报告编委

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目录

1. 报告综述

2. 消费品与零售行业智能决策实践

3. 金融行业智能决策实践

4. 政府与公共服务行业智能决策实践

5. 结语

1.   报告综述

经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对决策质量提出了更高要求。同时，复杂多变的商业环境使决策约束条件不断增多，并对决策敏捷性提出了更高要求。因此，依靠业务规则和专家经验的传统业务决策愈发难以满足企业的需求，企业需要对决策方式进行升级。

智能决策具备助力企业实现决策方式升级的能力，并已在消费品与零售、金融、政府与公共服务等多个行业落地应用。智能决策正在这些行业的场景发挥作用，在生活中随处可见。在大型超市，摆在消费者面前的为什么是这些商品组合；在银行，贷款者的贷款申请为什么能快速出具结果；在行政大厅，企业的申报材料为什么有时能马上出具审核结果……智能决策不断释放“魔力”，对人们的生活方式和企业的生产经营方式施加愈发深刻的影响。

随着市场发展，这种影响方式也在不断发生变化。甲方在落地智能决策项目时，可以分为单点式、单线式和全局式三种情况。单点式指在某个细分业务场景实现智能决策；单线式指实现某一类细分业务场景的智能决策闭环；全局式指实现多个大类业务场景的智能决策。智能决策价值逐步得到市场验证，甲方对单线式和全局式的智能决策项目更加青睐，在实践中供需双方常称其为“决策大脑”类项目。以“决策大脑”为承载，智能决策将有更大的展示舞台。

目前来看，消费品与零售行业、金融行业、政府与公共服务行业在“决策大脑”方向居于发展前列。本报告将选取这三个行业的智能决策解决方案市场作为研究对象，围绕该解决方案在大中型企业和政府部门的落地应用展开研究，重点分析各行业的甲方对智能决策的需求和落地情况。

图 1：  智能决策市场全景地图

2.   消费品与零售行业智能决策实践

消费品与零售行业的甲方包括零售商超、品牌商、电商等，智能决策解决方案主要用于满足智能营销、智能定价、智能补配调等需求，终端使用者主要分布在IT、数据、运营、供应链、门店等部门。

消费品与零售行业的甲方对“决策大脑”的需求体现在供应链优化和用户运营两个方面，致力于打造涵盖“买”与“卖”全流程的智能决策体系。专家经验面对海量SKU和消费者愈发捉襟见肘，难以高效且正确地做出决策，甲方希望借助智能决策找到破局之道。企业可以通过智能决策实现供应链优化，解决缺货、高库存、SKU臃肿、门店个性选品策略缺失等问题。例如SKU臃肿问题，该问题在商超业态非常明显。商超倾向追求大而全，导致SKU数量骤增，当甲方意识到一些SKU并非必要且不盈利的时候，试图做“减法”。可面对数万乃至数十万SKU时，如何快速准确地挑选出需要剔除的商品成为一个难题，专家经验失灵。企业可以通过智能决策实现更加精准的用户运营，解决人群圈选方式低效、人群圈选方式不能自动调优、难以个性化运营等问题。

图 2：  消费品与零售行业智能决策主要应用场景

消费品与零售行业智能决策解决方案的项目环节大致包括业务梳理、方案设计、产品引入及改造、联调与打通、试运行、验证评估与正式上线等环节。在业务梳理环节，厂商除了需要梳理甲方业务布局、工作流程、业务规则的信息，还需要梳理甲方的业务数据治理情况。在消费品和零售行业，除头部电商之外，其他企业的数据质量和完整性普遍存在缺陷，若直接应用智能决策将会出现明显偏差。智能决策解决方案需要站在“数据巨人”肩膀上发挥作用，因此对数据治理能力有较高要求，比如建立数据规则、打通数据孤岛、数据集中管理等。当前，较多有实施智能决策项目意向的消费品和零售企业不具备优良的数据治理能力，以至于难以满足智能决策需求，因此甲方需要得到来自厂商的数据治理赋能。在智能决策项目实施过程中，甲方需要着重注意此点。