智慧金融解决方案产业发展前景预测与投资战略规划分析

智慧金融解决方案产业发展前景预测与投资战略规划分析体验营销的概念体验营销是指企业以消费者需求为导向，向消费者提供一定的产品和服务，通过对事件、情景的安排、设计，创造出值得消费者回忆的活动，让消费者产生内在反应或心理感受，激发并满足消费者的体验需求，从而达到企业目标的营销模式。体验营销建立在对消费者个性心理特征的认真研究、充分了解的基础之上。其以激发顾客的情感为手段，使整个营销理念更趋于完善，目的是为目标顾客提供超过平均价值的服务，让顾客在体验中产生美妙而深刻的印象或体验，获得最大程度上的精神满足。体验营销并非仅仅是一种营销手段，确切地说它是一种营销心理、一种营销文化、一种营销理念。在消费需求日趋差异化、个性化、多样化的今天，顾客关注产品和服务的感知价值，比以往更为重视在产品消费过程中获得“体验感觉”。我们经常会看到这样的现象，消费者在购买很多产品的时候，如果有“体验”的场景和气氛，那么对消费者的购买决策就能产生很大的影响。例如，在购买服装时，如果一家服装店不能让顾客试穿的话，有很多顾客就会马上离开；购买品牌电脑时如果消费者不能亲自试试性能，感觉一下质量，大多数消费者就会对其质量表示怀疑；购买手机时如果销售人员不太愿意让顾客试验效果，顾客马上就会扬长而去……因此，对于企业来说，提供充分的体验就意味着能够获得更多消费者的机会。营销部门的组织形式具体的营销部门可有各种不同的组织形式。在现代企业，不论以何种形式组建和行使营销职能，都必须体现“以顾客为中心”的思想。（一）职能型组织这是最常见的一种架构，由所有营销人员，如营销调研、市场策划、新产品开发、顾客服务和销售人员等组成。一般由负责营销事务的副总经理直接领导，管理全部的营销职能科室、部门和人员。职能型组织形式的优点是结构简单，管理方便。如果产品增多，市场扩大，这种管理架构也会出现一些问题。例如，没有人在对一种产品或一个市场全盘负责，可能缺少按产品或市场制订的完整营销计划，有些产品或市场或被忽视；各科室为了争得更多资源，获得比其他部门更高的地位，相互竞争，产生矛盾……营销副总经理不得不经常调解工作纠纷。（二）地区型组织业务遍布全国甚至更大的范围，企业也可按区域组织、管理营销事务。例如在营销部门设中国市场总经理，下设华南、华东、华北等大区总经理，再根据需要，继续设置地区经理和销售代表等岗位。（三）产品（品牌）管理型组织企业生产多种产品或拥有多个品牌，也可按产品或品牌考虑组织架构。通常在总产品（品牌）经理之下，按产品线（品牌）、品种分层管理。一个企业经营的产品如果差异大，品种数量多，超过职能型组织架构所能控制的范围，就适于建立产品（品牌）管理型组织。产品（品牌）经理的职责，包括制订产品（品牌）计划，监督计划实施，检查执行结果并采取必要的控制措施，为所负责的产品（品牌）制订长期的竞争战略和营销政策。（四）市场管理型组织如果市场能够按顾客特有的购买习惯和偏好等细分，也可建立市场管理型组织。它与产品（品牌）管理型组织相似，由一个总市场经理管辖若干细分市场经理。各市场经理负责各自市场（顾客）的年度和长期销售计划，对利润负责。这种架构的主要优点是企业可，围绕特定消费者或用户，一体化开展营销活动。当前也有许多企业按市场型架构建立营销组织。它们在市场细分的基础上，对潜在顾客和各细分市场，分别安排不同的团队分类管理。有学者认为，这也是确保实现“以顾客为中心”的现代营销观念的“唯一办法”。（五）产品/市场管理型组织面向不同市场、生产多种产品的企业，确定营销组织时常常会面临“两难”，即采用产品管理型还是市场管理型；能否吸收两种组织形式的优点，又避免它们的不足。所以，有的企业建立起既有产品（品牌）经理，又有市场经理的矩阵组织。矩阵组织的管理成本高，内部也容易发生冲突，因此又产生了新的“两难”：一是如何安排销售力量—按产品组织还是按市场组织，或者销售力量不实行专业化；二是由谁负责定价，产品（品牌）经理还是市场经理。绝大多数的大企业认为，只有相当重要的产品和市场，才需要同时设置产品经理和市场经理。也有的企业认为，管理费用高并不可怕，只要这种组织形式能带来的效益可以远远超过需要付出的成本。计算机视觉行业面临的机遇（一）国家战略引领与政策支持人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应。我国把人工智能放在国家战略层面，出台了一系列重要政策鼓励支持人工智能的发展。《新一代人工智能发展规划》明确指出了到2030年我国新一代人工智能发展三步走的战略目标。十四五规划中明确提出推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。（二）新技术深度融合与新基建大规模展开推动行业进步发展人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等新一代信息技术相互联系、相互促进。