商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
商务智能的要素有三点，第一点，企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更加完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。第二点，利用现代信息技术——商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库和数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。第三点，收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源管理规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和电子商务等系统。
商务智能的核心主要有三方面，一方面，改善商务决策水平——这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。另一方面，采取有效的商务行动——采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。最后，完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。
商务智能的体系结构主要有数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个部分构成。数据源系统——包括前后端OLTP（在线事务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知识和行动的操作对象。商业智能工具系统——包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持工具OLAP和数据挖掘工具。商务智能应用系统——包括人力资源管理、分析和报告、财务管理、客户资源管理、分析和报告供应链管理、企业计划管理的分析和报告。知识和行动应用系统——包括企业知识管理门户、商业信息和建议和知识行动。
商务智能的支撑技术主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库——数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。在线分析处理——操作储存在静态数据仓储(Data Warehouse)内广泛资源的软件技术。其透过快速、一致、交谈式的界面对同一数据提供各种不同的呈现方式，供不同层面的使用者使用，使其具备透析数据反应出来信息的能力。数据挖掘——是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域：
一、市场营销关系:通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"
的客户交流方面。
二、可盈利性分析：商业智能解决方案可以帮助企业分析利润的来源、各类产品对利润总额的贡献程度、广告费用是否与销售成正比等等。
三、减少成本：商业智能技术能够协助企业确定在哪些对业务影响最小的领域减少成本。而降低成本的决策可基于详细的目标数据。
商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成了企业内外的数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力，涉及企业战略、管理思想、业务整合和技术体系等层面，促进信息到知识再到利润的转变，从而实现更好的绩效。
商务智能在企业中的应用 摘要 随着各种信息化建设的不断发展，海量数据的处理以及如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化，成为当前企业面临的巨大的课题，因此商务智能系统正应运而生。本论文主要就商务智能的内涵、产生必然性、相关应用等进行阐述，并且着重分析了在现阶段商务智能在我国的现状，同时提出了符合我国国情的建议。 关键词：商务智能；企业应用；制度完善 1商务智能发展历程 商务智能起源于赫伯特·西蒙对决策支持系统的研究。在半个多世纪的漫长过程中，决策支持系统曾经一度因为缺乏有效的数据组织方式而徘徊不前。直到上世纪90年代，若干新技术的出现，打破瓶颈，“商务智能”才浮出水面。随后，其取得了前所未有的发展，并在本世纪第一个十年蓬勃成长。回顾这些新
技术的出现，可以清楚的看到商务智能的产业链条不断向前延伸的轨迹。 1970年，IBM的研究员埃德加·科德发明了关系型数据库，使大型信息系统的应用遍地开花。但这些信息系统，都是针对特定的业务过程、处理离散事务的“运营式”信息系统。数据在其中仅仅限于查询，而不是分析。管理大师彼得·德鲁克曾发出感叹：迄今为止，我们的信息技术产生还仅仅是数据，而不是信息、更不是知识！ 如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化？这个要求，在西方发达国家先后进入了后工业社会之后，变得更加迫切。1988年，IBM公司的研究员Barry Devlin 和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库。它可以形象的理解为一种语义格式一致的多源数据存储中心，并且数据源可以是来自多种不同平台的系统。 1.1数据仓库 数据仓库是商务智能的依托，是对海量数
