数据猿报告解读:数据智能+行业应用,驱动产业数字化的核心引擎

时间:2021-06-10 16:45:56       来源:财讯网
      来源:数据猿

作为《2021中国数据智能产业发展报告》系列解读文章的第二篇,我们聚焦数据智能对不同行业的应用情况。

依据数据猿调研数据,不同行业的数据智能应用成熟度存在很大差距。其中,互联网、金融的数据智能应用成熟度最高,零售、医疗、政务、工业等行业的成熟度较低。

需要指出的是,随着互联网+的推进,互联网带动了多个行业的数字化进程。比如,将电商与零售融合形成的新零售,互联网与金融融合形成的互联网金融,互联网与工业融合形成的工业互联网等。

与互联网+类似,“数据智能+”通过将数据智能技术与各个行业结合,探索出多样化的应用场景,驱动这些行业的数字化、智能化转型。

数据智能+互联网,精细化用户运营、多样化应用创新

随着互联网用户渗透率增长放缓,增量市场逐渐变为存量市场,原有的商业模式和产品模式都面对挑战,从流量思维变为数据思维,深耕细分领域,从用户增长变为用户深耕成为趋势,另一方面消费互联网也从简单的线上零售向内容+社交转变,非标内容将面对更加个化。

依据数据来源、应用形态的差异,可以将互联网划分为PC互联网、移动互联网、产业互联网、万物互联四个阶段。不同阶段都有其典型应用,比如移动互联网时代的移动社交、电商等,产业互联网时代的互联网金融、互联网教育、互联网医疗等。

人工智能在互联网的创新应用探索,衍生出电商千人千面、精准定向广告、程序化广告交易、AI视频生成等多样化的互联网创新应用,成为目前互联网创新的重要方向。

电商千人前面。传统电商主要基于商品搜索技术,是人主动找商品。随着用户画像、智能推荐等技术发展,电商台可以依据用户过往浏览、购买记录,分析出用户的购物偏好,主动推荐用户可能感兴趣、需要的商品。“千人千面”的电商台设计,实现了更精细化的用户分层,这将支持电商台更精细化的广告位设计,提升了其广告位数量和广告效果。

精准定向广告。精准定向广告交易模式,让广告主从购买广告位,转变成购买人群。当广告主锁定了自己的目标受众后,展示广告就会追随每一个目标受众出现在他们登录的页面上,因此,即便他们出现在三四级页面,依然可以看到这个广告,既能节省营销成本,又能起到良好的营销效果。

程序化交易广告。利用技术手段进行广告交易和管理,广告主可以程序化采购媒体资源,并利用算法和技术自动实现精准的目标受众定向,只把广告投放给对的人;媒体可以程序化售卖跨媒体、跨终端的媒体资源,并利用技术实现广告流量的分级,进行差异化定价。

AI视频生成。借助AI技术,自动合成人物形象和人物视频,自动生成图片、视频、直播内容,比如淘宝的虚拟模特,斗鱼直播、B站直播的虚拟主播等。借助AI技术,可以生成更多炫酷的视频效果,提升视频、直播趣味

数据智能+金融,推进金融4.0建设

大体来看,可以将金融分为四个发展阶段。数据智能+金融,通过智能风控、智能营销等应用创新,将把金融带入以数字化、智能化为核心特征的4.0阶段。

在当前经济形势下,金融行业面临较大的经营压力。一方面,新冠疫情影响总体经济形势,银行业绩增长承压;另一方面,互联网金融创新活跃,消费贷、手机支付、理财产品推荐等金融服务更加便捷高效,银行面临较大的客户尤其是个人用户流失的压力。

长期来看,利率市场化、金融脱媒对商业银行生存环境带来重大影响,银行亟需创新金融产品、业务模式,利用AI技术实现大规模定制化金融服务,摆脱低水同质化竞争。同时,传统信贷模式成本高,难以覆盖大量长尾客户。通过技术创新实现下沉客户群体的精细化运营,是金融企业实现业绩增长的关键。

就具体的智能金融应用场景方面,依据数据猿的市场调研数据,智能营销、大数据风控、反洗钱等是比较看好的场景。另外,来开放金融账户、对外提供金融科技服务等开放银行业务也逐渐受到关注。

具体来看:

