数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语：
学院计算机工程学院班级计算1314
姓名__苏帅豪___ 学号201321121109
成绩指导老师曾勇进
2016年 6 月12 日
BI技术应用现状及相应软件工具介绍
[摘要]
商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。
[关键词]
商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表
[正文]
1.商业智能概念：
提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”
在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数
据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、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，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
2.商业智能的出现背景
企业的“数据监狱”现象。商务活动从办公自动化出现的早期开始就在其运作
过程中收集大量的数据，包括销售、成本、质量控制、库存、客户服务等各方面息息相关的企业数据，分别存储于数据库、数据集市、数据仓库、多维数据库、第三方的应用或其它文件中。因此对大部分企业来说数据处理的问题不是数据缺乏，而是大量的数据冗余和数据不一致。庞大的数据量和传统数据管理方法的缺陷，使大部分企业出现了“数据监狱”现象，既不利于企业的管理也不利于信息的有效利用。因此，如何解决数据拥挤，同时又能使这些数据充分地发挥作用这已成为企业商务发展的一个热点问题。
“数据=资产”新企业观念的建立。在企业界，数据资产的观念正在进入企业的资源规划系统中，而把数据转换为资产的方法和技术也正在成为企业投资IT 的热点。因为目前大部分大中规模的企业都是信息丰富的组织，而一个信息丰富的组织的绩效不仅仅依赖于产品、服务或地点等因素，而更重要的是依赖知识。而从数据——信息——知识是一个并不简单的过程。商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，使企业的数据资产能带来明显的经济效益，减少不确定性因素的影响，使企业取得新的竞争优势。
电子商务正在改变着全球商务活动的方式，信息在经济活动中越来越占据着重要的地位。对企业来说信息包括生产、销售、市场、顾客和竞争对手的信息，信息是企业竞争的战略性资源。建立在Internet之上的企业经营模式电子商务：电子邮件、电子数据交换、电子支付系统、电子营销等技术的发展和应用为商业智能系统提供了市场和生存环境。商业智能的发展也得益于相关技术的发展，并行处理系统、廉价数据存储、新数据挖掘算法、神经网络技术、人工智能技术、决策支持技术、从大量数据中发现其后潜藏的商业机会等等技术的发展，使企业能以更低的成本投资商业智能，并取得更高的IT投资回报率。
3.商业智能典型应用
(1)产品销售管理。它包括产品的销售策略、销售量分析，影响产品销售的因素分析，以及产品销售的改进方案的预测。通过系统存储的产品销售信息建立销售模型，分总体销售模型和区域、部门销售模型。对产生不同结果的销售模型分析其销售量和销售策略，进行销售影响的因素分析和评估，根据不同的销售环境对相应的产品销售方案进行改进和创新，及时进行产品上架和下架计划，提高企业营销额。通过对历史数据的分析还可以建立提高销售量的预测模型。
(2)顾客关系管理。顾客是企业生存的“上帝”，对企业来说进行客户关系管理是一项重要的工作。通过顾客关系管理子系统，使企业可以分析顾客购买习惯和购买倾向，调查顾客满意度，进而采取相应对策增强顾客保持力，培养忠实顾客，维持良好的顾客关系。
(3)产品创新和推广。新产品促进企业的发展，然而新产品的开发和推广必须建立在一定的市场基础上。良好的企业历史信息可用来预测市场需求趋势；了解哪种产品需要更新，是否需要开展某种广告运动；广告运动针对何种用户；具备哪些条件的用户最有可能是企业的潜在客户，针对这样的客户进行直接的广告策略必能胜过无的放矢的收获；预先预测项目的未来收益等。
(4)异常处理等。它是商业智能数据挖掘应用的典型事例，通过发展曲线企业及时发现市场和顾客异常情况，快速采取措施，降低企业风险提高企业收益。如信用卡分析，银行、保险等行业的欺诈监测等。
4.商业智能国内外现状
经过长期发展，在国际范围内，超过30%的企业引入了与商业智能挂钩的各种产品，并且其市值已经远远超出了70亿美元。而放眼国内市场，由于各个企业的管理系统日趋成熟，商业智能系统越来越多地被应用于各个热门领域，至今仍然保持大幅增长的趋势。
BI技术以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术为基石，集成企业内部系统中的数据并借助业务模型分析出数据与数据之间的联系及由此得出的企业管理中所存在的问题。然而，虽然针对一些规模大、管理要求高的企业来说，商业智能的实施效果十分显著，但是BI技术对于一些小微企业的实施情况却不尽理想。由此可以看出，商业智能在国内的发展点主要还是基于证券和金融行业，再进一步发展下去，电信和零售业中的百货公司及图书批发公司也将会成为一个不错的选择。
