2023年企业智慧运营研究报告.pdf

企业智慧运营研究报告企业智慧运营研究报告 (20232023 年年)前前 言言 工业和信息化部 2021 年发布的“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划提出，要“构建数字化供应链管理体系，引导企业打造数字化驾驶舱，实现经营管理的可视化和透明化，基于生产运营数据重构战略布局、运营管理和市场服务，形成数据驱动的高效运营管理模式。”伴随云计算、人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的融合发展，各行业企业从生产运营、经营管理等重点环节开始，逐渐形成以数据和智能化手段驱动的智慧运营新模式，以点向面促进企业整体数字化转型升级。智慧运营以数字化驾驶舱、智慧运营大屏等形式为媒介，将企业经营管理、各环节业务信息等进行精准、直观的可视化呈现，同时围绕场景业务需求提供更加便捷、智能、前沿的数据服务，实现场景运营智慧升级，促进企业数字化转型“小步快跑”。为更好地推动企业核心业务智慧运营建设，本报告从运营战略统筹规划、数据资产汇集挖掘、核心技术应用赋能等方面进行了系统论述，对业务资源、客户运营、业务流程、客户营销、客户服务等企业通用的场景进行重点论述，并以实际案例进行落地经验解析，最后研提企业智慧运营未来展望，为我国各行业企业全面建设智慧运营体系提供科学可落地的方法论参考。目目 录录 一、企业开展智慧运营的时代背景和重要意义.1（一）政策支持和技术发展助推我国数字化转型快速发展.1（二）企业发展各环节智慧运营对数字化转型意义重大.2 二、企业智慧运营建设的关键维度和具体内容.4（一）通过完善战略统筹规划保障智慧运营持续发展.4（二）通过数据资源汇集挖掘形成智慧运营重要依据.7（三）通过先进技术创新应用赋能运营智慧水平升级.12 三、智慧运营多点赋能企业业务场景数字化转型.19（一）智慧运营促进业务资源的科学优化配置.19（二）智慧运营深度发掘客户潜在效益价值.20（三）智慧运营推进业务处置流程效率提升.22（四）智慧运营提升业务营销精准度和利润转化.23（五）智慧运营优化客服环节人工资源有效利用.24（六）智慧运营提升经营管控水平有效规避经营风险.26 四、智慧运营评价标准体系.27 五、企业智慧运营未来展望.30 图图 目目 录录 图 1 智慧运营模式.3 图 2 智慧运营团队的赋能活动.6 图 3 数据汇集挖掘能力.8 图 4 自然语言处理三大应用方向.16 图 5 智慧运营评价标准体系.28 一、一、企业开展智慧运营的时代背景和重要意义（一）（一）政策支持和技术发展助推我国数字化转型快速政策支持和技术发展助推我国数字化转型快速发展发展 我国数字化转型政策战略布局不断加强。2020 年 11 月，国务院发布的“十四五”规划和 2023 年远景目标的建议中提出，“发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。在此政策指导下，各部委相继发布“十四五”智能制造发展规划、“十四五”大数据产业发展规划、“十四五”促进中小企业发展规划等文件，从基础设施建设、资金支持、技术创新、场景应用、标准建设、市场培育等多维度出发，全面支持和指引数字产业化、产业数字化发展。新一代信息技术的融合应用是企业数字化转型必不可少的关键手段。工业和信息化部印发的“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划 提出，“激发企业融合发展活力，打造数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导的现代化产业体系。”为推动数字技术与产业深度融合、依托数字基础设施提升产业链现代化水平、利用数字要素赋能高质量发展提供战略指引。新一代信息技术迅速发展，驱动各行业企业数字化转型，为企业业务模式升级带来新的变革。以云计算、大数据、人工智能、物联网等为代表的新一代信息技术各具优势特点，随着数字化转型战略在企业各业务环节中逐步落地执行，这些技术也深入企业经营运营的各个环节，多点驱动企业整体运营模式重组升级。一方面拓宽业务运营路径，推动企业运营模式智能化转变。云计算、大数据等新一代信息技术的深度应用，助力企业多维度挖掘消费者需求、辅助企业生产经营决策，实现以客户为中心的产品与服务研发、生产与销售，重塑企业生产运营方式；物联网、区块链、人工智能等新一代信息技术的运用，能够提升信息流通速度、强化企业内部联系，加强企业沟通效率和协作力度，变革企业管理经营方式。