6-4 決策智能產業化下的機遇與挑戰.pdf

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1、上海上海數字大腦研究院數字大腦研究院Better Decisions for a Better WorldBetter Decisions for a Better WorldDigital Brain Digital Brain LaboraryLaborary講一個小故事講一個小故事科技賦能傳統行業就是鐵匠幫助科技賦能傳統行業就是鐵匠幫助魚獲得與大閘蟹一樣能力的過程魚獲得與大閘蟹一樣能力的過程盔甲、鉗子=新物種、新工具鐵匠=賦能者大閘蟹=新物種魚=傳統企業第一個需要搞清楚的問題：決策智能是在做什么？決策智能技術決策智能技術與感知智能技感知智能技術術同屬于AI領域，但存在明顯區別感知智能技術

2、感知智能技術率先得到商業化落地，解決了“將非結構數據抽象為結構化數據”的問題決策智能技術決策智能技術是感知智能的進化，解決了“利用數據決策最終對物理世界反向影響”的問題人臉識別自然語義理解Alpha Go強化學習智能運營智能運維智慧工廠DataKnowledgeDataKnowledge復雜變量環境中復雜目標決策非結構數據抽象為結構數據簡單環境下簡單目標決策當決策智能的產業化變成一盤生意：首先要弄明白這盤生意的本質是什么三個關鍵數據賦能者毛利滲透動力成本價格價值機遇在哪里？滲透動力愈發愈發強勁賦能者的價值是讓被賦能者活得更好降本=多省錢提效=多賺錢傳統行業企業盈利增長放緩，精益管理需求提高傳統

3、行業企業盈利增長放緩，精益管理需求提高20144.55201020132011201220152017201620184.6720192.893.223.593.944.114.314.615.23+7%5,3676,8057,7499,86310,68911,11712,45012,63113,282201020112015201220142013201620172018+19%+6%圖：零售企業主營業務利潤情況（單位：億元）圖：零售企業主營業務利潤情況（單位：億元）圖：工業企業利潤總額（單位：萬億元）圖：工業企業利潤總額（單位：萬億元）2014201020162011201220137.1

4、620152017201820195.306.146.196.846.826.627.197.496.20+2%快速發展期快速發展期：主要由市場的擴張和滲透帶動零售行業高速增長平臺整合期平臺整合期：市場紅利已過，增長放緩，企業迫切希望激活存量，優化存量，鞏固自身優勢圖：工業企業管理費用（單位：萬億元）圖：工業企業管理費用（單位：萬億元）宏觀微觀實時性數據量增加，數據處理效率要求提高實時性數據量增加，數據處理效率要求提高圖：全球實時數據的增長與占比情況圖：全球實時數據的增長與占比情況5,1007,40010,10013,70018,70025,80021%2021E16%202018%20182

5、3%20%20192022E25%2023E實時數據占比實時數據量（PB）IDC預測，到2023年，實時數據將占全球數據圈24.5%的份額，許多行業場景，例如金融風險評估、自動駕駛、運營商智能網絡等都需要依賴快速實時的數據采集、存儲和分析得以實現應用對于數據分析處理速度、傳輸控制速度都產生了非常高的要求，對整個決策體系的效率提出很高需求數字化效益顯著，企業注重數據分析與決策預算投入數字化效益顯著，企業注重數據分析與決策預算投入云服務13%云服務數字營銷數據分析19%數字營銷數據分析12%45%40%33%+137%25%ExcellentGood19%OthersLimitedAverageP

6、oor19%10%15%12%圖：“數據分析能否驅動業績增長”的調查圖：“數據分析能否驅動業績增長”的調查2018年2019年Gartner調研顯示,超60%公司認為數據利用能有效提高業務收益挑戰是什么？會有毛利毛利嗎？賦能者自己怎么活得更好客戶有錢嗎？客戶對供應商友好嗎？你真的選對行業了嗎？有沒有可能產品化？金融金融流程工流程工業業商品流商品流通通功能場景功能場景智能投顧；風險控制產品質檢；設備運維；工藝配方；排產排程；供應鏈管理智能推薦；供應鏈管理；商品結算；商場選址客戶結構客戶結構頭部規模大，市場集中，倒金字塔型結構廣泛的中腰部客戶，紡錘型結構廣泛的中腰部客戶，紡錘型結構市場規模市場規模

7、/客戶數量客戶數量國有銀行6家、股份制銀行12家，城市商業銀行134家，農商行1478家；證券公司數量133家（2019年）大中型煤炭開采與洗選企業1449家；石油化工542家；化學原料2957家；有色1127家；熱電1275家（2018年）限額以上零售批發行業法人單位數21萬；（2018年）宏觀客戶集中度客戶集中度25%20%25%16%15%東航國航南航海航其他圖：圖：2019年各航空集團公司年各航空集團公司運輸周轉量比重運輸周轉量比重截至2019年底，我國共有運輸航空公司62家。是典型的高集中度、少客戶市場10.30%14.40%14.30%80.30%6.90%圓通2016申通14.3

8、0%10.40%8.20%19.10%15.80%11.90%11.60%7.60%2019中通韻達百世順豐64.50%圖：圖：2016-2019年快遞行年快遞行業市場格局業市場格局行業CR6占比80%，是典型的高集中度市場菜鳥物流巨頭提供解決方案，城配端美團餓了么閃送等大型互聯網公司高強度競爭創業公司/第三方平臺企業機會少真的能主動選擇嗎？真的能主動選擇嗎？離散工業（排產排程）離散工業（排產排程）流程工業（工藝優化）流程工業（工藝優化）商品流通（調補配）商品流通（調補配）航空（統籌調度）航空（統籌調度）制藥（藥物研發）制藥（藥物研發）金融（風控反欺詐）金融（風控反欺詐）物流（城配快遞）物流（

9、城配快遞）產品化程度產品化程度基基礎礎設設施施業務系統業務系統ERP客戶管理客戶管理CRM工業控制工業控制MES傳感器傳感器核核心心關關注注算法可復用度：算法一致性算法可復用度：算法一致性底層底層IT環境一致程度：數據一致性環境一致程度：數據一致性落腳點落腳點1：供應商集中時場景的數據標準化程度高：供應商集中時場景的數據標準化程度高同行業交付同行業交付標準化組件標準化組件定制化需求定制化需求合同交付合同交付落腳點落腳點2：標準化組件越多、算法通用性越強效率越高：標準化組件越多、算法通用性越強效率越高跨行業研發跨行業研發通用算法通用算法行業差異行業差異新行業產品新行業產品微觀投資人在想什么？創業者能做什么？坑夠不夠大？坑夠不夠大？坑能不能挖深？坑能不能挖深？這個市場需要大家一起努力不只是堅持，更要努力保護