纵观国际市场，BO、Cognos、Hyperion、MicroStrategy可以算是比较具有代表性的BI厂商。但它们都有各自的缺陷：Cognos和Microstratagy虽然都具有数据分析与数据挖掘的功能，但都缺乏自带的联机分析处理功能，即OLAP；Hyperion则是缺少数据挖掘功能；而BO更是难学难用，产品线也十分单薄。
再来看看国内的BI市场，虽然目前仍是国际厂商提供更多的较为成熟的BI 产品和解决方案，国内BI供应商多数只能开发相对而言较为简单的BI工具或是做国外软件的代理者，但国内市场经过这么多年的发展已经逐渐涌现出一些BI 市场上的“领头羊”。
另外，如今的企业基本都步入了信息化的过程，所以诸如ERP、CRM、SCM 这类的信息系统在企业业务过程中就占有了举足轻重的地位，并且它们也能够协助商业智能的推行，使之变得更加简单可行。所以，注重信息系统和商业智能技
保理行业半年工作总结,半年总结 保理行业半年工作总结 第一部分行业发展 一、保理行业现状 保理是基于应收账款进行的融资、管理、催收、坏账担保业务，进行保理的一个前提便是应收账款。2014年末的全国规模以上工业企业的应收账款总量达到了10.5万亿的规模，占流动资产的比重为24%，受到大环境的影响增速在下滑，但是量已经创造了新高，占流动资产的比重也在上升。当然这只是规模以上工业企业的应收账款，占中国企业数量的75%的小微企业并没有在统计范围内，而这部分企业应收账款的规模依然不小，他们是供应链中N+1+N的N，我们接触到的就有平海科技和爱德森项目。这些应收账款的规模成为了商业保理的市场。而2014年1-3季度我国的保理业务量为2.09万亿，2014年全年我的商业保理业务量为800亿，较2013年200亿的规模增长4倍。保理的规模远远小于应收账款的规模，商业保理更是零头都不到，由此可见商业保理的市场依然非常广阔，依然是一片蓝海。 伴随着这片蓝海产生的是保理公司数量高速增长，2014年就有1220家，预计今年年底将达到1500家的总量，业内人士非常看好保理的市场发展，希望通过保理公司实现传统
重资产抵押融资的转型。保理行业内的企业股东背景复杂，有国企央企、民营还有电商系，总体格局呈自由竞争态势。 进入2015年，上市公司也开始着手创建自己的保理公司，像伊利集团、格力地产、海尔集团都开始设立自己的保理公司，管理应收、应付账款，打通自己所在行业的供应链。 二、P2P行业开始洗牌 我们主要合作的资金方——P2P行业开始得到风投的青睐，资金不断涌入。爱投资、开财宝、理财范等平台都得到了不同程度的资金支持。P2P是个烧钱的行业，除了用自有资金补充融资防止流标之外，还需要砸钱到技术层面，据我的了解，一个平台要将技术部分搭建好至少需要XX万的资金规模，还不算广告投入。从现在百度搜索的情况看，爱投资、财多多等平台都在广告上开始砸钱，这无疑都增加了平台的成本，同时也加剧了行业的竞争。类比前几年团购网站的千团大战，到如今剩下的只有美团、糯米、大众点评，其余的都销声匿迹，沉默死亡，死亡率高达86%。剩下的这三家也是在腾讯、百度、阿里的支撑下死磕出的。现在的P2P 行业也是如此，谁能拿到不断的资金、保证钱能烧的持久，平台少出险或者兜的住风险，谁就能成为最后的王者。 第二部分业务现状 一、从0到1的突破 2014年11月19日，保理公司正式成立，经过最初的探
传统分析与大数据分析的 对比 This manuscript was revised on November 28, 2020
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。
2011-2015年中国商业智能(BI) 市场调研 及发展前景预测报告 随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。 中国报告网发布的《2011-2015年中国商业智能(BI) 市场调研及发展前景预测报告》共十一章。首先介绍了中国商业智能(BI) 行业市场发展环境、中国商业智能(BI) 整体运行态势等，接着分析了中国商业智能(BI) 行业市场运行的现状，然后介绍了中国商业智能(BI) 市场竞争格局。随后，报告对中国商业智能(BI) 做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国商业智能(BI) 行业发展趋势与投资预测。您若想对商业智能(BI) 产业有个系统的了解或者想投资商业智能(BI) 行业，本报告是您不可或缺的重要工具。 本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。 第一章商业智能（BI）原理及商业价值创造路径分析 第一节商业智能发展阶段 第二节商业智能（BI）内涵、结构及原理 一、商业智能（BI）内涵 二、商业智能（BI）特征功能 三、商业智能（BI）层次结构 四、商业智能（BI）实现原理 第三节商业智能（BI）产业链条解构 一、BI产业链解构模型 二、BI产业链构成现状及特点 三、BI产业链关键环节现状剖析