另一方面转变传统管理理念，推动企业运营思想现代化升级。数字经济的经营理念的形成和推进要基于海量数据，搭配运用大数据、人工智能、物联网等技术，使得其具有动态化、网络化、生态化等特点，而传统经济模式静止、层级分明、各环节孤立的经营理念已不适应数字时代的要求，企业经营理念需要不断转变以切合当前的时代趋势。（二）企业发展各环节智慧运营对数字化转型意义重（二）企业发展各环节智慧运营对数字化转型意义重大大 在政策引领和技术牵引下，企业在数字化转型过程中推进智慧运营已是大势所趋。智慧运营是企业高度运用新一代信息技术，对场景运营模式优化升级的方式。智慧运营以数字化驾驶舱、智慧运营大屏等形式为媒介，将业务信息进行精准、直观的可视化呈现，同时围绕场景业务需求提供更加便捷、智能、精准、前沿的数据服务，提升场景运营智能水平。企业数字化转型发展持续向好推进，逐渐落实与深化，离不开智慧运营的助力。以工业企业为例，“十三五”期间，我国传统产业积极推进关键环节智慧运营，工业企业关键工序数控化率、经营管理数字化普及率和数字化研发设计工具普及率分别达 52.1%、68.1%和 73.0%1，研发设计、生产制造、经营管理等方面赋能提升效果显著。同时，十年间我国积极推广智能制造技术应用试点项目，试点示范项目生产效率平均提高 45%、产品研制周期平均缩短 35%、产品不良品率平均降低 35%2等显著成效，还涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新兴业务运营模式。来源：公开资料整理 图 1 智慧运营模式 智慧运营促进企业核心场景运营模式和手段升级，推动企业整体数字化转型。面向企业生产运营场景，传统企业特别是大型央国企，内部指挥层级多、生产环节复杂，易造成信息传递滞后、营销策略不准确、订单处置周期长、生产效率低下、人力资源分配不科学等问题。通过运用数字孪生、人工智能、大数据等新一代信息技术，建立统一化、集约化、智慧化的生产运营平台，打通各个业务环节，实现业务数据可视化，加快信息传递速度，优化人员配置，提升业务处置效率，强化企业核心竞争力。面向企业经营管理场景，围绕企业对内高效管理、对外灵活应变的要求，运用物联网、大数据等技术，建立流程化、1 数据来源：工信部“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划的通知.2021 2 数据来源：工业和信息化部等八部门联合印发“十四五”智能制造发展规划.2021 协同化、智能化的企业经营管理平台，深入挖掘、分析、运用人财物等数据，为管理经营、市场投资等决策提供辅助指导，从而建立企业管理新态势。二、企业智慧运营建设的关键维度和具体内容 企业实现智慧运营不是一蹴而就的工程，需要整体战略、制度、组织和人员等集团或企业整体层面提供全面支撑，同时智慧运营还需要建立在海量的数据资源和完善的指标体系之上，再充分应用先进的数字技术赋能来提供便捷高效的运营智慧手段。（一）通过完善战略统筹规划保障智慧运营持续发展（一）通过完善战略统筹规划保障智慧运营持续发展 为保障企业各场景各环节智慧运营战略规划的顺利实施，需要有相应的制度规范和组织体系支撑。企业各环节应以智慧运营作为大目标，进行全面、科学、可持续的统筹规划，逐步分解为数据汇集、数据资产分类分级、数据价值挖掘、数字技术引进、可视化驾驶舱搭建、场景智慧运营赋能等细分环节。同时，利用数字化手段不断优化组织之间的流程，促进环节间的协同，更顺畅地支撑企业业务开展，不断迭代制度与规范，构建更公平、透明、合理的制度和度量标准。围绕智慧运营能力建设，搭建有力的支撑组织和运营体系，应从制度体系建设、团队数字化能力构建、业技紧密融合、运营度量指标体系建设等四大维度展开。1.建立保障制度确保运营新模式有效落实 企业应建设全面、先进的制度体系，确保智慧运营建设过程中业务、技术、团队协同发展。场景智慧运营建设需要通过企业级的规章制度对工作目标、范围、岗位责任及工作成效等进行明确、规范和度量，并在智慧运营能力建设优化过程中，持续适配业务发展特点，不断调整建设方案和度量标准，提升数字化技术与业务活动的契合度和技术支撑力度，避免因固化的业务开展流程及职责边界，限制数字化能力的有效发挥，影响运营效果，实现企业从传统的运营模式，向数字化、智慧化运营的顺畅转型。