一、智能决策的重要性
在当今商业环境中，传统的决策模式已难以适应市场的快速变化。根据Gartner的预测，至2025年，80%的企业决策将依赖于人工智能和机器学习技术。智能决策不仅能处理大量数据，还能发现深层次的关联，提供更为精准和全面的视角。而AI.Insight智能决策平台，它通过自然语言查询、自动预警、数据问答等功能，让非技术背景的业务人员也能轻松进行数据分析，快速获得业务洞察，从而加速决策流程，提升业务效率。
二、智能决策框架概览
智能决策框架是一种集数据分析、业务规则与智能化技术于一体的决策支持系统，旨在自动分析数据，生成洞察，辅助企业进行从战略规划到日常运营的全方位决策。AI.Insight智能决策平台则进一步简化了这一过程，只需五步，即可实现精细化经营：
1、快速整合、接入各种形态、各种时效性的数据；
2、通过拖拽和参数化配置快速实现数据的关联、调整、处理等，实现自动数据处理；
3、实现自动分析，自主发现定位业务问题以及探索数据之间的关系，并推荐合适的图形展示；
4、通过自然语言的交互，完成数据问答以及生成洞察结论；
5、一键生成数据报告。
三、构建智能决策框架的核心步骤
1、数据准备与集成：确保数据的全面性和准确性是决策的基础。AI.Insight平台能快速整合、接入各种形态、时效性的数据，为决策提供坚实的数据基础。
2、工具与技术选择：根据企业的具体需求，挑选合适的数据分析和智能决策工具。AI.Insight应用了大模型的自然语言交互能力，让业务人员可以自主跟机器交谈，解决了IT人员与分析人员沟通难的问题，大大提升分析时效。
3、目标设定与策略规划：明确决策框架的目标，如提升客户体验、优化成本结构或增强竞争力。AI.Insight内置多种高阶机器学习、深度学习分析算法，业务用户只需做简单的交互，设置分析目标和特定要求，即可自动完成聚类、时序预测等高阶算法，真正实现分析技术的低门槛。
4、模型开发与验证：运用选定的工具和技术，开发智能决策模型。AI.Insight平台通过大模型NLQ自动数据处理、自动数据分析与自动图形推荐能力，彻底解决了依赖人工而导致的分析质量差问题。
5、部署与持续改进：将智能决策框架融入企业运营体系，AI.Insight采用大模型NLG技术，对数据分析结果进行自然语言描述，凸显数据洞察重点，增强数据分析结果的业务可读性，彻底实现人机对话、数据问答，提供决策支持。
四、案例研究：零售餐饮企业利用AI,复购率提升20%
某西北菜连锁餐饮集团,该餐饮集团目前在全国50多个城市拥有数百家门店和上万名员工,销售渠道中门店经营占95%,京东、淘宝旗舰店、抖音、小程序商城等线上渠道占5%。该餐饮集团于2019年推出第一款特色菜产品开启了餐饮零售探索之路,规模和业绩在迅速增长了三年后,2023年业绩出现严重下滑。
“业绩到底为何下滑?当前应该如何应对?如何制定营销策略来提升业绩?”成为企业管理者亟需解决的问题。该集团先是采用了传统的BI报表分析工具,经过两周分析,得出来的结论仅为“2023总体销售趋势下滑严重,各渠道的销售金额均出现大幅的下降,原爆品销量下滑严重”……最终,下滑的具体原因仍未得知。然而,在这个过程中“分析时间过长、数据停留在表面、无法提供决策建议”等传统的BI报表分析工具的不足浮出水面。
最终,该餐饮集团应用AI.Insight智能决策平台,营销人员仅2天就分析出了导致业绩下滑的根本原因。仅1个季度即实现商家线上渠道复购率提升20%,GMV提升10%,彻底扭转了业绩下滑趋势。。
五、应对挑战与建议
尽管智能决策框架带来诸多益处，但在实施过程中也可能遭遇数据质量问题、技术门槛及员工抵触等挑战。为此，企业应加强数据治理，确保数据质量；提供充分的技术培训，提升员工技能；同时，积极营造开放和包容的企业文化，鼓励创新思维，以确保智能决策框架的有效落地和持续发展。
构建高效的智能决策框架是企业在数字时代取得竞争优势的关键。通过理解其重要性，遵循构建步骤，学习行业最佳实践，如飞算科技AI.Insight智能决策平台的创新应用，企业能够更好地利用数据资源，做出更明智的决策，最终在竞争中脱颖而出。关注我们的平台，我们将持续分享更多关于智能决策和企业数字化转型的洞见与策略，助力您的企业迈向成功。