四、BI产业链发展趋势 第四节商业智能（BI）商业价值创造路径 第二章全球商业智能(BI)产业运行动态分析 第一节全球商业智能(BI)产业运行环境分析 第二节全球商业智能(BI)产业市场透析 一、商业智能引领全球企业信息化 二、商业智能软件厂商 三、制造业是商业智能的重要市场 第三节世界各地区企业对商务智能（BI）应用状况分析 一、欧洲 二、亚太 第四节2011-2015年全球商业智能的五大预测分析 第三章中国商业智能（BI）行业发展背景分析 第一节中国商业智能（BI）行业发展历程 第二节中国商业智能（BI）行业现状特征 第三节中国商业智能（BI）行业发展的全球基调 一、信息技术促使商业模式变革 二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革 三、全球经济一体化促进商务贸易往来 四、全球产业分工与各国产业升级 第四节中国商业智能（BI）行业发展PEST分析 一、改革30年造就数量庞大的企业群体 二、集约化经济转型 三、国内IT技术进步与国外技术引进 四、IT创造价值观念慢慢渗透各行各业 第五节主要发达国家商业智能（BI）发展现状及价值创造启示 一、美国 二、日本
2013年商业智能BI与大数据行业分析报告 2013年8月
目录 一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4) 1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4) （1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4) （2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6) 2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7) （1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7) （2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7) （3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8) 3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9) （1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9) （2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10) ①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10) ②BI发展趋势二：企业全员BI (11) ③BI发展趋势三：消费智能 (11) 二、标杆分析：东方国信 (12) 1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12) （1）国内BI格局 (12) （2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14) 2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17) （1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17) （2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20) 3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21) （1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21) ①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21) ②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22) （2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23) ①金融行业是BI的下一个主战场 (23)
商业智能（BI）项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能（BI）项目 第二节、商业智能（BI）概念 商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、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（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
2020年金融科技行业 分析报告 2020年9月
目录 一、金融科技概况 (9) 1、金融科技基本内涵及生态体系 (9) 2、中国金融科技行业目前已进入平稳发展期 (10) （1）第一阶段市场启动期（2004-2012年）：金融科技公司萌芽，科技开始渗透进金融核心业务 (11) （2）第二阶段高速发展期（2013-2015年上半年）：各机构开始大规模互联网化布局 (12) （3）第三阶段市场调整期（2015年下半年-2018年）：监管政策密集出台，行业发展趋于缓慢 (13) （4）第四阶段稳步增长期（2019年至今）：监管压力减小，行业健康稳步发展 .. 13 3、金融科技投融资情况 (14) （1）金融科技融资规模：2018年达历史高点，全球融资突破千亿美元 (15) （2）金融科技融资阶段：交易份额转向中后期（B轮以后）融资 (16) （3）金融科技融资领域：支付领域仍为热点，保险科技与区块链表现强劲 (17) 二、金融科技四大技术方向解读：ABCD (18) 1、人工智能AI：智能风控、智能支付、智能投研、智能投顾等 (19) 2、区块链BlockChain：解决安全、信任、效率三大痛点 (20) 3、云计算Cloud：在信息获取、资源配置、IT运营三方面发力 (20) 4、大数据Data：应用于银行、保险、证券等细分领域 (21) 三、金融科技六大细分领域剖析 (22) 1、移动支付 (22) （1）行业格局：行业增速放缓，监管收紧；C端呈双寡头格局，B端具发展潜力 23 ①移动支付交易规模扩大，监管政策收紧，行业增速放缓 (23) ②C端呈双寡头格局，B端具发展潜力 (24)
