近年海内外人工智能技术发展正在步入快车道，而决策智能作为其中助力商业决策的重要分支，在与不同下游行业的融合应用方面取得突破性进展。以美国市场为例，其作为全球人工智能产业的领头羊，已构建出相对完整的决策智能技术生态，形成了一批技术实力强、商业化落地能力领先的头部玩家：1）既有Google、IBM等科技巨头综合布局基于人工智能多种技术层级的软硬件产品体系，2）也有C3.AI、Veritone等厂商面向金融、零售等行业特定领域中提供决策智能赋能的技术解决方案，凭借自身的技术优势和行业积累构筑竞争壁垒。
一、揭秘业务升级背后的“神器”：决策智能平台助力银行业务全面数智化升级
以一家资产规模超千亿美金的跨国商业银行为例，一年前，该银行在面临业务持续扩张带来内外双重挑战之际，适时做出采纳决策智能的关键抉择并引进人工智能厂商C3.AI的智能信贷平台，通过决策智能技术对信贷业务流程进行重构。一年以来，智能转型策略的实施效果显著，C3.AI智能信贷平台可将该银行的平均信贷审批时间减少30%以上，极大提高信贷审批效率，提升客户满意度，为该银行带来每年约1亿美元的新增营业收入，解决了该银行繁杂信贷业务的老大难问题。决策智能平台不仅驱动了该银行的现存业务降本增效，还释放了巨量业务增长潜力，为银行数字化转型插上腾飞的翅膀。
C3.AI所提供的智能信贷平台的工作原理在于通过对更大范围外部信息的系统化汇总，能够提供定制化的应用并进行长期化管理，从而充分发挥前沿决策智能对业务系统进行升级改造。该智能信贷平台主要采用AI模型驱动架构，为开发者提供低代码乃至零代码的操作环境，省去开发人员大量代码编写的工作，大幅降低应用开发难度，促使快速和便捷地完成定制化部署。据调查，C3.AI所提供的AI模型驱动体系架构与传统的“结构化编程”方法相比，将开发人员需要编写和维护的代码量减少了99%，使开发和部署人工智能应用程序的开发速度提高26倍。
来源：CIC灼识咨询
二、认知与决策：内容产业的AI新实践
Veritone是一家活跃在广告、媒体等领域的人工智能自动化解决方案供应商，通过AI实现实时数据分析和态势监测，进而让机器能够处理日常决策。这家以“解锁下一代人工智能”为纲的创新先锋还将AI与云计算融合，开发了基于云计算的决策智能系统，共同助力下游内容产业客户的行动决策。
该公司开发的决策智能系统首先充分利用多种类型的认知引擎，能够从非结构化的多媒体内容中捕捉、提取数据。例如在媒体领域，认知引擎驱动的决策智能系统可以帮助客户快速地追踪品牌在大部分媒体上的踪迹，更准确地测量广告效果和分析竞争对标，让广告投放策略更加高效和智能。在司法领域，此套系统解决方案激活了对于海量历史判例音视频进行智能化分析的应用场景，能够对音媒体进行接近实时的转录和翻译并在若干分钟内为所有数据建立索引，让从前需要花费数千个小时的漫长“天堑”变“通途”。
来源：CIC灼识咨询
与美国人工智能市场的快速发展相呼应，近年来中国人工智能产业也在同步加速商业化，形成以互联网巨头为先行、特定领域内玩家百花齐放的格局。现如今中国人工智能领域玩家可分为几种类型，一类是发展到一定规模、在人工智能技术领域综合布局的互联网巨头，如百度全面布局人工智能技术，主攻自动驾驶、智能对话等赛道，涉及决策智能在金融领域为银行打造覆盖运营、风控等环节的智能银行体系；而京东以人工智能技术为支撑能够面向供应链和全流程场景构建智能供应链决策引擎。第二类是致力于在人工智能领域培育技术壁垒的科技公司，主要发力感知智能或尝试进行从感知到认知的转型攻关，以AI四小龙（商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技）和科大讯飞等为典型代表，其在计算机视觉、语言识别领域取得一系列核心技术突破。而另一类企业则一开始就将定位和战略重心聚焦于决策智能这一认知智能的细分领域，致力于提供基于决策智能的不同场景解决方案。
