企业基础管理革新9

第三章人工智能对企业战略赋能人工智能对企业战略赋能

传统决策系统局限传统决策依赖历史数据与经验，难抓取实时信息，市场变化下易偏差滞后

AI助决策导航AI以大模型为底座，提升信息处理与洞察能力，帮助企业精准决策、增强竞争力01

AI助力企业市场洞察02

利用AI进行市场分析和竞争情报03

AI数据驱动决策AI助力企业市场洞察01AI助力企业市场洞察：市场数据采集与分析

AI赋能数据采集分析市场数据采集与分析是企业定方向、做决策的关键步骤。AI通过机器学习和自然语言处理，利用大数据智能采集中间件，实时全网捕捉数据，满足市场洞察、竞品数据分析、销售预测等多种业务场景需求，帮助企业制定精准策略、优化流程、提升效率。

挖掘潜在市场机会通过大数据分析技术从海量市场数据中发现潜在市场机会、消费者需求和竞争对手动态。

预测市场趋势需求通过机器学习算法，对市场趋势、客户需求等重要信息进行预测，帮助企业做出更准确的决策。AI助力企业市场洞察：市场数据采集与分析

持续调整策略创新通过对不同行业的市场动态、竞争情况、客户需求等方面进行深入调研和分析，持续调整产品策略，推陈出新。AI助力企业市场洞察：市场数据采集与分析BI技术助力决策通过业务智能（BI）技术，收集、存储、分析和展示数据来帮助企业做出明智决策。AI实时市场研究报告利用人工智能为产品或业务提供实时的市场研究报告，帮助企业深入了解竞争对手、客户、机会和战略。Osum工具应用目前，市场采集与分析的AI应用也有不错探索。Osum就是一款强大的市场研究工具。用户只需输入任何产品或业务的URL，AI引擎将在几秒钟内完成所有研究和分析。这些分析数据可以帮助用户深入了解竞争对手、客户、机会和战略。AI助力企业市场洞察：消费者行为预测AI预测消费者行为助决策个性化推荐提升转化率根据用户浏览历史和行为模式，识别用户的购买习惯、兴趣偏好和潜在需求，实现个性化实时推荐，提升关注度和转化率。AI优化广告投放策略通过算法确定用户画像和需求，判断用户最可能购买或点击广告的时间和偏好，快速比较广告投放方案提出最优投放方案。甚至，AI可以通过实时分析数据，不断评估和调整方案，自动完成广告投放。AI助力企业市场洞察：消费者行为预测尼尔森AI优化营销策略尼尔森人工智能（NielsenAI），可以自动创建和优化受众模型。使企业能对消费者行为的实时变化做出即时响应，从而提出最佳的营销策略。NLP助力情感分析目前，在消费者情感分析上，很多公司会采用自然语言处理（NLP），让机器能够理解和处理人类语言。通过NLP技术，AI工具可以对市场调研和数据收集的文本数据进行情感分析、主题提取和实体识别等任务。这些分析可以帮助发现消费者的偏好、研究市场趋势和分析竞争对手的战略。常用的NLP工具包括NLTK、spaCy和StanfordNLP等。智能调查工具提升效率还有一些流行的智能调査工具，可以收集用户反馈、品牌偏好和市场需求等信息。这些智能调査工具，采用自动化方式收集和分析大量问卷调查数据，减少企业大量的人力成本和手动分析的工作量。比如SurveyMonkey、Typeform和GoogleForms等。AI助力企业市场洞察：竞争对手分析AI助力竞品分析决策优化由于竞争对手公开数据有限、信息分散、人力投入不够等各种原因，企业对竞争对手的分析往往未能达到预期。基于大语言模型为底座的人工智能可以提供关键的洞察，帮助企业实时监控竞争对手，捕捉竞争对手的在线活动、产品发布、技术革新、市场策略、财务表现和消费者评价等，还可以通过语义聚类、分类和关联分析等方法，有效地挖掘和分析竞争情报，帮助企业全面了解市场竞争格局和竞争对手的优劣势、更好地定位自己、识别机会和威胁、调整战略方向，制定相应的应对策略。分析竞品财报与消费者评论分析竞争对手财报，了解其盈利能力、资本结构和现金流监控竞争对手的消费者对其产品和服务的看法与评论，了解客户的感受与体验。AI助力企业市场洞察：竞争对手分析

专利与产品比较分析通过比较专利申请，了解竞争对手的研发重点和技术趋势；通过比较不同竞争对手产品的功能、性能和用户评价，找到自己产品的优势和改进点。

深度预测助力趋势分析通过深度预测算法和趋势分析等高级功能，快速生成报告和仪表板，帮助企业做趋势分析。如ZohoAnalytics平台。AI助力企业市场洞察：趋势预测与机会识别AI预测市场趋势帮助企业把握先机、识别新的商业机会，是企业在竞争中保持领先地位的关键所在。它是让AI通过分析历史数据、媒体监控和社交对话趋势分析、当前市场动态和政策指向，帮助企业识别市场模式和规律，预测未来的市场走向，识别潜在的销售机会，从而制定相应的策略。大模型应用与市场调研研究大模型和生成式AI的应用，为企业提供深入的市场趋势分析、消费者行为预测和风险评估等服务智能化的市场调研和竞争分析，帮助企业改进市场策略。如AI智能体可以自动化各种业务流程，如客户服务、数据分析、市场研究和风险管理等，揭示消费者需求和市场机会。利用AI进行市场分析和竞争情报02利用AI进行市场分析和竞争情报：竞品分析模型构建构建竞争情报数据库通过网络爬虫、自然语言处理等工具，自动从互联网上收集竞争对手及其产品的相关信息，包括但不限于新闻、报告、产品描述、用户评论、社交媒体活动、购买习惯、行为偏好等，并通过机器学习算法对这些信息进行分类和标签化，形成结构化的竞争情报数据库，完成信息收集、预处理等任务。构建智能竞争情报系统基于大数据智能，构建一个包含云计算平台、大数据平台和系统应用层的竞争情报系统。该系统应包括数据层、数据模型层、知识模型层和应用层，以支持科学决策。利用AI进行市场分析和竞争情报：SWOT分析自动化