制度主要包括对经营管理、生产管理的约定，以及在新兴技术领域相关的规范和标准，包括但不限于：企业业务生产活动需围绕业务关键流程和关键活动，明确流程、活动的要求和度量机制，如岗位职责要求、责任角色要求、考核及奖惩机制、数字能力应用水平等；企业应建立组织级技术规范，通过约束数字能力建设规范化、对数字资产关键词进行标准化，来确保数字化建设的高可用和数字资产的准确性、唯一性；企业应根据业务开展，建立企业智慧运营的管理规范，并根据数字能力的建设及时调整刷新管理规范要求，通过制度确保数字能力应用于生产经营过程当中，确保运营活动落实到具体岗位和人员。2.持续提升员工技术认知和数字化素质水平 企业应重视智慧运营团队的数字化素质水平提升，明确负责分工、考核制度等。运营团队需要具备专业技能以应对企业数字化发展的需要，能统筹智慧运营体系中各类数字化系统、平台的规划，推进能力建设、优化、升级以及赋能等任务的高效达成，确保企业信息架构的稳定性和技术先进性。同时，智慧运营团队作为企业智慧运营体系的搭建和支撑角色，有义务为业务人员提供培训、答疑，做好赋能服务，具体分为投入推广、培训赋能、效果评估三方面，如下图所示：来源：由华为公开材料提供 图 2 智慧运营团队的赋能活动 随着企业的数字化能力不断加强，业务开展的模式也在同步变化。相对于传统业务模式，企业业务人员也需要通过不断学习和适应新技术变革，确保智慧运营能够切实发挥其真实价值，避免出现对新应用的能力缺乏了解、操作不熟练、使用者依赖老方法和老系统，导致新投入的数字化能力不能发挥作用、应用范围有限等问题。此外，还需要强化新应用上线初期，对使用者实际使用情况及问题需求的统计分析，避免无法感知真实体验，难以提升使用意愿等情况。3.技术的应用发展与业务流程推进紧密融合 企业的智慧运营应与业务流程紧密结合。智慧运营本质上是围绕业务流程开展，利用新技术、新应用快速规划，并通过与企业业务的深入融合，提升业务单元功能并优化业务流程效率。围绕业务流程中各关键活动节点、任务和对应的数字化支撑能力，明确相关岗位角色、制度、职责要求等，确保企业开展业务活动的过程可观察、可回溯、可度量、可优化，需要特别注意以下三方面内容：企业需要根据业务发展和数字化技术的迭代，不断优化业务的开展流程及关键业务活动，以适应企业发展与数字化技术的变化；企业的业务流程以及关键活动，需要有清晰的考核标准和观察方法，以确保活动目标的达成；关键业务流程、活动要有数字化技术手段支撑，业务活动的痕迹有数据留存。4.持续优化场景各环节运营度量指标体系 企业的业务流程和关键活动要有全面、系统的度量指标体系，为场景运营执行、运营效果评定、运营发展确定提供依据，及时发现问题并进行归因分析。通过持续不断的优化度量指标体系，促进企业业务运营效果高标准达成、战略目标快速实现。清晰、科学的度量指标体系应包含两方面关键内容：端到端的指标体系：度量指标体系需要准确反应业务活动的质量，并可以通过逐级分解的过程，穿透业务全景；责任与指标捆绑：关键业务指标要有清晰的目标、有明确的责任目标和角色负责，有系统、平台、应用等进行承载。（二）通过数据资源汇集挖掘形成智慧运营重要依据（二）通过数据资源汇集挖掘形成智慧运营重要依据 数据是企业数字化、网络化、智能化发展的基础。2020 年，中央发布第一份关于要素市场化配置的文件 中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，将数据作为一种新型生产要素，并提出要全面提升数据资源价值，培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建各领域规范化数据开发利用的场景。数据要素通过各环节智慧运营的实施，对生产、分配、流通、消费和社会服务管理等场景进行赋能，深刻改变着生产方式、管理模式和企业治理方式。以场景为中心对数据进行挖掘，形成一系列可直接利用的信息，是场景智慧运营的基础和依据。智慧运营当中的数据治理应以场景运营为主要目的，其中数据的拉通汇集、数据分类、数据分级、质量管控、分析挖掘等环节尤为重要，各环节环环相扣，为智慧运营提供来源于实际的可靠根据。来源：公开资料整理 图 3 数据汇集挖掘能力 1.打通系统壁垒实现数据拉通汇集 数据拉通汇集指按照一定的线索或口径，采取相应的方法，打破数据壁垒、消除数据隔阂，将原本分散的数据基于一定业务逻辑统一汇聚和拼接起来，形成流畅顺通的数据通道，促进企业整体数据资源的全面积累。传统企业的信息化系统建设经历时间较长，特别是大型企业的系统较为分散，种类繁多，存在大量数据壁垒，所以数据拉通汇集尤为重要。