商务智能与决策支持教学案例 案例1:光大银行商务智能系统得实施 一、案例内容 成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。 在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。 为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。 经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。 从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。 一个应用实例:有一段时间存款余额持续不断得增长,但就是同期得流失客户数也在不断增长,这个问题引起了业务部分析人员得高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析,最后发现,问题得根源在于很多客户经理为了完成揽存目标,费了大量得人力与成本开拓新行业、新客户,而忽略了对老客户得关系管理,才出现了存款余额与流失客户数同时增长得怪想象。于就是马上向主管领导反映,当天就在全行下达了整改通知,及时阻止了不良趋势得蔓延。” 目前,光大银行得商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺得工具;各级业务人员得日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统得支持。BI、Office在光大银行取得了圆满成功。 二、案例点评 通过案例,我们了解到光大银行选择了BI(商业智能)系统,很好得解决了利用数据进行分析,从而为决策提供强有力支持得问题,提高了工作效率与质量,达到了较高得投资回报率。其实,不难发现银行业得业务数据已经或者正在实现“大集中”,数据大集中为提高BI 系统得成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好得基础。随着国内银行与境外银行竞争得加剧,应用BI系统进行风险分析、业务决策将就是国内银行
微软商务智能(BI)发展趋势和利益点 BI新走向之一：融合加强，演变成门户化（与SHAREPOINT集成，DUET与SAP等数据源集成） 未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务 真正实现跨平台，最后演变成门户化 BI新走向之二：日趋“傻瓜”，体现人性化 未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋“傻瓜”，强调易用性、稳定性、开放性，强化人与人沟通、协做的便捷性 今后的BI系统能让合适的角色在合适的场景、合适的时间里获取合适的知识、数据，充分发掘和释放人的潜能，并真正让企业的数据、信息转变为一种能够指导人行为的意念、能力。其实“人性化”也即一种“自动化” The Business Intelligence team have created a new concept project to couple the new PivotViewer control with a utility that uses Microsoft SQL Server Reporting Services to automatically generate a collection of items. By using the interactive Silverlight PivotViewer control with these automatically generated collections, we introduce a fun and engaging new interactive experience allowing end users to slice, dice, and deep zoom into content to find meaningful insight BI新走向之三：移动BI将成为新战场 目前中国已正式步入了3G时代，重视3G时代的BI，把握其走向，利用新技术，移动协同应用将成为BI未来增长点。 用户可以通过智能手机提交数据，并获取分析报告，实现无处不在、无时不在的实时动态管理，这将给传统BI带来重大的飞跃。 BI新走向之四：在云中部署BI，成为主流方向 云计算功能极其强大，未来两三年将是“云端运算服务年”，也将是最热门软件的名词和发展潮流，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。 只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐 BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或“云”网络之中，为用户企业提供云端集成服务 The Microsoft SQL Server Data Mining for the cloud BI Labs project is a collection of cloud-based data-mining services based on the data-mining platform available as part of SQL