电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
1
目录
3 1 2 3
电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
2
全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数 据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
3
基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工， 对外提供信息服务，提升企业价值
4
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下
至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性
2018年中国商业保理行业发展前景研究及风险分析 报告
目录 前言 (7) 第一章全球保理行业发展状况 (8) 第一节全球保理行业总体状况 (8) 一、世界经济对保理行业的影响 (8) 二、2016年全球保理行业总体情况 (9) 三、FCI会员单位保理业务情况 (11) 四、2017年全球保理初步数据统计 (12) 第二节全球保理行业发展趋势 (13) 第二章我国商业保理行业发展环境 (16) 第一节行业监管迎来重大变化 (16) 一、行业发展逐步得到重视 (16) 二、部分地方政府陆续出台试点管理办法及扶持政策 (17) 三、行业标准规范研制取得重要进展 (17) 第二节企业应收账款状况分析 (18) 一、全国规模以上工业企业应收账款情况 (18) 二、上市公司应收账款情况 (27) 第三节商业保理行业融资环境 (31) 一、资产证券化成为保理公司重要融资渠道 (31) 二、金融资产交易所债权融资计划取得积极进展 (40) 三、私事基金不得为保理提供资金 (41) 第四节商业保理行业法律环境 (42) 一、保理司法判例分析结论 (42) 二、仲裁、调解或可成为商业保理案件新的解决机制 (43) 第五节商业保理行业征信环境 (43) 第六节商业保理行业信息化建设 (44) 一、保理系统应用进一步普及 (45) 二、交易在线化进一步发展，操作平台化趋势明显 (46) 三、新技术的应用促进商业保理的创新发展 (47) 第三章我国商业保理行业发展状况分析 (48) 第一节商业保理企业注册情况分析 (48) 一、2017年商业保理企业注册情况 (48) 二、全国商业保理公司地域分布情况 (54) 三、商业保理公司注册资金情况 (62) 四、商业保理企业股东背景情况 (65) 第二节被调研企业经营状况分析 (69) 一、基本情况 (69) 二、经营情况 (80) 三、保理服务的行业领域 (86) 四、融资情况 (92) 五、政策诉求情况 (92) 第三节应收账款转让登记情况分析 (93) 一、银行业用户按年份和地区划分的应收账款转让登记情况 (93) 二、商业保理用户按年份和地区划分的应收账款转让登记情况 (94)
关于设立 上海博握（以最终核准名为准）商业 保理有限公司 的可行性报告
2013年10月
目录 第一章出资人基本情况 (3) 第一节主要出资人简述 (3) 第二节自然人出资人简述 (4) 第二章拟设立商业保理公司情况 (4) 第一节拟设立公司经营情况 (4) 第二节企业管理机构设置及人员配备 (5) 第三章拟开展商业保理业务情况 (6) 第一节保理业务市场分析 (6) 第二节国保理行业现状及前景 (10) 第三节基本业务流程及操作规 (15) 第四章设立企业风险控制制度说明 (16) 第五章小结 (18) 附件1：保理业务管理办法 (20) 附件2：保理过程管理流程 (27) 附件3：保理业务风险审查管理办法 (65)
第一章出资人基本情况 第一节主要出资人简述 发起人： 注册时间： 注册地址： 注册资本：人民币万元 法定代表人： 经营围： 金融港（中国）集团有限公司、中智金融集团有限公司是该商业保理公司的主要投资人。是两家以金融服务及大宗商品运营的民营企业。公司成立以来，坚持发扬“客户至上，信誉至上，互惠互利”的精神，坚持实行优质服务，有着丰富大宗商品运营经营经验，凭着高度的敬业精神、良好的信誉，诚信为广大客户服务。公司现为多个大宗商品运营经验，在大宗商品上下游贸易、存储、物流经营过程中做好完善金融及配套服务。公司有一支素质良好，技术水平过硬的职工队伍，公司通过人性化管理，量化式的奖惩制度，激励每一个员工用自己辛劳的汗