在数据拉通汇集过程中要注意三方面的原则，一是保证数据的一致性，拉通过程中遵循数据统一规范标准，同一个信息主体原则上在各个环节的取值或定义是相同的，差异原因可以解释并可以回溯；二是保证数据的完整性，拉通过程中信息实体、数据属性、数据加工记录等信息不缺失，对数据拉通的各个环节进行数据的稽核和审计，并形成稽核记录或审计记录；三是保证数据的及时性，拉通过程中，数据的刷新、处理、服务的操作应符合规定时限，上下游的组织和团队的数据需要约定同步时间，保证拉通频率和拉通时延满足智慧运营大脑的及时性要求。2.明确数据维度信息合理数据分类 数据分类是数据管理的第一步，通过提供一定的原则和流程来识别和标记企业数据，明确数据各维度要素信息，明确数据内涵，形成条理明确、内容清晰的数据资源池，有效支持后续运营过程中对数据的查询、管理、使用等，提升运营效率。数据分类方面应遵守四方面原则，一是科学系统原则，应考虑所有数据特征、企业行业特点、具体业务情况以及数据安全管控等因素，按照相互间客观存在的内在逻辑关联对数据进行科学分类；二是规范明确原则，应确保分类后，同一层级的数据类目间界限分明，不能明确各自界限时，可以用注释来加以明确；三是稳定实用原则，选择分类对象应选择最稳定的本质特征和属性作为数据分类的基础和依据，同时对数据分类的普遍认识，类别划分在实际业务应用中可实际落地应用；四是可扩展原则，能随着业务不断发展、新类型数据的不断产生等实际需求，对数据类目进行扩展。3.保障信息安全科学数据分级 数据分级是依据数据重要程度和影响程度进行划分，区分出不同等级，进行不同等级的关注和保护。数据分级应遵守五方面原则，一是合法合规性原则，应在满足法律法规的前提下对数据合理划分级别；二是合理性和可执行性原则，能够保证各级别覆盖数据的疏密程度适当，基于数据重要性、敏感性等因素对数据进行分级，避免对数据正常使用造成阻碍，也方便有效的数据保护；三是自主性原则，能够密切围绕企业自身数据管理特点和战略、业务等需求进行级别划分；四是时效性和动态性原则，能够随着战略、业务、安全需求变化，以及数据积累、数据关联关系等因素，及时对数据级别调整，并关注对于非敏感数据关联后可能产生敏感数据的场景；五是数据安全管控原则，应能够明确各级别的数据的开放和共享需求、数据分发范围，以便配合不同程度的脱敏处理等安全措施，且不同级别的数据被同时处理时，应按照级别最高的要求来实施保护。4.提升数据品质严格质量管控 数据的质量与业务运营水平有直接关系，是智慧运营效果的基础保障。需要从数据的真实性、完整性、准确性等方面出发，严格实施数据质量监管和控制工作。数据质量管控包括定规、执行、监控三个核心过程，其终极目标是能够提升数据可靠性和可用性，提升数据价值。定规过程应首先结合制定一套质量管控流程和规范，如制定质量管控办法等，明确质量管控的角色、职责，建立可执行的工作流程、可量化的工作评估方法，同时也应具备绩效考核、冲突解决与管控方式等；执行过程应严格按照管控流程规范对数据进行卡点校验，确定数据质量要求，建立质量检验方案，及时对数据进行源头修改、技术修补、遗留问题标注，对数据的完整性、准确性、一致性、及时性重点控制；监控过程应对各阶段数据质量进行检查分析，通过日常数据校验、定时数据抽查、全面数据检查，形成数据质量报告，及时调整数据管控方式，并分析数据不合格原因，在下一轮管控中进行技术或操作程序上的改进。5.运用先进分析手段挖掘数据价值 数据的分析挖掘是通过运用统计学手法，以及人工智能、大数据等技术，从数据信息中提取或探索隐藏在数据中非直观的信息。数据分析运用统计学知识，探索数据间关联关系，形成基于现状的分析结论，而数据挖掘是数据分析能力和方式的进一步提升，数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍历，还能通过算法模型对多维度数据进行整合和更加深刻的分析。数据分析挖掘需要根据业务需求，形成明确挖掘目的，找出过去数据之间的潜在关系，形成跨维度的挖掘结论，促进信息的传递。根据数据类型、挖掘目的的不同，运用不同的数据挖掘方法，常用的方法主要由聚类分析、分类预测、关联分析等。聚类分析属于一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类，将对象集合进行分组，并组成由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程。通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律，广泛运用于统计学、市场销售等领域。聚类分析有硬聚类和模糊聚类两种细分方法，硬聚类是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼；模糊聚类是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类，一个样本可能属于多个类；分类和数值预测主要用于问题预测。