今年政府工作报告中，“数字化”再次被写入报告，并且着墨不少。加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，建设数字中国。
在企业数字化的进程中，企业首先要解决的是数据的管理和应用问题，也就是进行数据的收集、整理，以及建立统一的标准体系、搭建自有数据平台。然后基于对此类数据进行分析，融合AI技术和算法，实现深刻的用户挖掘和洞察，为营销策略指导方向。
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人工智能（AI）技术可帮助企业进行智能化的流程管理，比如运营环节的自动化、金融企业里的风控、底层技术运维的自动化实现等；
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智能化决策，包括智能顾问、知识图谱、趋势预测、AI报告分析等；
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精细化运营，这也是受到最多企业关注的，如精准推荐、客户画像、客群分析、智能客服等。
随着AI技术赋能数据应用在各领域尤其是营销领域的价值凸显，越来越多的企业在AI+数据技术的帮助下，利用自身客户数据构建营销闭环，根据AI算法提供的商业洞察实现不同场景的应用落地，从而真正实现企业数字化转型。
此外，考虑到不同行业、不同场景所面临的的应用情况和需求多元且复杂，企业实现数字化转型的手段和方法不可一概而论，需结合实际业务应用场景分阶段实施，才能真正释放数字的价值，实现企业数据资产商业价值最大化。
创略科技一直致力于以AI 和数据科学为核心，打造下一代智能商业应用帮助企业制定高效且精准的营销策略，实现精细化、个性化运营，最大化挖掘客户全生命周期价值。目前，创略科技已累计服务超过300家企业用户，覆盖包括快消零售、汽车、出行、旅游、金融、教育等在内多个行业，在AI+数据技术应用方面沉淀了丰富的实践经验。
在汽车行业，通过AI模型分析，预测新线索的销售转化率，定义跟进优先级，及时实现销售转化，提高投入产出率；基于车联网，云服务平台实时监测汽车使用情况，并且通过AI算法发现其中的细微变化，进行实时评估，在问题影响车辆运行之前发出预警，为整个品牌汽车提供预测性维护。
在零售行业，通过IQ进行AI算法建模，引入节假日、促销活动等影响因子，构建特征，搭建合适模型。在充分理解业务的基础上持续参数调优，输出精准度高于人工的预测结果，建立增长。
在旅游行业，基于对航司数百万会员进行数据分析，通过智能算法对机票高购买意向客群进行特征提取，得出航线机票个性化推荐模型，对机票业务进行需求预测，并且可扩展到辅营业务需求预测，在各阶段支持不同业务场景落地，提升营销运营效率。
在金融行业，银行可借助AI技术和智能算法通过人脸识别、客户画像、文本分析和OCR（光学字符识别技术）等技术手段，实现更加精准全面的客户服务、营销管理、业务运营及风险管理。
在教培行业，通过机器学习算法，全面参考各维度数据，进行线索质量识别、有流失倾向的用户识别，通过系统实时分发给合适的坐席或销售，并推荐高效的营销策略，有效提升线索跟进效率、降低客户流失率。
在电商行业，个性化推荐系统在大数据分析、机器学习和深度学习算法的基础上，结合用户特征、物品特征和场景特征（时间、空间等）构建用户兴趣模型，从海量的商品匹配到用户的需求商品，提升用户购买效率和客户体验。
数字驱动未来已经是全行业共识，其发展趋势势不可挡。AI+数据的应用赋能更多的新技术在数字化领域实现价值最大化，助力企业数字化转型的过程更智能、更高效，其价值也必将随着科学技术的发展，不断被挖掘，得到最大化体现。