SWOT分析的挑战SWOT分析是企业定战略的重要手段，帮助企业全面了解内部条件、外部环境以及可能的机会和威胁。但传统的SWOT分析既耗费大量时间和精力，又会因为主观判断而产生误差。

AI自动化SWOT分析优势、劣势、机会和威胁。AI通过分析大量的数据，快速识别出企业内外部环境中的关键因素。如，通过分析市场数据、竞争对手的行为、消费者的反馈等识别企业优势和劣势；通过分析市场趋势、政策变化、技术创新等识别企业的机会和威胁。利用AI进行市场分析和竞争情报：竞争情报收集与整理AI助力竞争情报搜集

在信息爆炸的时代，AI可以帮助企业高效地收集和整理竞争情报。包括竞争对手社交媒体信息，如产品、服务、用户评论、帖子和照片等。可以提取消费者观点、市场趋势和竞争对手信息并帮助生成有关市场情报的报告。构建CIS提升情报效率

构建竞争情报系统（CIS），整合不同的人和部门，促进竞争情报行为、任务和系统的统一，从而提高企业竞争情报效率。智能采集模型自动化

探讨基于数据挖掘技术的智能采集方法，构建竞争情报智能采集模型，以实现各阶段任务的智能化和技术方法的应用。利用AI进行市场分析和竞争情报：竞争对手动态监测

AI助力竞品动态监测在竞争对手动态监测方面，随着AI应用的深入，目前已展现出成效。企业可以参考在线新闻故事流中关于新事件检测和事件跟踪的相关问题，采用单次聚类算法和新颖的阈值模型进行检测，用来实时监控市场动态和竞争对手的突发事件。

明确监测目标与指标企业明确监测的目标，比如产品价格、市场占有率等，并确定相应的监测指标。AI数据驱动决策03AI数据驱动决策：数据可视化与分析工具AI赋能数据可视化数据可视化可以被定义为将复杂数据以图表、图形和图像等形式展现出来，帮助使用者更直观地理解数据，快速了解信息的核心要点。AI提取关键信息从海量数据中提取关键信息。AI算法自动从海量数据中提取关键信息。如，快速识别销售数据异常值、支持产品定价和库存管理等。识别模式与趋势识别模式和趋势。通过深度学习算法提高识别准确率，识别出数据中的模式和趋势。如，识别消费者对特定产品的需求、基于实时需求订购提出供应链的运转要求。AI数据驱动决策：情景模拟与预测企业决策难题与AI应对

我们可以用AI情景模拟能力，在虚拟环境中测试不同的策略和决策。通过模拟不同的市场条件和竞争对手行为，帮助企业预测各种决策的潜在结果、提高决策准确性和效率、增强对市场动态的敏感度，还能够为未来的决策提供更加丰富的视角。这个AI能力，对企业做类似于发布新产品、市场扩张等关键决策帮助很大。好比在复杂的商业环境中，拥有了一个更加敏锐的感知系统，让企业在面对各种挑战时，能够更加从容不迫，稳健前行。自然灾害风险评估应用

自然灾害风险评估。如基于GIS的城市内涝模型和基于InfoWorksICM的城市洪涝仿真模型，可以模拟不同重现期下的灾害情景，从而评估城市或区域在面对暴雨、洪水等自然灾害时的风险。这些模型能够考虑地形、降雨、径流等多种因素，提供更为精确和可靠的灾害风险区划图，为防灾减灾决策提供科学依据。AI数据驱动决策：决策支持系统

AI赋能DSS优化决策效率决策支持系统（DSS）是一种帮助企业进行业务和管理决策的重要工具。在AI和大数据支持下，DSS提供实时的数据支持，协助管理者做出更加精准和高效的决策。DSS可以利用深度学习、AI技术和大数据的优势，将所有的技术和资源集成起来，实现更高效的数据处理和决策支持。DSS不仅可以精确识别和提取数据中的有用信息，还可以整合企业内外部的数据，包括人力资源、市场、财务、销售和供应链等方面的数据。

智能决策系统助力分析智能化和人工智能的结合——智能决策支持系统（IDSS）成为DSS发展的重要方向之一。系统的特点就是通过数据分析和模式识别来辅助决策者做决策。AI数据驱动决策：决策支持系统

社交网络与移动计算融合社交网络和移动计算的融合。社交网络数据为只是基于数据的理性决策注入了新的信息源，考虑更多的社会因素和人际关系。随着移动计算的发展，DSS可以随时随地提供支持，增强了系统的灵活性和可访问性。

多维度多目标决策支持多维度和多目标的决策支持。现代DSS越来越注重从多个角度和多个目标出发进行综合决策支持。包括但不限于经济、环境、社会等多方面的因素，以及在决策过程中实现多目标优化。AI数据驱动决策：风险评估与控制01AI助企业预测风险AI技术在风险评估和控制方面有着不错的应用。它不仅通过历史事件和市场数据的深度分析帮助企业预测潜在风险