大数据的发展使得可用于训练的各种来源的数据激增，为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能，有力推动了人工智能的进步。随着物联网设备规模的迅速扩大，在促进大数据爆发的同时，使得AI与IoT加速融合，AIoT赋予设备更智能化特性。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，显著降低了计算成本。5G的大规模商用，不仅将促进连接设备数量大幅增长并产生规模庞大的数据，推动物联网与大数据的发展，而且将促进大量城市级应用的铺开，如城市智慧治理运营等，从而为人工智能创造更大的发展空间。未来，人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等新一代信息技术的深度融合与广泛应用，将极大推动经济社会各个领域向数字化、智能化等方向转变，各种技术也将在此过程中实现共同进步与发展。此外，随着我国新型城镇化的持续推进，新型基础设施的建设也将大规模展开。重点支持包括新型基础设施在内的两新一重建设。未来，5G、城际高速铁路及轨道交通、大数据中心、人工智能等新型基础设施的持续较快建设，将进一步促进人工智能行业的快速发展。（三）下游领域规模优势为行业提供广阔空间我国人工智能技术的商业化应用，拥有其他国家难以匹及的规模优势。目前，我国人工智能已广泛应用于城市管理、金融、零售等诸多领域。我国拥有庞大的产业规模，并在全球范围占据重要地位。在城市管理领域，我国庞大的城乡社区事务与公共安全支出带动了公安、交管等相关产业发展，根据中安网发布的数据，2020年我国安防行业总产值已达到8，510亿元；在智慧金融领域，我国拥有数量庞大的金融机构及运营网点，根据安永发布的《2019年全球金融科技采纳率指数》数据显示，2019年我国消费者与中小企业对金融科技采纳率均位居全球首位，金融机构对包括人工智能在内的金融科技应用需求强劲；在商业零售领域，我国连锁零售门店数量持续增长，2019年超25万个，商品销售额超3．7万亿元；未来我有望超过美国成为全球最大零售市场。综上所述，随着人工智能技术应用进程加快与程度加深，下游领域庞大的产业规模将为我国人工智能创造广阔的应用市场，行业未来发展潜力巨大。计算机视觉市场规模目前，计算机视觉已成为人工智能中技术率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一，在人工智能中占据重要地位，未来市场空间广阔。2019年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为633．3亿元和1，438．6亿元，占人工智能核心产业和带动相关产业规模的比重分别达到58．2%和37．6%。预计至2025年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模将分别增长至1，537．1亿元和4，858．4亿元，年均复合增长率分别为15．9%和22．5%。人工智能产业链人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层。其中，基础层主要包括芯片、软件框架、传感器、服务器、数据（集）等软硬件及服务，为技术层提供算力、数据等底层支撑，是人工智能发展的重要基石。技术层主要通过基础层的算力、数据支持，进行海量模拟训练和机器学习建模，为人工智能提供核心的算法与应用技术，主要包括以深度学习为代表的算法模型，以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。技术层是人工智能发展的核心，对应用层的智能化发展起到决定性作用。应用层则是基于基础层与技术层，面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。人工智能应用广泛，可有效赋能下游领域实现人工智能应用，为其转型与发展注入强劲新动能。智慧金融计算机视觉行业概况目前，我国银行、证券、保险法人机构近5，000家，各类网点数量超30万个。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上有不错的成效，组织机构的战略与文化也较为先进，因此人工智能在金融行业的身份认证、管控、营销、客服等具体场景得到了良好应用。与此同时，我国金融监管部门发布了多项重要政策，为包括AI技术在内的金融科技应用提供了政策支持。2019年8月，中国人民银行发布《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，提出进一步增强金融业科技应用能力，实现金融与科技深度融合。