电子商务智能推荐——基于流行服饰方向 一、智能推荐背景： （基于二维码的网上订餐推荐系统的设计与实现_刘子强） 随着信息科技的飞速发展，互联网产业也得到了迅猛的发展，相应的互联网 服务也得到了广泛的的普及。伴随着一系列互联网、物联网产物的崛起，大量的信息相关资源出现在了网络，庞大无量的信息资源充斥着整个网络，随着而来的就是过量的信息资源大大的干扰了用户们对自己关心信息的精确选择，能够迅速锁定用户群体感兴趣的目标资源变成了一个困难之事，这就是通常所说的信息过载问题。信息检索技术和搜索引擎的出现在一定程度上缓解了这一问题，但也只是通过关键字等方法表面上完成了对信息的匹配，没有从根本上解决网络资源中的信息过载问题。 电子商务作为互联网产业下的产物目前已经日益收到了人们的重视和青睐， 它已经改变了人们的生活习惯和消费方式。但是同时，这种新兴的商务模式也随着信息过载问题的出现而面临到了一些干扰和阻碍。其一表现在用户群体不能够在短时间内找到符合自己意向的商品，另一方面表现在电扇平台不能够有效的具有针对性的向用户群体提出准群信息。基于上述两点，广大用户希望电商平台通过更加人性化、智能化、简单化的方法对用户群体感兴趣的商品进行推荐，从而使用户能够实现查看商品快速化、高效化、简洁化。 因此，为了解决电商平台下的商品信息过载这一问题，推荐系统应运而生。 在一个推荐系统中，我们利用用户的一些行为，通过数学模型的推演，我们可以推测出用户可能喜欢的东西。而推荐系统可以定义为是一种针对用户输入的信息，通过相应的算法来对推荐的信息进行自主分类，并最终将生成的推荐信息提供给目标用户的系统 [14][15] 。 二、推荐算法介绍： （基于二维码的网上订餐推荐系统的设计与实现_刘子强） 1、非个性化介绍：统一推荐 2、个性化介绍：四类方法 ①、协同过滤推荐算法 协同过滤推荐算法是目前电子商务领域最广泛，最流行，最成功的推荐算法，此种推荐算法是由Group Lens 于1994 年首次提出[18]。它的基本假设思想是：如果某一用户有感兴趣的内容和事物，算法就会匹配与之相同具有共同喜好的其他
商务智能与决策支持教学案例 案例1：光大银行商务智能系统的实施 一、案例内容 成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。 在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些亟待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。 为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。 经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。 从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP 和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。 一个应用实例：有一段时间存款余额持续不断的增长，但是同期的流失客户数也在不断增长，这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析，最后发现，问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标，费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户，而忽略了对老客户的关系管理，才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。于是马上向主管领导反映，当天就在全行下达了整改通知，及时阻止了不良趋势的蔓延。” 目前，光大银行的商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺的工具；各级业务人员的日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统的支持。BI.Office在光大银行取得了圆满成功。 二、案例点评 通过案例，我们了解到光大银行选择了BI（商业智能）系统，很好的解决了利用数据进行分析，从而为决策提供强有力支持的问题，提高了工作效率和质量，达到了较高的投资回报率。其实，不难发现银行业的业务数据已经或者正在实现“大集中”，数据大集中为提高BI系统的成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好的基础。随着国内银行与境外银行竞争的加剧，应用BI系统进行风险分析、业务决策将是国
商务智能在物流管理领域的应用 信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。企业一直在寻找对商务智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。早在80年代，当时“商务智能”的标准是能容易地获得想要的数据和信息，Gartner Group 于1996年最早提出了商务智能（Bussiness Intelligence，以下简称BI）的概念，将它定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、联机分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，以帮助企业决策的技术及其应用。近几年来，商务智能的发展迅猛，在我国更是保持着高增长率的发展势头。随着商务智能技术的日趋成熟，越来越多的企业开始采用商务智能来帮着企业的决策和管理。下面我主要介绍商务智能在物流管理领域的应用。 1 商务智能的定义 1.1 商务智能的定义 商务智能又称商务智慧或商务智能，根据国际数据公司(IDC)的定义，商务智能是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程。