分类是一种有监督的学习过程，是根据训练数据集发现准确描述来划分类别对已知的训练数据集表现出来的特性，获得每个类别的描述或属性来构造相应的分类，常见的分类算法有决策树、贝叶斯、遗传算法、神经网路等。而预测就是根据分类和回归来预测将来的规律，常见的预测方法主要有时间序列法和回归分析法；关联分析是通过数据之间存在的依赖或关联知识来发现数据之间存在的规律性和相互关系，并进行预测。例如在客户关系管理中，通过对大量客户数据进行关联分析，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制、客户寻求和保持、市场营销与推销、营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。（三）通过先进技术创新应用赋能运营智慧水平升级（三）通过先进技术创新应用赋能运营智慧水平升级 智慧运营的“智慧”主要是从对人工智能、低无代码、数据可视化等技术的应用程度中体现，通过高度运用各种先进技术，提供更前沿、准确的操作辅助和决策参考，引导操作判断，甚至引领业务操作，实现自动化、智能化向智慧化的跃进。1.低代码无代码提升智慧运营场景化能力搭建效率 低代码无代码技术帮助降低数据融汇挖掘等技术应用环节的搭建门槛，提升运营效率和智能化水平。随着智慧运营多样化需求的快速增长，要求企业在数据治理等方面具备更加灵活、敏捷的响应能力，并兼具易用度和便捷性。低代码无代码技术基于可视化特性，支持简化数仓实时构建、数字模型搭建等操作环节，缩短业务搭建和需求响应周期。同时，强大的集成能力能够将平台内丰富的数据处理、特征工程、算法、模型评估等封装算子串联使用，覆盖数据挖掘全流程。此外，低代码无代码技术并非局限于满足基础的业务运营需求，还支持将最新技术快速转化为技术能力，进而刺激运营价值的转化和增长。通过低无代码与人工智能的联合模型训练和应用，加强数据挖掘与业务的关联性，提高数据采集、处理、反馈的全环节效率，增强数据决策力，提升运营体系的智能化程度。2.数据可视化拓展信息展示形式 随着 VR、物联网、数字孪生等技术的快速发展，数据可视化能力不断翻新，已成为企业智慧运营能力和效果输出的重要出口之一。数据可视化技术能够将原始数据具象化为人类可视、可调节的图表、3D 动画、地图等视觉形式，通过大、中、小屏等载体，将复杂信息进行为生动、直观、可操作的呈现，降低用户对数据感知和接受的难度，提升企业管理人员快速吸收信息、判断形势、做出决策的能力。按照数据可视化在智慧运营中的用途划分，数据展示类、智能分析诊断类、调度监控预警类是最主要的应用方向。数据展示是数据可视化最根本和实用的功能，运用条形图、饼状图、折线图等丰富的统计图表形式，将多维度的复杂信息直观地展示给企业人员，帮助用户快速、直观了解业务的最新变化；智能分析诊断在数据展示的基础上，展示海量数据中千丝万缕的联系、分析数据的潜在发展趋势，帮助用户发现其中的规律和特点，得到远超人脑的数据分析效率，伴随人工智能技术、深度学习算法、知识图谱等技术的发展，这一用途将为企业带来更切实有效的辅助；调度监控预警运用 GIS 地图、3D 建模、数字孪生等技术，对企业设备和生产流程进行集约监控和展示，进行实时数据分析。通过可视化大屏，企业可以随时查看监控对象的状态，及时进行风险防范和处理。随着数字化技术的运用，可视化平台能自动分析数据，自动发现和修补风险漏洞，完善企业安全保障体系。各终端的可视化页面搭建，需要特别注意显示设备特性、显示布局规划、内容展示形式三点。显示设备特性方面，数据可视化分为大中小屏三类设备终端，常见的终端包括拼接屏、外接显示器、平板电脑、手机等，它们有不同的显示条件，需要根据企业实际需求与使用场景选择，保证各终端设备上的显示内容比例合适、显示齐全；显示布局规划方面，需要确定可视化展示的具体数据指标和合适的展示方式，并根据指标的主次关系，对显示页面进行页面的划分，将关键指标展示在页面视觉中心，次要指标按照优先级围绕关键指标布局；内容展示方面，要充分考虑终端的使用场景、屏幕大小等特点，根据业务需求提炼关键信息，明确数据关系及使用目标，结合每个图表的优缺点，选择合适的图表进行展示，确保用户能够在最短时间清晰了解数据信息，应将图表信息的易用性放在首位，切忌盲目的增加和删减元素。3.机器学习赋能数据深度精准分析 机器学习是人工智能的核心，属于一门多领域交叉的复杂学科，机器学习是指计算机通过学习数据和模式，对复杂数据进行分析、挖掘，从中学习规律，从而自动完成任务和优化算法的技术，即通过解析数据、学习数据，从中做出理智的判定。