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📰 Criteo首席技术官：零售商应尽快决策是否参与AI营销 - 21经济网

随着生成式大模型的问世，人工智能与大数据的结合为市场营销行业带来了革命性的变化。许多创业者开始探索AI广告营销业务，推动了商业智能的兴起。Criteo作为一家全球化电子商务数据服务公司，利用其数据优势帮助中国企业出海，已服务多家知名客户，并在中国市场实现了双位数增长。

在AI Agent时代，智能体商业的概念逐渐流行，消费者通过AI智能体进行购物、比价和交易。OpenAI推出的即时结账功能使得用户可以在对话中直接完成购物，显示出AI在消费决策中的重要性。调研显示，85%的用户在购物时使用AI工具，尤其在高频消费品类中，AI推荐的采纳率显著提高。

Criteo的商业模式也随之演变，通过MCP协议将大模型与电商数据互联，提升了推荐的精准度。AI智能体不仅能帮助消费者找到最佳解决方案，还能有效克服语言障碍，助力中国企业进行跨境营销。零售商需尽快适应这一变化，以满足消费者的新需求，抓住市场机遇。

🏷️ #人工智能 #市场营销 #商业智能 #电商数据 #跨境营销

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📰 2025年中国商业智能行业技术发展现状 呈现出显著的智能化、场景化与生态化特征【组图】

商业智能（BI）技术架构主要包括数据底层、数据分析和数据展示三个层级。数据底层负责数据的管理，包括数据采集、ETL和数据仓库的构建；数据分析则利用查询、OLAP和数据挖掘等方法，从数据仓库中提取有价值的信息，形成数据结论；最后，通过数据展示将分析结果以报表和可视化图表的形式呈现，支持企业的决策过程。

在技术层面，BI的关键技术可分为展示类、分析类和支撑类。当前，商业BI领域的技术发展呈现出智能化、场景化和生态化的特征。大模型融合与AIAgent架构的应用，推动了BI从传统工具向智能决策中枢的转变。同时，行业专属解决方案的深化和底层架构的优化，提升了数据处理的效率与合规性，促进了技术的普惠化。

前瞻产业研究院提供了对商业智能行业的深入分析，包括市场前瞻与投资战略规划等研究。通过对行业技术进展和市场需求的分析，企业可以更好地理解BI在决策支持中的重要性，并利用相关技术提升自身的管理与运营效率。

🏷️ #商业智能 #数据分析 #技术进展 #决策支持 #行业研究

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📰 2025年中国商业智能行业技术发展现状 呈现出显著的智能化、场景化与生态化特征【组图】

2025年中国商业智能（BI）行业展现出明显的智能化、场景化与生态化特征。BI技术的核心架构包括数据底层、数据分析和数据展示三个功能层级。数据底层管理数据并进行ETL处理，而数据分析则利用多种方法从数据仓库提取知识，最终通过可视化手段呈现给管理层，支持决策过程。

商业智能领域的技术发展主要表现为智能化的转型，通过大模型融合与AIAgent架构的引入，提升了自然语言交互及复杂任务处理能力。此外，各行业逐渐形成专属解决方案，特别是在电力、制造和零售等领域，注重云原生架构的优化，打破数据孤岛，提升数据处理效率。

低代码生态的推广以及开发者的协同工作，正在加速技术的普及与落地，进一步推动BI行业的发展。行业代表性公司如百度、网易等，积极推动这些技术进展，为企业决策提供更为有效的支持。更多相关研究可参考前瞻产业研究院的相关报告。

🏷️ #商业智能 #技术发展 #智能化 #数据分析 #行业解决方案

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📰 10月深度解析：AI+BI的未来——如何引领商业智能新范式_腾讯新闻

在数据驱动的时代，商业智能（BI）与人工智能（AI）的结合正逐步成为企业发展的重要方向。传统BI在智能化方面的不足，促使AI+BI模式的兴起。思迈特软件（Smartbi）通过深厚的技术积累，致力于将AI与BI的价值落地，帮助企业实现从数据可视化到智能决策的转变。AI+BI的成功应用依赖于信息化基础的扎实，以及与具体业务场景的深度融合。

思迈特在金融、电商等行业成功实施AI+BI解决方案，提升了决策效率和数据处理速度。例如，通过Smartbi Insight，某银行实现了多层级经营分析，提升了管理层的数据支持能力。同时，Smartbi的Agent BI形态——AIChat 白泽，能够提供高度定制化的解决方案，帮助企业在复杂的数据环境中快速获取洞察。

为了发挥AI+BI的最大效用，Smartbi构建了统一的指标体系，并融合大模型技术，实现了从数据接入到智能洞察的全链路管理。通过技术底层的优势与安全保障，Smartbi确保了数据的安全性与高效性。AI+BI模式不仅是对传统BI的升级，更是推动企业数字化转型的重要力量。

🏷️ #商业智能 #人工智能 #数据分析 #智能决策 #数字化转型

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