目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、数据挖掘和线上分析处理（OLAP）工具等技术。因此，从技术层面上讲，商务智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 2 商务智能的核心技术 2.1 数据仓库技术 数据仓库系统是对数据的处理技术的集成，而商务智能系统的核心是解决商业问题，它把数据处理技术与商务规则相结合，以提高商业利润减少市场运营风险，是数据仓库技术、决策支持技术和商业运营规则的结合。数据仓库由数据库(DBMS)、数据(Data) 、索引(Index)三部分构成。 2.2 数据挖掘技术 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。挖掘的对象主要是数据库和数据仓库，其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理，揭示事件间的相互关系，预测未来的发展趋势，为经营决策、市场策划及金融预测等提供依据，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出前摄的及基于知识的决策。 2.3 联机分析处理技术(OLAP) OLAP是一种多维分析工具，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个焦度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解。它的技术核心是“维”这个概念，因此它是数据仓库中大容量数据得以有效利用的重要工具。 3 商务智能在现代物流管理中的应用 3.1 智能仓储管理系统。系统集成了入库、出库、货位和保管的实时和历史数据，构成数据仓库，为在线分析处理和数据挖掘创造环境，从而有助于从业务数据中发现深层次的信息和知识，将非直观的、隐含的信息和知识以直观的形式描述，辅助领导层决策。使得物流企业
电子商务的智能化发展 趋势 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022
电子商务的智能化发展趋势主要有的特点 互联网大变革的时代带来了新的科技，无形的互联网让每个不熟悉的人联系在一起，覆盖下的世界成为一个新的社会化趋势，电子商务的智能是不仅给企业和用户带来了经济利益，也带来了便捷的服务，这让没有使用的用户看到了一个新的市场，一个无形的市场，你看到了么?它的特点有哪些你知道么? 一、电子商务决策的智能化 电子商务决策智能化需求的实现取决于商务智能技术的应用。从企业决策的层次模型来看，商务智能技术对企业决策的各个层次作用与影响是不尽相同的二、电子商务档案管理的智能化电子商务档案是电子商务活动过程中各经济主体直接形成的具有保存价值的各种形式的原始记录。随着电子商务时代的来临，众多的电子商务活动将产生包括电子邮件、电子签名、电子合同、支付回执、产品订单、交易记录、产品资料等大量的有别于纸质文件的数字文件。 三、电子商务订单管理的智能化 与传统商务订单处理业务相比，电子商务订单处理业务更加复杂，它不但包括商品交易的基本信息，还包括与被交易商品相关的物流配送等处理信息。因此，它的智能化需求更高。 四、电子商务交易管理的智能化 电子商务交易管理的智能化主要体现为应用商务智能原理。“智能化的交易管理能够通过商业智能技术的分析和判断及时发现可能存在的欺诈手段和系统的安全漏洞，采取多种途径发现交易中存在的安全威
胁，帮助电子商务企业建立完善的防火墙体系，实现电子商务交易环境的安全可靠性。” 五、客户关系管理的智能化 建立良好的客户关系是电子商务企业健康发展的一个不可忽视的环节，在企业从事电子商务的过程中，电子商务系统将提供一种商家与客户进行交流的新方式，这就要求企业管理者以全新的思维来看待客户关系管理。客户关系管理源于“以客户为中心”的新型商业模式，是企业树立以客户为中心的发展战略的核心部分。而这一切的实现都依赖于智能化的客户关系管理系统、智能化的客户数据库的开发与应用。 电子商务现在是比较智能化的，社会化的大背景，网络的覆盖让双方在不熟悉的情况下进行交流。成为彼此的交流通道和商业通道。 选择银通，起跳人生。
商务智能的发展和应用 聂迪 (宝鸡文理学院计算机科学系，陕西宝鸡721016) 摘要 所为商务智能，是明显区别于商业智能的一种分析数据的技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 关键字 商务智能；分析；管理；技术 引言 商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍在发展之中，最早的商务智能被称为决策支持系统，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等系统，最终演变成为今天的商务智能。随着计算机应用的不断发展和深入，软件系统的大型化、复杂化，软件的开发与应用已相当的广泛。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能才能保持和提升企业的竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。可在我国，商务智能还处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。。 商务智能的定义 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策