2020年1月，中国银保监会发布《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》，提出充分运用人工智能、大数据、云计算、区块链、生物识别等新兴技术，改进服务质量，降低服务成本，强化业务管理。未来，随着金融科技相关政策逐步落实，金融机构应用需求日益释放，以及去金融化，回归科技浪潮等因素影响，AI在金融领域的应用将进一步深化。预计至2022年，我国金融场景AI投入规模将由2019年的197．9亿元增长至414．5亿元，年均复合增长率达27．9%，占金融领域科技投入总规模的比重也将由7．1%逐步上升至9．9%。计算机视觉行业面临的挑战（一）高水平专业人才相对缺乏人工智能是高度知识密集型产业，涵盖业务领域较为广泛，专业性较强，技术研发以及生态构建需要大量高水平的专业人才。尤其是近年来我国人工智能蓬勃发展，行业企业对AI技术专家、算法与数据工程师、业务领域专家等人才的需求更为迫切。我国高度重视人工智能人才培养，根据中国人工智能学会《中国人工智能发展报告（2019-2020）》数据显示，截至2019年底全国已有超过40所高校成立了人工智能研究院或学院，215所高校设置了人工智能本科专业。但是，与美国等人工智能人才强国相比，我国人工智能专业人才仍较为缺乏，人才培养较行业需求而言相对滞后。因此，高水平专业人才相对缺乏，成为我国人工智能行业发展面临的主要挑战。（二）各层面市场竞争趋于激烈在基础层面，我国人工智能行业企业在芯片、传感器、开源框架等方面主要面临着英伟达、谷歌、亚马逊等国际科技巨头的激烈竞争。在技术层面，拥有计算机视觉、智能语音、自然语言处理等核心技术的人工智能企业与阿里巴巴、腾讯、百度等国内科技巨头的竞争同样较为激烈。在应用层面，在城市管理、金融、商业等领域，人工智能企业也面临着传统行业龙头企业与大型设备供应商的市场竞争。随着人工智能的不断发展，技术、市场等方面竞争可能进一步加剧，行业企业的持续发展与经营业绩面临一定挑战。（三）人工智能治理有待完善目前，人工智能在全球范围蓬勃发展，其为各行各业赋能并带来更多便利、更高效率的同时，也面临着一定的数据安全、隐私保护、权利保障等问题。我国积极推动人工智能有效治理，科技部等部门组织成立了新一代人工智能治理专业委员会，以进一步加强人工智能相关法律、伦理、标准和社会问题研究，并于2019年发布《新一代人工智能治理原则发展负责任的人工智能》，提出公平公正、尊重隐私、开放协作、敏捷治理等八项原则。2021年9月1日起实施的《中华人民共和国数据安全法》在鼓励数据依法合理有效利用，促进以数据为关键要素的数字经济发展的同时，对规范数据处理活动与保障数据安全等提供了法律依据。总体来看，人工智能治理具有较高的复杂性、系统性，全面、有效的治理模式尚有待进一步完善。计算机视觉行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展，尤其是以深度学习为代表的机器学习算法，及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破，部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面，深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革性成果，在物体视觉方面较传统方法体现了巨大优势。2015年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，计算机视觉技术得到显著进步。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。顾客忠诚高度满意是达到顾客忠诚的重要条件。不过，在不同行业和不同的竞争环境下，顾客满意和顾客忠诚之间的关系会有差异。所有市场的共同点是，随着满意度的提高，忠诚度也在提高。但是，在高度竞争市场（如汽车和个人电脑市场），满意的顾客和完全满意的顾客之间的忠诚度有巨大差异；而在非竞争市场（如管制下的垄断市场——本地电话市场），无论顾客满意与否都保持高度忠诚。尽管在某些场合，顾客不满意并不妨碍顾客忠诚，但企业最终仍会为顾客的不满付出高昂代价。企业如果没有赢得高水平的顾客满意度，是难以留住顾客和得到顾客忠诚的。除了简单地吸引和保留住顾客，许多公司还希望不断提高其顾客占有率。他们的目标不再是赢得大量顾客的部分业务，而是争取现有顾客的全部业务。例如，通过成为顾客购买产品的独家供应商，或说服顾客购买更多的本公司产品，或向现有产品和服务的顾客交叉销售别的产品和服务，以获得所属产品类别中更大的顾客购买量。