数位大数据打造了一个更具资本想象力的AI商业决策模型

如果说通用大模型的崛起标志着AI领域的“开场哨声”，那么现在正迎来“中场战事”——垂类AI应用角逐赛。

行业焦点正从技术本身转向细分行业的应用落地，越来越多的人意识到：现在缺的不是AI，而是“有用的AI”。

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什么是“有用的AI”？

从目前市场上的产品来看，有用的AI应当具备深入理解细分行业需求的能力，能够提供特定的数据分析、预测和决策支持。更重要的是，它应当易于使用，能够无缝融入用户的日常工作与生活流程中。

比如王小川的百川智能研发的AI健康顾问，就可以像从业多年的全科医生一样，在用户提出问询之后，根据用户的问题持续提问，从更多维度更深入地了解症状，收集到足够多病症信息后，进行综合判断，给出诊断结果和用药建议。

另外，AI在制造业应用也*革新意义，AI加持下的智能工厂能够实现自动化生产、智能排产、预测维护等功能，进而实现降本增效。

再比如，在商业决策环节，垂类AI决策模型公司数位大数据打造的“上上参谋”，就像生意人的AI参谋一样，可以根据用户的实际开店需求，在线AI生成结论和评估报告，帮助生意人在选品类、查品牌、开店选址等环节进行科学、高效、专业的决策，让线下没有难做的生意。

图注：华为应用商场显示，上上参谋下载量达2440万次

可以预见：从医疗到金融，从零售到制造业，从大数据到商业决策，AI正以其独特的方式，为这些行业带来革命性的变革。

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AI时代，每个生意人都需要一个AI参谋

数据显示，2023年，我国个体工商户数量已经突破1.24亿户，同比增长12.73%。与此同时，还有2亿人构成了庞大的灵活就业人群。

这无疑是赚钱需求最浓烈，且对赚钱机会极为敏感的群体之一。

随着个体工商户和灵活就业人群的增长，围绕赚钱的需求也越发高频且明确，但现实是他们的真实需求并未被完全满足，至少没有被“便捷化满足”。

在AI时代，或许，每个生意人都需要一个AI参谋。

想象一下，如果你是一个有志于创业的生意人，传统开店的流程会是什么样？

首先，你可能需要进行繁琐的市场调研，浏览无数网站搜集资料，试图在信息的海洋中寻找那些潜在的商机。然后，等你确定开店意向后，还得亲自走街串巷，实地考察，寻找最 佳的店铺位置。这个过程耗时耗力，效率低下，在快节奏的市场中，时间就是金钱，低效便可能错失良机。

AI的出现为解决这些问题提供了新的思路。

以上上参谋这个生意人的AI参谋为例，你只需简单地输入你的任务需求，比如所在城市、目标客群和感兴趣的行业，上上参谋就能迅速为你生成一份全面的分析报告。如果你想了解某个地区是否适合开设火锅店，同样只需几个选择，AI就能在线为你提供选址评估报告。

上上参谋利用大数据和AI技术，通过任务驱动式的智能咨询服务，不仅生成了更为精准、专业的结论和评估报告，而且极大地简化了商业决策过程。

未来，AI或将替代生意类轻咨询服务，这也是一场*规模效应的变革。

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押宝AI商业决策，率先实现商业化

随着通用大模型的蓬勃发展，很多拥有数据资产的企业也开始构建自己的模型基础，训练适配自身的垂类模型。但在这场竞赛中，像数位这样早早完成商业化验证的企业并不多。

通过市场调研我们了解到，已有超千万的商家用户在使用上上参谋，而且，从餐饮、零售到休闲娱乐等多个行业，譬如塔斯汀、钱大妈、喜姐炸串、洗脸猫等头部连锁品牌也在用上上参谋企业版服务。

数位大数据旗下产品之所以能够快速实现商业化落地，得益于其长达九年的数据积累。

成立9年，数位一直在做数据采集与积淀，创建了一个庞大而完善的线下商业地理信息大数据库，是国内为数不多的、真正掌握数据要素的民营企业，也是国内*具备数据采集、处理、分析、应用全链路能力的公司。

在人工智能技术的体系中，数据、算法和算力并称为“三驾马车”，数据作为人工智能的基石，更是商业竞争中的关键武器。

如此来看，押宝AI商业决策模型，数位的优势不言而喻。

数位有数据基础、算法基础、用户基础，然后通过海量用户的反馈不断优化数据和模型，形成一个良性循环的飞轮效应，不断的自我完善和提升，不仅巩固了产品竞争力，也使其成为业内率先实现商业化的垂类AI决策模型公司。

千模大战下，大模型赛道已然稍显拥挤，接下来，如何精准切入一个细分领域与场景，并实现商业化落地和应用将成为新一轮角逐的关键。

据中信建投证券分析，AI投资的下半年，将会有两大投资方向：一是全球产业趋势，核心是算力；二是围绕国内政策拉动内需，尤其是AI与各行业的结合应用。

如上所言，AI投资全球看算力，国内看应用。未来，以“AI+商业决策”为代表的垂类AI应用，或将打开更多市场可能性，也更具资本想象力。