第一讲商务智能概述（综合论述题） 1学习本课程的原因： 现代管理需要基于计算机的方法 让决策更有有效性 企业需要有智能 A:在分析型商务智能软件的帮助下，用户可以建立统一的企业数据仓库平台，并收集，访问，分析每个商业领域的数据，同时，数据库技术的进步，服务器性能的提升以及分析软件算法的优化，是的访问大型数据库处理海量信息变得更加容易便捷。 B:商务智能可以提供个性化服务，以满足不同用户的需求，智能搜索可以给决策者以很好的数据分析。 2与本专业的关联性: 信息技术迅速发展的今天，电子商务已在国民经济中显现出极其重要的作用。伴随着服务形态在全球扩张，市场需求多样化，社会网络的广泛建立等社会经济巨大变革；数据量正以每年翻倍的速度扩增，然而数据源分散，异构数据库难以整合，数据接口复杂等问题严重，导致大量数据中真正能被利用来分析和运用的数据不足10%。如何将数据有效转化为决策者所需要的信息，提升电子商务整体应用水平，已经成为政府，企业界和软件开发界关注的一个研究方向。（BI发展趋势：绩效管理，产品模块的集成，结构化和非结构化数据，数据质量，预测分析，客户定制化。）根据商务智能的主要技术，以及电子商务的移动，虚拟性，个性化，社会性等新型特征，把商务智能同电子商务基础性规律结合起来，完善商务节点的数据挖掘，抽取，转化集成和应用。提升电子商务中的智能搜索，精度营销，比较购物，供应链、配送优化等现实需求。描述商务智能融合技术在电子商务中的应用展望。 3商务智能在电子商务中的典型应用 （1）数据挖掘的应用：挖掘主要是挖掘出有潜力价值数据的信息拘束，主要应用在情报分析，数据库营销，识别用户消费行为，客户流失分析，划分客户群体等 相关应用。（沃尔玛超市尿布与啤酒的销售） （2）智能搜索的应用：人们运用关键词进行搜索返还的结果信息之间缺乏有效的关联，不仅增加了用户筛选结果信息的时间，而且也为用户查找有效信息增加了
人工智能技术与电子商务 的发展 论文题目：人工智能技术与电子商务的发展 班级：10级信息管理与信息系统 姓名：陈玲 学号：2010110405
人工智能技术与电子商务的发展 【摘要】电子商务是随着以互联网为代表的计算机网络的应用而产生在流通领域的一场革命，是新世纪信息产业新的增长点，是一个具有巨大发展潜力和诱人发展前景的新市场。电子商务和人工智能技术的发展推动了全球科技经济领域的进步。伴随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断发展，两者在各个领域、各个层次的相互融合将日益明显。作为各自成功的一部分，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种趋势。 【关键词】人工智能电子商务发展概念 1.引言 电子商务的发展给全球经济带来的冲击无疑是巨大的。而基于人工智能技术的电子商务可以更好地为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。本文从人工智能技术的概念和发展与电子商务的发展、人工智能在电子商务中的实际应用，以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。 2.电子商务的产生发展 2.1电子商务的概念 电子商务是一门集商务技术、信息技术和管理技术于一体的新兴的交叉学科。电子商务是人类经济、科技、文化发展的必然产物，是信息化社会的商务模式，是21世纪全球经济的重要组成部分。 第一，电子商务与电子业务是两个不同概念。电子商务(Electronic Commerce，简称EC)是商业企业，生产企业与消费者个人利用计算机网络进行的商务活动。它包括电子商情，电子广告，电子交易，电子支付，电子结算，电子银行等。而电子业务(Electronic Business，简称EB)是指社会各行各业各种业务的电子化，网络化。它包括电子商务，电子政务，电子军务，电子医务，电子教务，电子公务，电子家务等。 第二，电子商务是一种最先进的由信息技术支撑的交易方式，是整个交易活动的自动化和电子化。电子商务是利用各种电子工具和电子技术从事各种商务活动的过程。其中电子工具是指计算机硬件和网络基础设施(包括Internet，Intranet，Extranet等);电子技术是指处理，传递，交换和获得数据的多技术集合。电子商务的根本目的就是要实现企业乃至全社会交易活动的高效率和低成本。 第三，电子商务是一个虚拟的市场交换场所。电子商务又称为"24×365交易方式"，它能够跨越时空，不受地理位置和时间的限制，实时地为用户提供各类商品和服务的供应量，需求量，发展状况及买卖双方的详细情况，从而使买卖双方能够更方便地研究市场，更准确
财经论坛 现代商贸工业２０１８年第３０期１１０一一 作者简介:吴梅,辽宁省环境监测实验中心,中级会计师. 得到很大的提升.以在美国发行A D R 的A 股上市公司为研究样本,张晓明等(２０１３)研究发现,对公司的治理结构,交叉上市具有一定的优化作用,同时促进公司权益资本成本显著下降,但是这种促进会因为融资规模等因素的干扰而受到反向的影响. ４一简要评议 基于信息渠道角度,本文系统梳理了交叉上市行为的理论与实践研究进展.从信息渠道看,交叉上市增加了外国投资者的公司意识(投资者认知理论),减少了投资者的信息成本(信息披露理论),提高了投资者的保护(法律约束理论),从而能够克服信息不对称和改善股票的信息环境.上述理论观点也得到了大量实证研究的支持,虽然不同国家公司交叉上市或在不同资本市场交叉上市之间存在显著的差异,但是,从总体上看,在改善信息与监管环境,提高投资者保护,降低权益资本成本,提升公司市场价值等方面,交叉上市发挥了重要的积极作用.在国外学者研究的基础上,国内学者的实证研究表明,上述理论假说总体上也适合解释中国公司的交叉上市行为. 参考文献 [１]A b d a l l a h ,A．A．,W．A b d a l l a h a n d M．