近日，由ITShare、CTOA首席技术官领袖联盟、FMCG快消品行业CIO联盟联合主办的「零售消费品行业CIO年会」在上海举办。
观远数据创始人兼CEO苏春园受邀参加，并发表了《AI+BI ，智能时代下的数据决策实践》主题分享。
场景一：快消品销售分析模型的设计与应用
出货分析、经销商分析、KA POS分析是销售分析的常规指标，任何企业都逃脱不掉。
场景三、商品运营的模型设计与应用
任何一个快消品牌，核心利润商品大概只有10%，而这部分核心商品却代表了企业50%的核心利润收入。
苏春园认为，企业可以通过品类单品淘汰优化、新品试销追踪、重点商品销售分析去监测Top100商品的不同利润，不断更新优秀单品，持续提高营业额。
场景四、某500强客户的AI项目落地实践
以观远数据合作的某世界500强客户为例，从前端营销分析，实时数据追踪到物流领域的Control Tower(控制塔)，该企业在数据分析领域的创新措施已经反向输出到全球。
在物流领域，该企业已经做到平均每天超过数万张到十万张订单全程的可视化和自动化监控。比如每一小时看没被计划的订单情况，连续三个小时过了SOA的话，会自动追踪对应的生产的产能和发货的供给关系，做到全程自动的监控。在需求预测和稽查方向，观远数据针对其多渠道的网点，通过算法、业务模型，帮助其实现了几十倍的ROI增长。
AI概念已经火了很多年，但是很多企业依然停留在POC阶段，或者做了简单的算法就停滞不前。苏春园表示，AI项目的真正落地，算法只是冰山一角，可能只占到20%，企业首先得有足够优质的海量数据基础，其次就是基于数据结构和业务场景开始建模并通过模拟分析不断优化迭代。以业务为导向，以最终应用落地为目的，端到端的全面交付能力才是项目走向成功的保障。
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