大數據、人工智能正成為技術界的熱點，人人在談大數據，人人在談人工智能。隨著近年來產業的持續升級，大數據和人工智能的商業價值不斷凸顯。

大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：客戶群體細分，然后為每個群體量定制特別的服務；模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率；加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率；降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。而人工智能的視覺、語音、語言三個感知功能，可以輔助識別幫助企業決策，自動化提高生產力。經濟合作與發展組織（OECD）估計，自動化技術將提升生產力，帶來巨大經濟效益，受益藍領工人與消費者，有助于增加財富。

那么當大數據與人工智能綜合運用時，可以挖掘出什么樣的商業價值呢？本文分析了現有的大數據+人工智能應用，分析了商務智能、實現持續的客戶支持、增強反欺詐能力等八個大數據+人工智能的商業價值點。

預計到2018年底，70%的企業(付費墻)將實現人工智能(AI)。這一比例高于2016年的40%和2017年的51%。這些統計數據清楚地表明了一點——大數據和人工智能將長此以往地發展。盡管多數人已知道這項技術正為生活帶來翻天覆地的變化，也可以為人們提供更多定制化體驗，但仍有不少人不知道這項技術將如何造福企業。

如果你和許多人一樣，想知道大數據和人工智能對商務究竟有什么好處，那么你就選對了地方。

在此，我們將討論AI如何使商界變得更好。

1.提高商務智能

多虧了商務智能，商業分析變得更簡易有效。讓商務智能成為可能的數據工具正是大數據。在引入大數據之前，商務智能在一定程度上是被限制的。然而現在，商務智能被認為是一個合法的職業。

事實上，許多公司和企業都在通過聘請商業情報專家以更好地利用這種新涌入的信息。這是為了幫助他們的公司更上一層樓。

2.了解、定位和服務客戶

說到大數據應用，這是最為大眾熟知的領域之一。這一應用主要關注的是利用大數據更好地了解客戶，同時了解他們的喜好和行為。通過實施大數據(并聘請大數據專家)，企業現在可以通過文本分析、瀏覽器日志和社交媒體數據來擴展其傳統數據集，并獲得客戶的完整畫像。

此舉的主要目的是創建可預測模型。

3.改變社交媒體的使用方式

人工智能影響商界的主要途徑之一便是通過社交媒體。在未來的幾個月甚至幾年里，個性化內容實時定位會毫無疑問地增加。而這些舉措都有一個最終目標——增加銷售機會。

這是可能的，因為人工智能可以利用有效的行為目標方法。其中一個能體現AI這種能力的例子就是，由于啟用了營銷堆棧，一旦平臺上有任何人開始搜索新的CRM(客戶關系管理)軟件，AI就可以進行有效而精準的判定。有了這些信息，商家就可以自動響應，為其提供更好的購買體驗。

4.客戶響應式產品的引入

大數據不僅可以通過使其具有前瞻性來改善客戶服務，還可以讓公司生產滿足客戶需求的產品。如今，產品設計正以前所未有的方式專注于滿足客戶的需求。數據分析可以用來預測顧客的產品的需求，而不是依靠客戶告訴企業他們想從產品中得到什么。

得益于大數據，企業可以通過收集用戶的購買習慣、調查數據甚至是客戶的案例場景信息，來決定未來該做什么產品，產品看起來如何。

5.增強反欺詐能力

那些成為職業“騙子”的人在現代數字世界提升了他們的游戲水平。雖然這是事實，但人工智能提供的“欺詐檢測工具”功能可以幫助企業防范這些錯綜復雜的欺詐陰謀。這一應用變成可能，還要歸功于眾企業們正在使用的視頻識別、自然語言處理、語音識別、機器學習引擎和自動化技術。

6.提高效率

工業工程師是能使生產制作流程更有效率的專業人員。他們明白，沒有大數據，這種效率的提高幾乎是不可能的。如今，大數據為每種加工和產品提供了豐富的信息。那些知道如何利用大數據的人明白，豐富的數據正在傳遞訊息，而聰明的企業就會接受訊息。

工程師們還在利用大數據來尋找提高流程運行效率的方法。這些大數據的分析也很符合約束條例。有了大數據，限制變得更容易識別。一旦認識到這一點，就可以快速確定約束是否綁定，如何綁定。通過創建和刪除約束，業務層面可以看到吞吐量和性能的大幅提高。大數據在找到所有這些答案方面發揮了重要作用。

7.實現持續的客戶支持

現在聊天機器人已經很常見，且能夠提供7天24小時制的客戶支持，企業可以充分利用CRM系統收集的數據。這使得他們能夠獲得更有價值的客戶洞察力。當充分發揮其潛力時，數據可以幫助優化幾個觸點，包括聊天機器人的交互性，以及創建一個充滿客戶數據的反饋循環。

這意味著人工智能幫助企業創造了終極客戶體驗。這一切都歸功于必不可少的客戶數據收集、分析和使用。

8.降低成本

有了大數據，企業可以利用現有的信息來降低成本。怎樣降低？通過發現行業內的趨勢、預測未來事件來實現。知道事件什么時候可能發生有助于企業改進計劃和預測。負責規劃的人能夠知道應該什么時候生產，生產多少。他們可以預測給定期限內的庫存，以確保最后不會對客戶造成產品過剩的情況。

畢竟，維持庫存的成本極其高昂。企業不僅要承擔帳面成本，還要把資本與不必要的存貨捆綁在一起。有了大數據分析，就有可能預測什么時候適宜銷售，什么時候需要生產。更深入的分析甚至可以顯示企業購買庫存的最佳時間是什么時候，需要保留多少庫存。