S a a d ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t Ｇ i n g o n t r a d i n g v o l u m e :R e d u c i n g s e g m e n t a t i o n v e r s u s s i g n a l i n g i n v e s Ｇt o r p r o t e c t i o n [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i a l R e s e a r c h ,２０１１,３４(４):５８９Ｇ６１６． [２]A m i r a ,K．a n d M．L ．M u z e r e ．C o m p e t i t i o n a m o n g s t o c k e x c h a n g e s f o r e q u i t y [J ]J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１１,３５(９):２３５５Ｇ２３７３． [３]B o u b a k r i ,N．,J ．C ．C o s s e t a n d A．S a m e t ．T h e c h o i c e o f A D R s [J ]．J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１０,３４(９):２０７７Ｇ２０９５．[４]B r i s ,A．,S ．C a n t a l e ,E ．H r n j i c a n d G．N i s h i o t i s ．T h e v a l u e o f i n f o r Ｇm a t i o n i n c r o s s Ｇl i s t i n g [J ]．J o u r n a l o f C o r p o r a t e F i n a n c e ,２０１２,１８(２):２０７Ｇ２２０． [５]C h a n g ,M．a n d R．C o r b i t t ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t i n g o n i n s i d e r t r a d i n Ｇg r e t u r n s [J ]．A c c o u n t i n g a n d F i n a n c e ,２０１２,５２(３),７２３Ｇ７４１．[６]F e r r e i r a ,M．A．a n d P ．M a t o s ．T h e c o l o r s o f i n v e s t o r s m o n e y :T h e Ｇr o l e o f i n s t i t u t i o n a l i n v e s t o r s a r o u n d t h e w o r l d [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i Ｇa l E c o n o m i c s ,２００８,８８(３):４９９Ｇ５３３． [７]K i n g ,M．R．a n d D．S e g a l ．T h e l o n g Ｇt e r m e f f e c t s o f c r o s s Ｇl i s t i n g ,i n Ｇv e s t o r r e c o g n i t i o n a n d o w n e r s h i p s t r u c t u r e o n v a l u a t i o n [J ]．R e Ｇv i e w o f F i n a n c i a l S t u d i e s ,２００９,２２(６):２３９３Ｇ２４２１． [８]潘越,戴亦一．双重上市二信号幻觉与融资效应[J ]．经济管理,２０１０,(３):１１７Ｇ１２４． [９ ]张晓明,李金耘,贾骏阳．中美交叉上市与权益资本成本研究 基于美国股票交易所上市的A 股公司数据[J ]． 国际金融研究,２０１３,(６):７８Ｇ８７．[１０ ]周开国,周铭山．交叉上市能降低信息不对称吗? 基于A H 股的实证研究[J ]．证券市场导报,２０１４,(１２):５１Ｇ５９． 人工智能在商业银行中的应用 郭一非 (中国建设银行唐山分行,河北唐山０６３０００ )摘一要:对人工智能与商业银行业务内在联系的本质进行了分析,同时对我国商业银行利用人工智能开拓的业务进行了梳理,最后对人工带来的挑战与机遇进行了探讨与展望. 关键词:人工智能;商业银行;业务 中图分类号:F ２３一一一一一文献标识码:A一一一一一一d o i :１０．１９３１１/j ．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１８．３０．０５７１一人工智能与商业银行业务 １．１一人工智能涵义 人工智能是研究人的思维模式,将研究成果应用于机器设备,使其具有人的思考学习行为的一门科学技术学科.人工智能按照研究程度分为三个进程,第一,机器存储与计算,机器能够存储已有的知识和根据程序会计算;第二,机器识别与判断,机器能够读懂各种媒体信息并进行分析判断;第三,机器主动学习,机器能够主动分析计算形成新的知识. 随着计算机的运算处理能力提高以及深度学习算法的革命性突破,人工智能得以在现实进行应用.人工智能是继互联网技术之后,能够使生产技术发生变革的技术,即将在每一个行业中产生巨大变革.１．２一人工智能与商业银行业务的内在关系 商业银行每时每刻都在进行各种金融数据的交换,本身是一个数据及其庞大密集的行业.基于本身特殊属性,其数据保存时间也很长.如果能够利用现在大数据计算,分析银行中各种金融业务和金融产品,发现其内在本质的变化规律.通过人工智能技术,计算机可以进行机器学习,以大数据计算结果为基本数