金融营销。基于深度客户画像,提升营销的精准度和效率,增强获客能力和客户转化率。提升客户满意度,降低流失率。金融风控。综合利用机器学、知识图谱、NLP等技术,将金融领域的风控规则与AI模型进行结合,构建风控场景模型。针对中小微企业信贷需求,秒级审批,覆盖中长尾。反洗钱。从交易数据中自动识别洗钱可疑交易,辅助分析和案件报送。提升案件识别准确率,大幅度提升反洗钱合规工作效率。开放金融。将成熟的AI服务输出给生态合作伙伴,拓展新的业务模式。不断丰富AI应用场景,将用户数据反馈到AI台,进一步优化模型,提升AI能力,形成数据-技术-服务闭环。

数据智能+零售,重构“人货场”

依据国家统计局数据,线上零售额占比逐年提高,由2015年的13%提升到2019年的25.7%,未来还会进一步提升。此外,互联网台不再满足于充当一个线上渠道,通过生鲜电商、社区电商、本地生活等方式对零售业的渗透加深,将攫取更多零售价值,传统零售企业面临互联网巨头的跨界竞争和降维打击。

在这样的背景下,零售行业亟需改变商业模式,提升经营水,尤其是借助数据智能技术,实现转型升级。零售企业需要借助数据台,从线下门店、仓库、供应链、线上台等系统中采集数据,实现数据融合管理,进行数据分析挖掘,在数字供应链、智慧门店、客群识别、智能营销、仓库管理等方面提升效率。

通过数据台进行数据采集、数据存储、数据治理、数据融合,在此基础上进行数据分析,最终实现用数据赋能“人-货-场”,具体来看:

数据赋能—人:通过用户购买、浏览、线下支付等数据,更精准的进行客群洞察,制定更有针对的营销方案,挖掘交叉销售机会,避免用户流失。

数据赋能—货:基于数据台全面掌握商品情况,包括不同商品的销量、库存、物流、供应链情况,分析爆款商品,进行商品质量管理。

数据赋能—场:以线下门店、渠道数字化,实现更加精细的门店和渠道管理;创新应用电商、短视频、直播等线上渠道,基于数据进行渠道流量分析,优化线上渠道的投产比。通过数据融合,实现线上线下的打通。

目前,以数据智能为核心的新零售正在快速发展,也出现了较多的成功应用案例。数据智能服务商与零售企业相互配合,共同探索数据智能技术在零售中的应用场景。以网易数帆与名创优品的合作为例,基于网易数帆的数据中台和数据应用产品,名创优品构建起“数据向上、业务向下”的应用体系,覆盖会员、产品、门店、交易支付、供应链、公共六大数据域。同时,建设会员中心、产品中心、门店中心三大主题数据中心,统一消费者、产品、门店的数据的采集、加工与分析应用,设计并搭建管理者和店长看板,让管理这和业务人员能够更清楚的掌握经营情况。

图丨网易数帆-有数零售行业数据中台架构图

通过数据赋能,名创优品的经营效率得到显著提升,比如数据响应时间从天级别直接下降到分钟级别,同时促使不同门店会员复购率提升5-10%,会员销售贡献提升10-50%。类似的应用案例,在新零售领域已经比较常见。

除了上面提到的三个行业,数据智能也正在深度改变工业、政务、教育、农业等多个行业领域。需要指出的是,现在很多行业还处在数据智能应用的初级阶段,还存在诸多问题,比如数据积累不充分,数据质量差,数据孤岛现象严重,数据实效低、与业务联动差,数据价值挖掘工具不足等等。

虽然还存在不足,数据智能+行业的应用前景非常广阔。

依据中国信通院的数据,2019年我国数字经济规模已经达到了35.8万亿,占GDP比例达到了36.2%。数字经济已经成为我国经济最强劲的引擎,是推动我国更上一个台阶的关键。

数字经济分为数字产业化和产业数字化两个部分,其中产业数字化占数字经济的比例达到80.2%,已经成为数字经济的主体。

我国数字经济内部结构 数据来源:中国信通院

数据智能+行业应用,将成为我国产业数字化发展的核心驱动力,对我国的数字经济建设发挥关键作用。

相关企业:字节跳动&火山引擎、网易数帆、亚信科技

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