售额呈现整体上升趋势。互联网巨头依靠流量红利布局建设网上电商平台，经历了前期快速发展阶段后，如今面临获客成本增加、同质化竞争加剧以及新物种零售形式的挤压等问题，通过引进人工智能等技术，一方面可以根据用户购买特征行为数据，提供个性化的精准商品推送，另一方面优化营销推广渠道，实现高效、低成本获取曝光与客流，结合智能实时定价策略进行销售优化；传统的线下零售巨头受限于成本及渠道把控，以及对客户需求不能有效洞察的传统弊端，也在积极推进智能升级，线下商家利用人脸识别技术，可以识别门店客流、记录会员消费信息、并提供大数据经营分析打通线上线下一体的零售网络。商业智能唤醒的新兴玩法将进一步释放消费能力，推动建立智能、便捷、无感的新零售生态。

　　随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，公众出行需求逐步提升，与之带来的地面交通拥堵、机场车站人流密集、公共交通场站安全等问题层出不穷。人工智能、大数据、云计算等技术的崛起，正在重塑人、车、路之间的融合关系，强大的计算力与海量的高价值数据是构成多维度协同出行生态的核心力量。从应用场景来看，基于大数据技术和人工智能技术，现阶段商业智能主要应用于交通信号灯管理、高精地图导航、机位调度、自动驾驶、公共交通系统优化、停车位动态规划管理等方向，未来将形成实体道路与虚体网络的统一融合，建设具备统一数据接口的城市“交通大脑”，实现“以人为本”的全智慧交通系统。

　　传统意义上医疗健康公共服务性质较强，由于智能化技术对医疗健康环节效率提升较为典型，故纳入本报告的讨论范围。智能化技术的应用主要有：医学药物研发、智能临床辅助决策、病例语音录入及结构化、医学影像分析等。医学药物研发方面，新药研发平均总耗时10-15年，花费80亿元，新药研发周期长、成本高、失败率高等特点促使人工智能等技术开始被药企接受，深入临床前及临床研究阶段。诊疗方面，根据中国国家统计局的数据显示，从2010年到2017年中国的诊疗人次从58.4亿人次上升至81.8亿人次，人均就诊次数从4.4次上升至5.9次，随着现代工作压力增大以及不良生活习惯的影响，糖尿病、高血压等慢性病发病率也在不断上升，目前医疗机构的医生存在严重不足的情况，以科技补人才需求突出，医学结构化与大型医学知识图谱的建立，对辅助诊疗有重大意义，病例语音录入、医学影像分析等也在优化就诊流程、提高问诊效率方面有着突出作用。

　　客户服务作为各类商业场景搭建实现过程的重要环节，是维系企业与客户之间连接关系的重要载体，对企业产品/服务销售、市场拓展、品牌影响力等方面具有深度影响。传统客服方式存在人员培训及留存成本高、质量效果把控难度大、售前转化率较低等共性问题，一定程度上制约了企业的经营效率改善与利润提升。智能客服系统可根据行业知识和企业业务搭建专业知识库，通过构建开放式问答及交互式对话技能，对客户提出的咨询问题快速输出匹配答案。此外，智能客服产品的后台管理系统可有效代替传统人工抽检，解决抽检覆盖率低、检验标准存在差异、非实时被动响应等问题。目前金融、电商、教育等领域企业用户对智能客服系统接受度较高，标准化产品体系建设相对成熟。

　　以信息传递、流量分发和注重用户体验为主的互联网上半场已接近尾声，被称之为“互联网下半场”的产业互联网兴起之势已不可阻挡。在逐步渗透打通各传统产业内外部连接、实现新旧动能有效转化的基础上，产业互联网会重建流量、科技、场景之间的共生关系，创造新型的商业发展生态。围绕数据资产的有效变现，产业互联网产生的丰富价值流量会持续为以“数据-算法-智能”为主线的商业智能应用路径注入海量数据，并凭借对传统产业链改造升级能力催生出商业智能更多应用场景与想象空间，加速商业模式创新与商业逻辑重构。

　　随着人工智能技术的不断纵深发展，与传统商业领域融合程度持续加深，科技公司与互联网技术服务商已从原有的“赋能者”角色逐渐向“合作伙伴”角色转换。未来，商业智能企业所需要建设的能力不再是单点的垂直领域解决方案服务，而是希望基于对本领域赛道充分理解认知的基础上，实现对企业全业务流程服务能力以及跨场景生态拉通格局。为实现此目标，需要互联网巨头发挥流量优势与生态建设力，人工智能技术提供方打通技术开发到场景落地的应用路径，传统商业公司输入行业认知并思考模式创新方向，三方合力共建商业智能稳固生态圈。

　　当前，大多商业场景都会产出与个人用户直接相关的核心敏感数据。针对个人数据的收集、存储与分析在为商业智能带来决策价值的同时，也会引发一系列隐私泄露风险与道德危机。为有效保护个人数据信息，全球各国密集出台以GDPR为代表的各类信息保护法规及条例，对技术公司收集使用个人用户信息进行较为严格的限制，一定程度上影响商业智能技术提供方的数据标注与算法模型训练。监管永远是一把双刃剑，在为技术创新带来外部限制的另一面，是激发技术企业形成“带着枷锁跳舞”的能力，通过算法迭代与产品测试流程创新减少对训练数据的依赖程度，通过尽可能小的数据样本完成模型训练与测试验证流程。