因特网、移动通信技术和其它技术的完美结合创造了移动电子商务，移动电子商务以其灵活、简单、方便的特点开始受到消费者的欢迎。通过移动电子商务，用户可随时随地获取所需的服务、应用、信息和娱乐。服务付费可通过多种方式进行，可直接转入银行、用户电话账单或者实时在专用预付账户上借记，以满足不同需求。随着科学的发展，实现移动电子商务的技术有： 【无线应用协议（ｗａｐ）】 ｗａｐ是开展移动电子商务的核心技术之一。通过ｗａｐ，手机可以随时随地、方便快捷地接入互联网，真正实现不受时间和地域约束的移动电子商务。ｗａｐ是一种通信协议，它的提出和发展是基于在移动中接入ｉｎｔｅｒｎｅｔ的需要。ｗａｐ提供了一套开放、统一的技术平台，用户使用移动设备很容易访问和获取以统一的内容格式表示的ｉｎｔｅｒｎｅｔ或企业内部网信息和各种服务。它定义了一套软硬件的接口，可以使人们像使用ｐｃ机一样使用移动电话收发电子邮件以及浏览ｉｎｔｅｒｎｅｔ。同时，ｗａｐ提供了一种应用开发和运行环境，能够支持当前最流行的嵌入式操作系统。ｗａｐ可以支持目前使用的绝大多数无线设备，包括移动电话、ｆｌｅｘ寻呼机、双向无线电通信设备等等。在传输网络上，ｗａｐ也可以支持目前的各种移动网络，如ｇｓｍ、ｃｄｍａ、ｐｈｓ等，它也可以支持未来的第三代移动通信系统。目前，许多电信公司已经推出了多种ｗａｐ产品，包括ｗａｐ网关、应用开发工具和ｗａｐ手机，向用户提供网上资讯、机票订购、流动银行、游戏、购物等服务。ｗａｐ最主要的局限在于应用产品所依赖的无线通信线路带宽。对于ｇｓｍ，目前简短消息服务的数据传输速率局限在９·６ｋｂ／ｓ。 【移动ｉｐ】 移动ｉｐ通过在网络层改变ｉｐ协议，从而实现移动计算机在ｉｎｔｅｒｎｅｔ中的无缝漫游。移动ｉｐ技术使得节点在从一条链路切换到另一条链路上时无需改变它的ｉｐ地址，也不必中断正在进行的通信。移动ｉｐ技术在一定程度上能够很好地支持移动电子商务的应用，但是目前它也面临一些问题，比如移动ｉｐ协议运行时的三角形路径问题；移动主机的安全性和功耗问题等。 【“蓝牙”（ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）】 ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ是由爱立信、ｉｂｍ、诺基亚、英特尔和东芝共同推出的一项短程无线联接标准，旨在取代有线连接，实现数字设备间的无线互联，以便确保大多数常见的计算机和通信设备之间可方便地进行通信。“蓝牙”作为一种低成本、低功率、小范围的无线通信技术，可以使移动电话、个人电脑、个人数字助理（ｐｄａ）、便携式电脑、打印机及其它计算机设备在短距离内无需线缆即可进行通信。例如，使用移动电话在自动售货机处进行支付，这是实现无线电子钱包的一项关键技术。“蓝牙”支持６４ｋｂ／ｓ实时话音传输和数据传输，传输距离为１０～１００ｍ，其组网原则采用主从网络。 【通用分组无线业务（ｇｐｒｓ）】 传统的ｇｓｍ网中，用户除通话以外最高只能以９·６ｋｂ／ｓ的传输速率进行数据通信，如ｆａｘ、ｅｍａｉｌ、ｆｔｐ等，这种速率只能用于传送文本和静态图像，但无法满
电子商务的智能化发展 趋势 集团公司文件内部编码：（TTT-UUTT-MMYB-URTTY-ITTLTY-
电子商务的智能化发展趋势主要有的特点 互联网大变革的时代带来了新的科技，无形的互联网让每个不熟悉的人联系在一起，覆盖下的世界成为一个新的社会化趋势，电子商务的智能是不仅给企业和用户带来了经济利益，也带来了便捷的服务，这让没有使用的用户看到了一个新的市场，一个无形的市场，你看到了么?它的特点有哪些你知道么? 一、电子商务决策的智能化 电子商务决策智能化需求的实现取决于商务智能技术的应用。从企业决策的层次模型来看，商务智能技术对企业决策的各个层次作用与影响是不尽相同的二、电子商务档案管理的智能化电子商务档案是电子商务活动过程中各经济主体直接形成的具有保存价值的各种形式的原始记录。随着电子商务时代的来临，众多的电子商务活动将产生包括电子邮件、电子签名、电子合同、支付回执、产品订单、交易记录、产品资料等大量的有别于纸质文件的数字文件。 三、电子商务订单管理的智能化 与传统商务订单处理业务相比，电子商务订单处理业务更加复杂，它不但包括商品交易的基本信息，还包括与被交易商品相关的物流配送等处理信息。因此，它的智能化需求更高。 四、电子商务交易管理的智能化 电子商务交易管理的智能化主要体现为应用商务智能原理。“智能化的交易管理能够通过商业智能技术的分析和判断及时发现可能存在的欺诈手段和系统的安全漏洞，采取多种途径发现交易中存在的安全威
胁，帮助电子商务企业建立完善的防火墙体系，实现电子商务交易环境的安全可靠性。” 五、客户关系管理的智能化 建立良好的客户关系是电子商务企业健康发展的一个不可忽视的环节，在企业从事电子商务的过程中，电子商务系统将提供一种商家与客户进行交流的新方式，这就要求企业管理者以全新的思维来看待客户关系管理。客户关系管理源于“以客户为中心”的新型商业模式，是企业树立以客户为中心的发展战略的核心部分。而这一切的实现都依赖于智能化的客户关系管理系统、智能化的客户数据库的开发与应用。 电子商务现在是比较智能化的，社会化的大背景，网络的覆盖让双方在不熟悉的情况下进行交流。成为彼此的交流通道和商业通道。 选择银通，起跳人生。
