隨著人工智能算法的快速發(fā)展，以數(shù)據(jù)信息為載體的“數(shù)據(jù)+算力+算法”模式逐漸成為重要的智能化分析和決策方法，基于大數(shù)據(jù)的算法和技術(shù)在企業(yè)決策中得到了大規(guī)模應(yīng)用。企業(yè)通過(guò)收集、存儲(chǔ)、標(biāo)注、建模和分析數(shù)據(jù)，可以深入了解市場(chǎng)需求，并根據(jù)反饋信息不斷完善生產(chǎn)流程和優(yōu)化資源配置，從而提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

豐富決策信息來(lái)源。信息獲取是決策產(chǎn)生的準(zhǔn)備階段，決策是對(duì)信息收集、分析、總結(jié)與歸納的結(jié)果。信息獲取越充分及時(shí)，越有益于正確決策的制定實(shí)施。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。通信網(wǎng)絡(luò)的廣泛覆蓋、智能終端的普及、傳感器的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)萬(wàn)物互聯(lián)社會(huì)的出現(xiàn)，在連接的過(guò)程中實(shí)時(shí)產(chǎn)生和傳輸生產(chǎn)、消費(fèi)、交易、流通等各個(gè)方面的數(shù)據(jù)。而且數(shù)據(jù)的顆粒度日益精細(xì)，數(shù)據(jù)的類型日益廣泛，圖片、視頻、音頻、文字等都可以被轉(zhuǎn)換為可以利用的數(shù)據(jù)。

海量數(shù)據(jù)背后的信息與規(guī)律蘊(yùn)含著重要價(jià)值，為企業(yè)數(shù)字化智能化的商業(yè)決策奠定了基礎(chǔ)。

提升決策準(zhǔn)確度。以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，大幅度提升了數(shù)據(jù)模型的運(yùn)算精度，為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)提供了更加高效的決策工具。

企業(yè)可利用人工智能技術(shù)識(shí)別、計(jì)算并分析數(shù)據(jù)中隱藏的信息，從而更加精準(zhǔn)地識(shí)別目標(biāo)客戶、預(yù)測(cè)銷量、評(píng)估信用等，有利于及時(shí)掌握市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇。在生產(chǎn)階段，企業(yè)可將每個(gè)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)等信息及時(shí)收集并匯總，進(jìn)行全流程的實(shí)時(shí)監(jiān)控并及時(shí)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行修正與改進(jìn)，以保障產(chǎn)品質(zhì)量。

企業(yè)也可以通過(guò)建立預(yù)測(cè)生產(chǎn)設(shè)備故障率的模型，及時(shí)且準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)研判，進(jìn)行預(yù)防性保養(yǎng)和維護(hù)，降低設(shè)備故障造成的損失。

在銷售階段，企業(yè)可根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)市場(chǎng)銷售趨勢(shì)、安排生產(chǎn)計(jì)劃排單，還可以根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買、使用中積累的數(shù)據(jù)，鎖定目標(biāo)客戶，制定個(gè)性化、精準(zhǔn)化的營(yíng)銷策略。