数字化时代，数据爆炸式增长，隐含在数据里的信息过于庞大复杂，从中获取信息已经远远超出了人类的理解能力和分析处理能力，运用机器学习技术，能够快速实现在大量复杂数据中的价值挖掘，且伴随算法模型的不断训练，挖掘精准度和可靠性会不断提升。目前机器学习技术在面对天文数据、气象预报、基因组数据分析、网络搜索引擎和电子商务等庞大且复杂的数据集分析中发挥着巨大作用。机器学习的智慧性、自主性使得其在智慧运营中得到广泛应用。在产品研发生产环节，机器学习按照执行框架，分析生产数据和用户数据，反复学习和调整业务逻辑，优化业务流程，以辅助产品研发、提升生产效率；在营销决策环节，机器学习通过算法加工，将数据标签化创建用户画像，精准识别目标客户的年龄、性别、兴趣爱好等特征，有效挖掘用户需求、细分用户群体，提供个性化服务和解决方案、精准推送营销广告，优化推广转化率。4.自然语言处理拓展运营声画辅助能力 自然语言处理是将语言或文字进行处理和分析，转化为计算机使用的指令语言，实现人机直接交互的业务操作。目前最为人们熟知的是自然语言处理在售后服务环节的应用，通过自然语言处理系统识别语义和关键词，人工智能客服能够做出最合适的回答方式和内容，降低企业的人工成本，提升其服务效率。根据对人类语言理解由浅入深的角度，自然语言处理可划分为语音层次、词形层次、词汇层次、词法层次、语用层次和语境层次的七个层次，层次越高，处理难度越大、对技术的要求越高。目前，自然语言处理广泛应用文本分类、机器翻译、人机交互等领域。文本分类能够对语料的分割与识别，归类到预定义的类别中，其具体应用领域包括垃圾邮件识别、语音分类识别、文本主题分类、个性化推荐等。通过文本分类，企业能精准识别用户的兴趣偏好、监测市场舆论，提供更符合市场需求的产品与服务；机器翻译能够利用计算机技术模拟人脑翻译过程，将一种自然语言转换为另一种自然语言，有基于规则、基于实例、基于统计和机器学习的三种方法，其中基于统计和机器学习的方法应用最为广泛，极大提高机器翻译的准确度和灵敏度。机器翻译大大降低企业跨国交流、拓展海外市场、使用海外技术和应用的成本；人机交互能够通过自然语言处理，实现人与机器的互动。底层面的人机交互包括运用文字和语音完成指令，高层面的人机交互则采用更加智能的对话系统，机器人根据用户的语音和文字输入，理解语义，给予符合语境、个性化的信息和回答，在企业售后服务、智能硬件研发与使用等方面发挥着重要作用。来源：公开资料整理 图 4 自然语言处理三大应用方向 5.模式识别拓宽多种信息获取渠道 人们对外部的感知是通过视觉、嗅觉、听觉、触觉等进行信息收集，通过大脑处理这些信息形成的认识，而模式识别主要运用算法，模拟人类的感知能力，通过对信号的采样、量化和处理，得到关于识别对象的属性描述集合，例如视觉识别对象的颜色、大小、形状，听觉识别对象的声音在各个频率上的能量分布等，根据获取的这些特征信息，通过参数或者非参数的方法给定模型中参数，从而达到判别目的。随着数字化时代的推进，大量业务环节需要通过超越人类和其他生物的识别能力来提升生产效率、规避风险。以语音识别、图像识别、文字识别为代表的模拟识别技术目前已经应用于各类业务环节。语音识别是将人类说话的声音转换为文本的技术，根据输入的语音，提取语音特征，通过解码器融合训练好的语言模型和声学模型，实现将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别在搜索引擎、语音输入、社交聊天、会议纪要等工作方面应用广泛；图像识别能够通过模型和算法模拟人类的视觉。早期的图像识别集中于二维图像识别，随着神经网络、深度学习算法等技术的发展，图像识别扩展到三维景物领域，对于复杂事物的描述、分析的能力进一步提高。图像识别主要应用于企业运营的安防领域，运用监控系统和生物识别技术，实现车辆、人员、设备等的识别、检测、匹配和跟踪。文字识别最常见的是光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition），OCR 通过光学技术和计算机技术，将纸上的文字进行识别读取，并转换成计算机中可编辑的文字，是实现文字高速录入的一项关键技术。OCR 发展较早，相关软件种类繁多，广泛应用于企业管理运营领域，通过将数据报表和纸质文件数字化，实现资料线上存储、编辑、审核，推动企业办公流程和管理过程自动化、智能化、高效化。6.