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。 商务智能的要素有三点，第一点，企业——这里用“组织机构”或“实体”会显得更加完整，因为所有的组织机构和实体（不只是企业）都可以而且应该利用商务智能；之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。第二点，利用现代信息技术——商务智能过程中所涉及的信息技术主要有：从不同的数据源（交易系统或其他内容储存系统）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库和数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。第三点，收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视。数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比如企业资源管理规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和电子商务等系统。 商务智能的核心主要有三方面，一方面，改善商务决策水平——这是商务智能的更高一层的目的和功能，企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上取决于领导者的意识和胸襟以及企业文化中决策科学化和民主化的成分。另一方面，采取有效的商务行动——采取有效的商务行动是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策水平的目的和动力。最后，完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献；优化后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过来也会促进商务智能的发展。 商务智能的体系结构主要有数据源、智能工具、应用系统、知识获取和行动四个部分构成。数据源系统——包括前后端OLTP（在线事务处理）、电子商务系统和外部信息提供者等等。这些不仅是数据源，而且是知识和行动的操作对象。商业智能工具系统——包括数据仓库模型和构造工具、访问工具、决策支持工具OLAP和数据挖掘工具。商务智能应用系统——包括人力资源管理、分析和报告、财务管理、客户资源管理、分析和报告供应链管理、企业计划管理的分析和报告。知识和行动应用系统——包括企业知识管理门户、商业信息和建议和知识行动。 商务智能的支撑技术主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库——数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。在线分析处理——操作储存在静态数据仓储(Data Warehouse)内广泛资源的软件技术。其透过快速、一致、交谈式的界面对同一数据提供各种不同的呈现方式，供不同层面的使用者使用，使其具备透析数据反应出来信息的能力。数据挖掘——是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它包含了决策过程中所有的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。商业智能解决方案在企业经营中的作用主要表现在三个领域： 一、市场营销关系:通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。商业智能通过帮助企业完成客户划分、客户获得、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"
移动商务的安全技术 电商0921 严佳女32 一、移动商务的安全问题 (1)无线通信网络的安全威胁 无线通信网络可以实现不受时间地理环境的限制，给无线用户带来通信自由和灵活性的同时也带来了诸多不安全因素。如通信内容容易被窃听威胁、网路漫游的威胁、针对无线通信标准的攻击、窃取用户的合法身份、对数据完整性的威胁。 ?由于移动终端的移动性，移动终端很容易被破坏或者丢失，势必造成安全影响，主要包括如下方面：移动终端设备的物理安全；移动终端被攻击和数据破坏；SIM 卡被复制；RFID被解密等。 ?自从世界上第一个针对Symbian操作系统的手机软件病毒出现，移动终端就已经面临了严峻的安全威胁。况且，手机软件病毒眼下呈加速增长的趋势，每个星期至少有一款新的手机病毒产生，这就加重了这种安全威胁。 ?在移动商务中，消费者对于产品的了解只能通过图片和文字的简单说明了解、去判断，这就使消费者对商品的产地、规格、原材料来源、成分等真实情况缺乏全面、深入的了解。 ?交易双方的信息不对称，现实中消费者购买的商品与广告的信息不符，一旦消费者要向商家退货或索赔，商务网站需要提供该经营者的详细信息资料，但商务网站常常以商业秘密为由拒绝提供。 ?随着移动商务的发展，移动商务平台林立。大量移动运营平台如何管理、如何进行安全等级划分、如何确保安全运营，还普遍缺少经验。 ?移动商务平台设计和建设中做出的一些技术控制和程序控制的安全思考，急需在运营实践中进行修正和完善，更需把技术性安全措施和运营管理中的安全措施，交易中的安全警示和安全思考进行整合，以形成一个整合的、增值的移动商务安全运营和防御战略，确保使用者免受安全威胁。 ?随着移动电子商务的发展，2.5G向3G的移植和提升，大量实测性项目进入试应用或试运营阶段。移动商务的应用更加便捷，应用范围进一步扩大。 ?相当多的移动商务应用主体缺少安全防范意识，缺少安全使用意识：缺少对移动终端的安全性使用、运营和管理意识；缺少进行移动商务运作中的安全性、警示性思考；缺少进行移动商务前的系统性安全教育；缺少前瞻性、安全性防范知识和防范措施；缺少对移动商务数据安全备份、恢复以及对非法入侵者的追踪、取证等法律思考。 二、移动商务的安全技术 移动商务面临的八大安全威胁 移动商务的安全防范