三、数智化产业：决策智能赋能产业终端客户提供全链路解决方案
在传统商业模式下，金融机构和其它不同行业企业面临获客难、业务效率低下、技术水平弱的痛点难点，决策智能平台的引入，能够帮助终端客户构建起覆盖全业务流程的智能化支撑能力。
目前国内不乏多家决策智能市场领先者，其深耕该领域多年，赋能产业终端客户提供全链路解决方案。以国内一家AI决策解决方案提供商——萨摩耶云为例，该公司依托技术，指导不同场景下的“决策智能+云服务”，立足客户业务增长和转型中的诉求、痛点、难点，根据不同行业特点，提供一站式、可落地、全链路赋能的解决方案，形成金融云解决方案、产业云解决方案、信用云解决方案。目前，该公司针对金融机构获客营销环节开发获客渠道监控系统，针对传统风控体系下信用评估过程耗时耗力的痛点研制K3智能策略风险管理体系并提供决策智能应用。
作为决策智能技术产业应用的典型，K3智能风险策略系统采用“特征-模型/规则-策略”三层架构，因兼具模型和规则的优势而提高系统的稳定性和自我迭代力，由于覆盖数据处理、模型构建、信用额度相关策略的信贷处理周期而大幅减少乃至消除人工参与信贷处理分析的过程。智能风险策略系统投入风控业务实践后，截至2021年4月30日贷款前策略批准率与其它策略系统相比高出约36%，显著提升综合风控效能。
来源：CIC灼识咨询
四、数智化零售：决策智能赋能零售支撑业务增长
传统零售行业数字化转型的需求愈加迫切，在价值链渐趋细分化、线上线下消费者边界渐趋消弭的背景下，零售企业的差异化打法和消费者对产品和服务的个性化需求让决策智能有了用武之地。尽管领先零售商对于人工智能等技术有初步应用探索，但在如何统筹全渠道、全场景以形成行业深入洞察方面仍存在一定挑战。以国内一家决策智能领先者——第四范式为例，其通过和国内大型零售连锁品牌商合作，尝试运用更深入的数字化手段升级智慧零售，例如引入数据治理与AI决策平台，帮助客户从生产端、供应链管理、营销端到客户服务端的全面智能化转型，线上智能运营系统支持该零售商在线上智能选品、智能推荐、销量预测以及线下门店选址等线上线下多个业务场景上进行业务升级，推动零售业务从流量思维向精准思维转变。
此外，第四范式开发研制以平台为中心的解决方案，提供低代码或无代码的开发环境，令开发人员得以快速建模并大规模部署定制化的人工智能应用。该公司通过重点布局决策智能解决方案和针对特定客户定制化开发的决策智能应用，已在金融、零售、能源、医疗、制造等行业成功积累丰富的实践经验。
来源：CIC灼识咨询
五、决策智能的未来：应用场景持续优化，构造数字化转型新生态
作为全球范围内决策智能领域的领先者，美国决策智能厂商的发展历程对于国内玩家具有深远的借鉴意义。在场景布局方面，美国决策智能厂商通过在多个行业场景的不同探索，从而积淀深厚的实践经验。以C3.AI为例，其决策智能技术不断从金融、零售、医疗、电信、能源、制造等行业场景延展深化，甚至输出到航空航天等创新领域。从技术水平来看，美国决策智能玩家受益于AI技术与产业的深度渗透，得以不断提升建模效率并持续优化输出模型。在应用环境方面，美国企业对于实施采用决策智能技术辅助业务发展的整体接受度和准备程度相对较高，为拓展决策智能赋能产业的应用空间打下基础。
因此，国内决策智能厂商为了迎头追赶海外先进对手，应该在多个行业领域逐步打通决策智能在不同垂直场景中的应用，逐步提高不同下游客户对于决策智能技术的接受度。国内决策智能玩家在未来更应该把握住人工智能市场的上升机遇，因势利导，积极布局，在多个行业如金融服务、零售等领域形成较好的商业化结果和建立强大的项目落地能力，帮助各领域的客户将AI与战略管理和业务运营相融合，更好地实现数字转型。在各行业数字化转型深入的背景下，国内决策智能将迎来发展拐点，未来期待决策智能技术更好地连接实体经济，进一步打造数字化转型新生态。
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