发布时间：2023-10-12 分类： 行业资讯
今年4月，“数据”作为一种新型生产要素写入中央文件，被列为土地、劳动力、资本、技术等传统要素之一。与此同时，数据的价值在不同行业得到了充分的展现，采用数据驱动的思路和策略也逐渐成为实践中的共识。然而，如果不能从数据中提取知识和信息并有效利用，数据本身就无法驱动和引领数字化转型取得成功。如何最大化释放数据价值？
“数据智能”应运而生。
简单来说，数据智能就是大数据和人工智能技术的融合。数据智能的最终目标是利用一系列智能算法和信息处理技术，在海量数据条件下实现人类的深度洞察和智能决策。
数据智能将原始数据处理成有价值的信息和知识，然后将其转化为决策或行动。它已经成为推动数字化转型不可或缺的关键技术。对于数据智能的应用场景，包括数据智能在各行各业的应用，核心是用户需求。接下来，玄讯智研将梳理数据智能在各行业的应用需求和价值。
1.医疗行业：数据智能有助于更高效地看病
除了较早开始使用大数据的互联网公司之外，医疗行业数据库的海量沉淀也为数据智能在该行业的应用提供了良好的先天条件。医疗行业有大量的病例、病理报告、治愈计划、药物报告等等。如果能对这些数据进行整理和分析，将会对医生和患者有很大的帮助。我们面临着各种各样的细菌、病毒和肿瘤细胞，它们都处于不断进化的过程中。在发现和诊断疾病时，确认疾病和确定治疗方案是最困难的。
如果能够借助数据智能平台收集不同的病例、治疗方案和患者的基本特征，就可以建立疾病特征数据库。如果未来基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。医生在诊断患者时可以参考患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，通过人工智能的数据智能分析平台，帮助患者快速诊断疾病，明确疾病定位。在制定治疗方案时，数据智能平台可以智能搜索检索基因、年龄、种族、身体状况相似的有效治疗方案，并生成相应的诊疗报告，辅助医生快速分析决策，帮助更多人及时治疗。这些数据的有效整合和分析将极大地帮助制药行业开发更有效的药物和医疗器械。
2.互联网电子商务：数据智能助力精准营销
电子商务广泛应用于数据智能。其天然的在线数据便利性为数据智能的应用提供了良好的基础。
人工智能在电子商务业务流程中的应用
人工智能在互联网行业的主要应用需求集中在运营和营销上，即AI智能营销，体现在智能视频广告的投放和智能个性化推荐上。
什么是智能营销？一般意义上，业内认为，智能营销以人工智能为基础，通过对机器的深度学习、自然语言处理和知识图谱等相关技术，赋能品牌定位决策、用户画像、智能内容管理、个性化推荐、智能测试、智能CRM等关键营销环节，优化营销策略，提升营销效果，探索更多创新营销模式和业务场景。核心是帮助营销活动节约成本，提高效率。这就是数据智能方面的互联网电商行业。
另一方面，未来电商数据智能的应用会有更多的想象空间，包括预测时尚趋势、消费趋势、区域消费特征、客户消费习惯、各种消费行为的相关性、消费热点、影响消费的重要因素等。基于大数据分析，电商消费报告将有利于品牌公司的产品设计、生产企业的库存管理和计划生产、物流企业的资源配置、生产数据提供者的产能安排等。将有利于精细化、社会化生产。
3.金融行业：数据智能助力精细化管理
金融行业已经成为数字化程度最高的行业之一，其天然的“数字属性”和历史沉淀下来的海量数据为金融数据智能化提供了极好的基础。随着AI芯片计算能力的快速发展和机器学习算法的不断创新，金融智能化转型进入了发展的快车道。风险防控作为金融机构的核心能力之一，自然开启了智能化转型的进程，加快了数据智能的应用，帮助金融企业快速构建风险发现、分析和决策能力，从而实现更好更快的发展。
AI数据智能，通过人工智能分析预测高度复杂算法的能力，将持续解决其在医疗、互联网、金融等行业存在的痛点，持续驱动产业创新。然而，数据智能的应用远不止于此。未来随着科学技术的不断发展，相信数据智能的应用会有更广阔的进步空间，在教育、交通、安防、农业等各个行业也在深入应用。且在生成上具有全新价值。
无论什么行业，所有的业务发展都与数据相关，业务发展就是数据的流动。AI数据智能分析和处理数据的能力将在各行各业具有难以想象的价值。玄武AI实验室也致力于通过AI持续推动快速消费品行业的业务创新。玄武A实验室成立于2016年，主要专注于快速消费品行业的智能场景。技术人员占团队90%，在消费品和大数据方面拥有大量专利。目前已服务超过400万终端，日识别量达到1000多万。未来，玄武AI Lab将继续通过行业深耕和创新智能技术，为快速消费品企业数字化转型升级注入新动力，助力其业务创新发展。
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