专家系统构建企业解决方案生成智脑 专家系统包含大量专业领域的知识存储，通过运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，采用人工智能中的推理技术来求解和模拟通常由专家才能解决的各种复杂问题，是模仿人类专家进行决策的算法。专家系统属于人工智能研究领域中重要分支，将探讨一般的思维方法转入到运用专门知识求解专门问题，实现了人工智能从理论研究向实际应用的突破。知识库和推理机是专家系统的算法核心，通过知识标识、知识获取、知识存储等操作完成知识库的建立，再利用推理机进行机器推理或模糊推理等操作，进而得到基于知识的推理结果。专家系统将特殊领域专家的专业知识和经验引入系统中，并将这些专业知识凝练为规则，形成具备大量规则的规则库。在问题求解过程中，规则库可以代替人类专家使得程序具有智能化。按推理规则分类，专家系统可分为基于规则的专家系统、基于案例的专家系统、基于人工神经网络的专家系统和其他专家系统，通常包括人机界面、知识获取程序、知识库、解释机、推理机、综合数据库六个模块。专家系统的专业性、智能性特征，在企业的经营、销售、财务管理等环节得到广泛应用。在企业经营管理环节，专家系统分析产品成本、竞争对手、用户市场等内外部环境，推算企业的优劣势和发展前景，制定企业战略发展计划；在销售管理环节，专家系统运用数据库，在推广策略、价格制定、市场份额分配等方面辅助决策；在财务管理系统，专家系统分析企业财务状况和潜在风险，辅助企业进行资产管理和配置。三、智慧运营多点赋能企业业务场景数字化转型（一）智慧运营促进业务资源的科学优化配置（一）智慧运营促进业务资源的科学优化配置 企业资源智慧运营，提升资源价值转换率。业务资源的优化配置，是企业控制成本，进行科学化经营的重要方式，也是企业在竞争环境下巩固优势的重要举措。当用户集群庞大、业务迭代速率提升情况下，人工或传统系统能力将难以有效应对，因业务资源的分配不均，产生的成本浪费效益降低，严重制约企业发展，通过深度分析挖掘业务数据，引入资源优化算法，实现针对业务资源的智慧运营，促进企业自身进行资源的合理化配置，实现有限成本带来的效益最大化。专栏 1 运营模式智慧升级实现机场机位资源分配最优 华为公司针对某机场在传统机位资源分配模式下，存在手工分配操作量大、机位分配时间长、动态调整难度高、摆渡旅客体验差等问题，为提升机位资源分配效率和廊桥利用率，进行机位资源智慧运营改造。基于“大数据+AI”的机位资源智能分配系统，从数据保障、数据分析、算法优化等方面开展运营支撑工作，保障和提升系统的自动化、智能化水平，确保分配结果最优。首先完善数据保障，通过构建数据时延专题，实时监控预警数据延迟情况。接着提升数据分析能力，构建机位分配数据分析专题，实现机位分配数据全面可视和分析挖掘，将关键影响因素数据化、指标化。同时，优化算法和航延预测功能，将原基于历史经验值的预测算法，迭代演进为基于航司调度动态、航路流量动态、跑道/空管信息、实时气象信息等数据的实时动因分析算法，累计实现 2800+分配规则，其中，2019 年至 2022 年优化/新增 1400+分配规则。通过开展机位资源智慧运营改造支撑工作，机场实现每日1000+架次航班的机位，单次滚动分配时间由小时级缩短至分钟级，且平均时长不超过 1 分钟，为机位动态分配的实现提供技术支持。相比 2019 年，整体航班靠桥率由 79.15%提升至 86.1%，其中，过站航班靠桥率接近 100%，始发客运航班靠桥率提升约12%，并据初步估算，超百万旅客因此不用再搭乘摆渡车。（二）智慧运营深度发掘客户潜在效益价值（二）智慧运营深度发掘客户潜在效益价值 客户运营模式智慧升级，发掘各业务收益增长点。当前市场产品同质化严重，客户智慧运营对企业的重要性不言而喻，特别是业务种类丰富、体量庞大的集团型企业，搭建统一集约的客户智慧运营平台，能够有效提升用户群体数据的汇集、分析、挖掘、共享等环节效果，通过形成更加准确的客户画像，提升客户营销精准性和用户拓展广泛度，提升客户资源维护的准确性和效率。专栏 2 集团级别客户智慧运营，促进业务订单增长 中国联通集团体量庞大，业务类别繁多导致客户类别多样，业务种类不断增加，针对全量客户运营集约化程度不足问题逐渐显现，总部到一线生产的多级协同未建立，同时无法直接赋能全流程运营生产。通过构建“两级集约、多级联动”的数字化全量客户运营体系，以全客平台的集约化、智慧化运营能力实现总部、省分、网格的多级一体化协同智慧运营。