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)的算法和技術在企業(yè)決策中得到了大規(guī)模應用。企業(yè)通過收集、存儲、標注、建模和分析數(shù)據(jù)，可以深入了解市場需求，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)競爭力。

豐富決策信息來源。信息獲取是決策產(chǎn)生的準備階段，決策是對信息收集、分析、總結與歸納的結果。信息獲取越充分及時，越有益于正確決策的制定實施。

在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。通信網(wǎng)絡的廣泛覆蓋、智能終端的普及、傳感器的廣泛應用，推動萬物互聯(lián)社會的出現(xiàn)，在連接的過程中實時產(chǎn)生和傳輸生產(chǎn)、消費、交易、流通等各個方面的數(shù)據(jù)。而且數(shù)據(jù)的顆粒度日益精細，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)律蘊含著重要價值，為企業(yè)數(shù)字化智能化的商業(yè)決策奠定了基礎。

提升決策準確度。以機器學習、深度學習為代表的人工智能技術的應用與發(fā)展，大幅度提升了數(shù)據(jù)模型的運算精度，為生產(chǎn)經(jīng)營活動提供了更加高效的決策工具。

企業(yè)可利用人工智能技術識別、計算并分析數(shù)據(jù)中隱藏的信息，從而更加精準地識別目標客戶、預測銷量、評估信用等，有利于及時掌握市場風險與機遇。在生產(chǎn)階段，企業(yè)可將每個環(huán)節(jié)的生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質量數(shù)據(jù)等信息及時收集并匯總，進行全流程的實時監(jiān)控并及時對問題進行修正與改進，以保障產(chǎn)品質量。

企業(yè)也可以通過建立預測生產(chǎn)設備故障率的模型，及時且準確地預測研判，進行預防性保養(yǎng)和維護，降低設備故障造成的損失。

在銷售階段，企業(yè)可根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)預測市場銷售趨勢、安排生產(chǎn)計劃排單，還可以根據(jù)消費者購買、使用中積累的數(shù)據(jù)，鎖定目標客戶，制定個性化、精準化的營銷策略。