第五节 智能商务

新一代信息技术在商务生活中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心，在很大程度上影响着企业如何开展商务活动和创造新的价值。企业要求信息技术系统不仅要能够支撑特定商务活动的执行，而且还要能够创造出新的价值，跟随业务变化而变化，成为快速创新的动力。这时候，人工智能开始在智能商务领域为企业的成长和扩张贡献力量。

商务活动对人工智能有着多种需求：

（1）广泛互联的能力：连接客户、合作伙伴，赋予员工新的能力。通过对内部员工、合作伙伴和客户的数据进行整合，并进行加工和提炼后再提供出来供内部员工、合作伙伴和客户使用，商业智能系统提升了三者业务上互相连接的能力。

（2）适应变化的能力：随着业务的发展而变化，促进而非阻碍业务发展。

（3）创造价值的能力：在业务的各个不同层面上创造价值。商业智能系统为企业各个不同层级的员工提供合适的工具和信息，使得获取准确信息和做出明智决策的能力不仅仅局限于决策层，而是所有人员都能够在各自的层面上借助商业智能系统提供的能力全方位地增强企业决策能力，全面创造价值。

零售业有着这样一个传奇故事，美国的沃尔玛百货将纸尿裤和啤酒并排摆在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！为什么看起来毫不相干的两件商品这样一搭配，能取得惊人的效果呢？（图1-36）

这就是“智能商务”的作用——因为沃尔玛巧妙地运用了大数据技术，成功地发现了“纸尿裤”和“啤酒”的潜在联系。当沃尔玛发现这两件商品存在联系的时候，再分析其原因，得出了这样的结论。原来，美国妇女们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买纸尿裤，而丈夫们在买纸尿裤后又会随手带回两瓶啤酒。这一消费习惯导致了这两件商品经常被同时购买，所以，沃尔玛索性就将它们放在了一块，既方便了顾客，更提高了产品销量。

事实上，早在20世纪80年代，沃尔玛就已经开始研究运用商业智能（Business Intelligence，简称BI），借助一系列大数据技术来分析和预测其产业，并取得了显著的效果。上面讲到的“纸尿裤和啤酒”的故事，就是沃尔玛很好地运用数据仓库、数据挖掘和数据分析技术的例子。沃尔玛的数据仓库里集中了各个商店一年多以来详细的原始交易数据。运用数据仓库，沃尔玛对商品进行购物篮分析，即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用自动数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，从而意外地发现了“纸尿裤”和“啤酒”间的联系。

此外，沃尔玛的商业智能解决方案，还有其他方面的应用。

◆市场分析：沃尔玛利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据进行仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性的信息。沃尔玛每周六的高级会议会对世界范围内销售量最大的15种商品进行分析，并确保相应的商品在正确的时间、正确的地点有正确的库存。

◆趋势分析：沃尔玛利用数据仓库对商品品种和库存的趋势进行分析。以选定需要补充的商品、研究顾客购买趋势、分析季节性购买模式、确定降价商品，并对其数量和运作做出反应。为了能够预测出季节性销售量，它要检索数据仓库当中高达10万种商品一年多以来的销售数据，并在此基础上进行分析和知识挖掘。

由此可见，许多年前，沃尔玛就已经开始尝试利用大数据技术来解决分析和预测市场的问题了。商业智能提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。例如，智能商务的数据整合功能能帮助决策人员从繁重的报表数据整合工作中解放出来，迅速地从各个侧面读懂数据，使他们能腾出精力更加深入地研究问题的本质，这样既能提高决策的效率，又能通过对数据多角度多层次的分析得到更深入的洞察。经过多年发展，商务智能的运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。

智能商务通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得烦琐的信息获取过程变得简便易行。运用智能商务后，企业内的信息都日常性地保存到企业的数据仓库中，以备决策者做决策时访问。

决策支持系统（Decision Support System，DSS）是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。

传统决策支持系统（DSS）采用各种定量模型，在定量分析和处理中发挥了巨大作用，它也对半结构化的和非结构化决策问题提供支持，但由于它通过模型来操纵数据，实际上支持的仅仅是决策过程中结构化的和具有明确过程性的部分。随着决策环境日趋复杂，传统DSS的局限性也日趋突出，具体表现在：系统在决策支持中的作用是被动的，不能根据决策环境的变化提供主动支持；对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持；由于以定量数学模型为基础，对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。

智能决策支持系统（IDSS）是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物，包括决策支持系统所拥有的组件，即数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新的人工智能技术，如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。它是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示（图1-37）。

新型商务服务利用知识图谱进行知识内容的组织，并将图谱显性化为服务功能，从而打造成为商业知识的数字地图。通过这一商业知识数字地图，化被动推荐为主动发现。用户在使用过程中，可以根据自己的需求，通过知识图谱精准的匹配和导航，快速找到每一个有价值的商业“新知”。同时，知识图谱将商业知识进行了结构化、有序化处理，帮助用户形成体系化、逻辑化的商业判断、决策、执行依据与能力。可以说，利用知识图谱，用户能一眼就看清楚每一个细分领域的商业逻辑，也能够通过知识图谱，以最快速度找到最需要的知识内容。

毫无疑问，下一代智能商务应该鼓励跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务领域的应用，推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。建设涵盖地理位置、网络媒体和城市基础数据的跨媒体大数据平台，支撑企业开展智能商务活动。鼓励围绕个人需求、企业管理提供定制化智能商务决策服务。