一是建立强化重点场景多级协同运营能力，实现 5G 升级、销户携转维系等重点场景的统一策略派发调度，同时贯通横向维系场景跨专业协同能力，打通上线跨专业的客户需求和问题闭环处理响应能力，建立统一免打扰名单，优化规范电话营销生产流程；二是持续提升互联网触点能力，持续深耕自有触点，对接中国联通 APP 等触点实现精准化营销及服务，以生态合作驱动外部线上触点拓展；三是贯通纵向属地工单驱动能力，强化赋能属地运营，打造网格派单能力，使策略工单智能调度直达一线，提高生产效能。整合智慧双推和 cBSS 弹窗，建设智慧弹窗 2.0 能力，提升营业员随单营销和高危维系水平；四是强化实时场景能力建设，梳理规范实时事件口径，优化数据实时性，提高事件类策略订单规模；五是强化标签应用能力，持续收敛同质化标签，新建300+重点业务场景共性标签，明确业务、技术口径，提升标签应用效率。建立总部到网格的四级协同穿透、形成统一免打扰名单库共享，拓展线上触点对接运营，同时强化工单驱动派单及标签能力应用，实现 2022 年 12 月订单量达到 4494 万，较 1 月提升54.2%，数字化转型集约化智慧运营占比 73.5%，完成年度目标的147%。（三）智慧运营推进业务处置流程效率提升（三）智慧运营推进业务处置流程效率提升 业务处理流程智慧运营，助力业务受理转化提升。业务处置效率是决定企业盈利能力的关键环节。对内而言，业务处理几乎涉及供应链的每一个系统和流程，对供应链的顺畅程度影响巨大；对外而言，业务流程各环节的处理能力会直接影响客户对企业的印象和认知。优化业务处理流程、打通各环节壁垒，能有效解决企业业务处理成本高、信息孤岛、用户感知不及时等问题，提升客户留存率和订单处置效率等，最终实现业务效益转化率的提升。专栏 3 业务订单处理流程智慧运营，提升业务处置效率和转化率 数字化时代，用户对通信行业业务的处置效率有着非常高的要求，中国联通为完善线上宽融订单生产流程，在资源预判、智能调度、快速生产、订单归集、流程可视化等节点均开展创新优化。联通集团围绕公众中台进行 5 个核心改变，极大提高生产运营效率并解决痛点问题。一是通过中台自动回填 cbss 订单号、整合审核以及生产菜单、快、常速、异常处理“一屏清”，减少中台一线人员 5 步手工操作，提升中台人员日处理订单效率；二是从中台管理人员视角，通过合并领取和生产页面，一次性处理订单所有环节，提高订单处理时效；三是当订单处理即将超时，会自动触发短信提醒当前中台生产人员及时处理订单，当订单处理超时，将升级通知和转派值班经理，避免因订单超时引发客户投诉；四是全流程可视视图，实时展示各环节处理时长及超时明细，确保订单“一站式”、“一单清”高效流转、快速响应。公众中台赋能一线推进宽带新装业务，提高宽带订单转化率、同步优化中台意向单受理流程，服务用户提高感知，提供多种场景、高效拉取用户意向，以联通 APP 宽融业务为例，2022 年二季度增加收单 53 万余件，提高 2.9 倍，竣工量增加 8 万余项，提高 1.82 倍。（四）智慧运营提升业务营销精准度和利润转化（四）智慧运营提升业务营销精准度和利润转化 智慧运营促进精准营销，实现销售转化率提升。营销方式不断翻新，催生营销技术升级需求。企业客户群体划分不清晰、销售能力差异大、客户粘性下滑等挑战，严重制约企业营销转化率的提升，传统粗放式的营销手段难以为继。推进营销环节智慧运营，以数据分析成果为依据，以新一代信息技术升级业务营销方式，实现用户精准识别、丰富营销方式、拓展销售渠道，完成用户的营销培育转化，实现营销转化率和企业利润的持续增长。专栏 4 营销智慧运营形成精准靶向营销模式 联通集团为解决省分政企客户营销目标不精准、行业突破不深入、业务发展不全面、销售能力差异大的痛点，需要融通数据能力，打造客户洞察-策划-分解-执行-评估的靶向营销的智慧运营新体系，实现政企客户全生命周期客户价值管理。建立靶向营销系统，一方面建立政企客户全生命周期场景营销体系，以“平台+应用”模式，从营销场景出发，贯通 B、O、M、D 域能力，聚焦客户价值、偏好、行为、业务数据挖掘，打造政企客户营销场景体系，实现以客户为中心，提供差异化的策略运营能力。另一方面以数据为基础，建立端到端闭环经营体系，基于数据中台的政企标签模型数据能力，搭建政企客户一体化标签洞察体系和政企模型洞察体系，打造客群多维洞察、靶向策略策划、任务灵活穿透、任务精准触达、营销监控评估等核心能力，实现政企客户精准化营销。2022 年，靶向营销系统从 3 省推广到 31 省，支撑行业产品推介、合同到期预警、欠费催缴预警等多个营销场景，下发策略任务数 12 万多条，执行任务 4 万多条，执行率 39.5%，高效赋能一线，拉动收入 1.24 亿，欠费压降 3.67%。（五）智慧运营优化客服环节人工资源有效利用（五）智慧运营优化客服环节人工资源有效利用 智慧客服打造精准服务体