水换取成功的明天，在这样的良好发展中，员工们解放思想，开拓创新，吃苦耐劳，逐步走出一条联系多方面渠道，采取优势互补的方针，建立经济共同体的成熟之路使公司成为一家资本雄厚、规模效益明显、管理先进和团队优秀的现代企业集团。 第二节自然人出资人简述 ： 性别： 基本情况：（学历、工作简历） 第二章拟设立商业保理公司情况 第一节拟设立公司经营情况 因长期涉足大宗商品经营行业，发现此类行业资金流动量大，上下游客户的往来款项占用了大部分的流动资金，如回款不及时，则经营状况遇到瓶颈。为了解决社会资金占压成本的问题，有限公司决定注资成立资商业保理公司，公司基本情况如下：
几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
重庆人工智能项目投资分析报告 投资分析/实施方案
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 该人工智能设备项目计划总投资20665.28万元，其中：固定资产投资14660.51万元，占项目总投资的70.94%；流动资金6004.77万元，占项目 总投资的29.06%。 达产年营业收入40197.00万元，总成本费用31296.20万元，税金及 附加370.80万元，利润总额8900.80万元，利税总额10499.30万元，税 后净利润6675.60万元，达产年纳税总额3823.70万元；达产年投资利润 率43.07%，投资利税率50.81%，投资回报率32.30%，全部投资回收期 4.60年，提供就业职位739个。 报告根据项目产品市场分析并结合项目承办单位资金、技术和经济实 力确定项目的生产纲领和建设规模；分析选择项目的技术工艺并配置生产 设备，同时，分析原辅材料消耗及供应情况是否合理。
随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有效降 低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和 生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过 多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网 信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。 2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一 代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。 报告主要内容：项目概述、背景及必要性、市场前景分析、投资建设 方案、项目选址规划、项目工程设计、工艺技术分析、项目环境影响分析、项目安全管理、项目风险、项目节能方案分析、实施进度计划、项目投资 情况、项目经济评价分析、综合结论等。
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/61494703.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
2017年智能投研行业Kensho分析报告 2017年6月
目录 一、人工智能+投资悄然来临，知识图谱促智能投研腾飞 (5) 1、人工智能+投资悄然来临 (5) 2、智能投顾蓬勃发展，智能投研初露雏形 (7) （1）智能投顾：未来五年国内规模有望每年翻倍，人机结合是趋势 (7) （2）智能投研：国内基金纷纷试水，人工智能大幅提高传统投研效率 (11) （3）智能投研与投顾两者有望优势互补 (15) 3、知识图谱促智能投研腾飞 (15) 二、KENSHO：智能投研领域的“AlphaGo” (19) 1、联合创始人：因禅结缘，创立Kensho (20) 2、融资情况：累计融资超1亿美元，估值达5亿美元 (21) 3、产品：Warren 试图解决投资分析的“速度、规模、自动化”三大挑战” (23) 4、客户：金融机构和商业媒体双管齐下 (24) 三、核心产品Warren：低门槛获高专业服务 (25) 1、功能：寻找事件与资产的相互关系 (26) 2、特点：快速计算能力、良好人机交互、强大深度学习能力 (27) 3、影响：削弱不对称性，现代金融投机行为性质有望再次改变 (28) 4、缺陷：无法自我形成新因果关系，无法区分因果性/相关性 (29) 5、未来：自动触发事件对资产价格的影响是Warren终极目标 (30) 四、Kensho动了谁的奶酪 (31) 1、彭博、汤森路透领衔国外金融数据提供商，国内万得一家独大 (31) 2、短期Kensho颠覆传统厂商的可能性不大 (32) 3、畅想金融数据服务市场 (34) （1）2B向2C/2B2C拓展 (34) （2）封闭走向共享 (34) （3）竞争走向合作 (35) 五、重点企业简况 (35)
智能家居行业分析研究报告 一、智能家电领域发展分析 目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。 作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。 智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。 人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。
