某頭部日用消費品公司在華公司為保持其市場L先地位，需要在品牌建設(shè)、銷售管理優(yōu)化等方面實現(xiàn)全 面的智能化。因此，其數(shù)據(jù)科學與人工智能團隊釆用了資金投入導向的方式對AI應(yīng)用進行了規(guī)劃。
具體而言， 該團隊篩選應(yīng)用場景的標準有三個：
，優(yōu)先考慮費用支持較大的場景；
第二，重點考慮數(shù)據(jù)層面的問題, 包括數(shù)據(jù)的充足度、數(shù)據(jù)獲取的難易程度、數(shù)據(jù)的有效度；
第三，能夠用算法從數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，從而解決該業(yè)務(wù)問題。
基于上述方法，該公司如下五類方向落地了多個AI應(yīng)用，顯著降低了公司的費用支出。
，媒體規(guī)劃，即將媒體預(yù)算以優(yōu)的方式分配投入給不同的媒體形式，如視頻、站內(nèi)、電視、戶外廣告 等。
第二，準確廣告定位，即把廣告投向更準確、更有可能產(chǎn)生購買行為的用戶。
第三，會員活動設(shè)計，即針對會員的過往的表現(xiàn)設(shè)計合理的會員活動。
第四，促銷優(yōu)化，即根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來優(yōu)化未來促銷活動的規(guī)劃，減少促銷費用的投入。
第五，供應(yīng)鏈管理，包括倉庫的分布、送貨路線的規(guī)劃、庫存的管理等。
2022愛分析人工智能應(yīng)用實踐報告
人工智能市場定義為一個更廣的概念,包括了支撐人工智能開發(fā)與應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施層,技術(shù)開發(fā)層,技術(shù)服務(wù)層和行業(yè)應(yīng)用層四個領(lǐng)域的眾多細分市場
闡述了全球人工智能產(chǎn)業(yè)迭代趨勢與特征,全球人工智能人才發(fā)展的現(xiàn)狀分析;中國人工智能人才培養(yǎng)現(xiàn)狀,模式與關(guān)鍵問題
基于2205家人工智能企業(yè)、15家國家級人工智能開放創(chuàng)新平臺、52家人工智能新型研發(fā)機構(gòu)和48家新型平臺，全面刻畫和概括出我國人工智能和經(jīng)濟社會全面融合發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢
中國智能語音市場在未來幾年仍處于上升趨勢，預(yù)計2023年智能語音市場規(guī)模將達到564.8億元，同比增長率雖有所下降但趨于平穩(wěn)，語音市場仍具有較大發(fā)展空間
機器視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用，核心功能包括產(chǎn)品識別、測量、定位及檢測，是實現(xiàn)產(chǎn)品分揀、裝配、 搬運、質(zhì)檢等多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)智能化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù)
分析目前電信網(wǎng)絡(luò)智能化的總體發(fā)展態(tài)勢與應(yīng)用現(xiàn)狀，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的泛在智能能力， 幫助運營商實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶動整個電信產(chǎn)業(yè)的智能升級。
闡釋了人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的最新發(fā)展；其次圍繞網(wǎng)絡(luò)空間安全新特點和人工智能賦能新優(yōu)勢兩個維度，分析了人工智能賦能安全領(lǐng)域的發(fā)展藍海
持續(xù)探索新一代人工智能應(yīng)用場景，將等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。作為數(shù)字經(jīng)催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)
本報告圍繞數(shù)據(jù)挖掘的概念內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)、人才研究、應(yīng)用場景、發(fā)展趨勢等方面展開深入研究，詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、發(fā)展歷程
報告從善政、惠民、興業(yè)、智融四個部分對知識圖譜技術(shù)在其他行業(yè)中的代表性應(yīng)用場景進行梳理，對知識圖譜未來的發(fā)展和應(yīng)用做出展望，對城市數(shù)字化、智慧化發(fā)展的創(chuàng)新場景進行展示
智能體把聯(lián)接、計算、云、AI、行業(yè)應(yīng)用一體化協(xié)同發(fā)展，形成開放兼容、穩(wěn)定成熟的基礎(chǔ)支撐技術(shù)體系，是智能升級的參考架構(gòu)。根據(jù)不同的需求提供場景化解決方案，幫助企業(yè)客戶實現(xiàn)商業(yè)成功，幫助政府實現(xiàn)興業(yè)、惠民、善政
本研究報告得到了中通、京東、蘇寧、快倉、�？低暤戎髽I(yè)的案例支持，為行業(yè)提供了很好的參考，是物流行業(yè)產(chǎn)學研合作的又一典范