市场导向组织创新现代市场营销管理哲学要求企业创造顾客和顾客满意，将顾客利益摆在核心地位。许多企业在此基础上也开始认识到兼顾行业、合作伙伴、社区和国家利益对企业成功经营与发展的重要地位。然而，在实践中真正贯彻这种观念，保证企业健康成长，却并不容易。面对现代科技迅速发展、市场环境急剧变迁和竞争日趋激烈的挑战，企业必须对自身组织与管理制度进行革新，形成能够全面有效地招律顾客并为之提供良好服务的机制。里特尔咨询公司在总结卓有成效的公司管理模式的基础上，提出了一个高绩效业务模型。该模型将企业资源与组织配置列为基础。我们可以将它作为企业组织与体制创新的主要原则来讨论。（一）满足利益方的要求在今天的价值交换体系中，企业绩效及其利润目标只有在能使其他利益方获得利益的条件下，才有可能实现。因此，企业及其经营业务，都要确定利益方及其要求。一般地说，利益方主要包括顾客、供应商、经销商、企业员工和股东。如果这些利益方觉得不满意，就不能实现理想的合作，导致整体绩效下降，甚至经营失败。为此，企业必须遵循一个原则：满足每一个利益团体的最低期望。企业要致力于为不同的利益方传递高于最低限度的满足水平。同时，也需要根据不同程度满意水平，为员工尽好责任（基本满意水平），为经销商提供绩效满意水平。在确定这些满意水平的时候，企业必须注意，不要让利益方之间感到相对待遇有失公平。各方利益关系的协调本质上仍然是以顾客满意为核心的。从经营动态关系上看，通过顾客满意达到包括股东在内的其他利益方满意，又是建立在企业组织与制度革新所创造的高质量环境基础上的。建立一个面向市场的组织管理体制，形成高水平的员工满意；通过员工积极性、创造性的充分发挥，以高质量的产品和服务建立高度的顾客满意，从而带来更多的交易，更高的企业利润，以及供应商、经销商的利益。各方满意的结果，又会促进新一轮更高质量的良性循环。（二）改进关键业务过程达到满意目标必须通过对工作过程的管理才能实现。目前，大多数企业的这种管理都是通过以专业职能分工为基础的部门组织来进行的。这种传统的组织结构往往使各业务部门各自为政，追求自身目标最大化而不是企业目标最大化，各部门之间不能实现理想的合作，从而也使企业保有高度满意顾客这一总体目标及其战略规划不能有效地遍及整个业务各环节和全过程。因此，使企业的每一个部门都高度面向市场并热心于同其他部门协作，是十分必要的。为适应以快速变化为主调、灵活反应为关键的外部环境，企业必须突出和加强对关键业务过程的管理，通过组织革新，建立多功能的团体，将市场和企业的各种声音和谐一致地协调起来，形成自己的管理核心业务的能力。（三）合理配置资源业务过程的执行，需要配置相应的人、财、物及信息等资源。企业必须设计出一个决策框架，使有限资源能够按照使顾客和企业都满意的方式来有效配置。这需要寻求拥有资源并对各业务的资源分配与使用实施控制。同时，企业还应努力寻求运用协作资源的可能性，以充分利用外部获得的非关键性资源。研究表明，高绩效公司往往十分重视自己拥有并培养那些能构成业务核心的资源和能力，以此形成自己的核心竞争力。他们将好钢用到刀刃上，而将非关键性资源配备转移到企业外部。（四）组织革新企业的组织要素通常包括组织结构、政策与文化。这些因素在市场环境发生急剧变化时，如果不相应变革，往往会成为企业维系和发展与市场有机联系时的机能障碍。我国国有企业深化改革、转换机制的沉重任务，很大程度上就是由于其组织与市场不相适应而派生出来的。传统企业组织（有的学者称之为“命令一控制式组织”）的致命弱点是阻碍市场知识的积累及其在组织内部的广泛传播，影响企业的决策水平及营销观念的全面贯彻。企业要根据环境的变化对其组织结构和政策进行革新。与此同时，也要通过长期艰苦努力，加强企业的文化建设。营销部门与内部因素企业营销系统指作为营销者的企业整体，微观营销环境包括企业外部所有参与营销活动的利益关系者。但从营销部门的角度看，营销活动能否成功，首先要受企业内部各种因素的直接影响。因此，营销部门在分析企业的外部营销环境前，必须先分析企业的内部因素或内部条件。企业为开展营销活动，必须设立某种形式的营销部门。市场营销部门一般由市场营销副总裁、销售经理、推销人员、广告经理、营销研究与计划以及定价专家等组成。营销部门在制定和实施营销目标与计划时，不仅要考虑企业外部环境力量，而且要争取高层管理，部门和其他职能部门的理解和支持，调动企业内部各方面的资源，充分运用企业内部环境，力量，使内部优势和劣势与外部机会和威胁相平衡。营销部门不是孤立存在的，它还面对着其他职能部门以及高层管理部门。企业营销部门与财务、采购、制造、研究与开发等部门之间既有多方面的合作，也存在争取资源方面的矛盾。这些部门的业务状况如何，它们与营销部门的合作以及它们之间是否协调发展，对营销决策的制定与实施影响极大。例如，生产部门对各生产要素的配置、生产能力和所需要的人力、物力的合理安排有着重要的决策权，营销计划的实施，必