二、智能家居领域发展分析 当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。 智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。 国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报警；防盗报警系统应安装红外或微波等各种类型报警探测器；系统应能与计算机安全综合管理系统联网;计算机系统能对防盗报警系统进行集中管理和控制。由此可见，家居控制已成为智能家居领域新的业务增长点。
商业保理有限公司可行性研究报告
目录 第一章拟设立商业保理公司情况 (2) 第一节拟设立公司基本信息 (2) 第二节企业机构设臵及人员配备 (3) 第二章出资人情况 (7) 第一节主出资人 (7) 第二节保理业务对现有业务的促进作用 (8) 第三章保理业务市场分析 (9) 第一节国内保理业务市场分析 (9) 第二节保理行业在工程建设的市场需求 (15) 第三节公司定位、业务开发模式和业务拓展模式 (16) 第四节工程保理的模式和流程 (19) 第五节资本持续抵补能力和未来的财务预测 (22) 第四章保理业务流程、操作规范及风控制度 (25) 第一节保理业务简要流程及操作规范 (25) 第二节保理风险控制制度 (27) 小结 (39)
根据《商务部关于商业保理试点有关工作的通知》（商资函…2012?419号）、《商务部关于商业保理试点实施方案的复函》（商资函…2012?919号）、《天津市商业保理业试点管理办法》（津政办发…2012?143 号）及相关法律法规的规定，天津三江投资有限公司拟作为出资人，申请设立天津XX商业保理有限公司（拟用名，以下简称为“公司”或“本公司”），开展商业保理业务。现依据相关文件要求，就设立本公司的可行性出具研究报告如下。 第一章拟设立商业保理公司情况 第一节拟设立公司基本信息 1、公司名称（拟）：天津XX商业保理有限公司 2、公司注册地址：天津空港经济区 3、公司法定代表人： 4、公司注册资本：壹亿元人民币 5、公司股东出资情况：如下表
6、公司经营范围：以受让应收账款的方式提供贸易融资；应收账款的收付结算、管理与催收；销售分户（分类）账管理；与本公司业务相关的非商业性坏账担保；客户资信调查与评估；商业保理相关咨询服务；法律法规准予从事的其他业务。 7、公司经营年限：30年 第二节企业机构设臵及人员配备 一、本公司机构拟设臵结构如下： 二、各部门职责 1、综合管理部： 1.1根据公司经营的实际情况，制定公司各项基本管理制度并负责制度执行情况的监督、检查。
人工智能+金融行业研究报告
导语 金融行业的发展一直以来和科技相辅相成，科技的进步促进金融业的发展，金融对科技的需求和应用又反过来助推科技进步，因此金融行业的演变与年代相结合，和当时的科学技术发展息息相关。在万物互联的时代，人工智能+金融能够基于大量多维度的用户数据与不断自我学习优化的算法，让用户享受到智能化、实时化、定制化的垂直金融服务。习总书记在2018 年10 月主持学习人工智能发展现状和趋势时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，要努力推动我国新一代人工智能健康发展。十九大报告当中，提出了要将包括人工智能在内的现代科学技术与传统的行业相结合。在2018 年和2019 年的政府工作报告当中，也再次强调了人工智能等新兴科技对于推动传统行业的重要意义。 人工智能+金融主要是将计算机科学当中的人工智能技术作为主要的推动力，利用这项推动力为金融机构以及业务环节赋能，创新金融产品，重塑金融业务中的流程，对金融服务进行优化。“人工智能+”是将人工智能作为一项基础的计算机技术，将该项技术与传统的金融行业中各个业务场景进行相互的深度融合。相对于简单的行业叠加，“人工智能+”更侧重于为传统行业的解决问题方式和流程再造过程提供新的思路和方法，加快新经济形态的演进进程，催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产业的全面升级。
谷歌、微软、英特尔、FACEBOOK、IBM 等企业在人工智能行业发展早期就已经对于产业链进行了深度的布局。这些科技巨头的关注点主要在于人工智能的基础层，对核心算法的研究投入了大量的资源，并全面推进人工智能的商业化，体现了技术在应用层面的价值。国内，人工智能+金融的发展具有特殊的优势，这是因为中国有庞大的网民数量和较高的互联网普及率，对于积累金融数据等财务数据有较好的前期基础。目前，人工智能在金融领域的投资和服务方面应用较多。 目前，人工智能已经能够贯穿于金融活动的整个业务过程当中，包括海量的数据分析、对于金融政策的解读、自动生成报告、意外金融事件的预测以及与金融相关的信息搜索。 金融行业能够在人工智能出现的时候有良好的适用性，是因为金融与数据紧密相关，金融行业在过去积累下来的大量数据就能够应用于机器学习，广泛应用在股票市场预测、风险评估和预警等方面。自动报告生成涉及到自然语言处理，因为一般的金融行业涉及到的报告具有固定的格式，因此可以利用自然语言处理的技术将报告需要的信息进行抓取，生成有固定格式的报告。知识图谱利用可视化的图形方式来显示各个事物实体发展的进程和实体之间的关系。语义搜索让搜索引擎的工作不再局限于用户当前具体输入的内容，而是计算机能够根据该内容进行合理地联系与扩散，来进一步准确地捕捉到用户实际期望搜索的内容，更准确地反馈给用户期望的搜索结果。 人工智能技术并不是孤立存在的，它和目前各大高校、科研院所、企业研究机构正在进行研究的其他前沿科技息息相关，其中就包括了