1、数据智能在金融：技术架构和应用场景在金融领域需要积累大量的用户数据，尤其是信用、资金相关的数据，构建统一的数据中台，然后探索智能应用场景。依据数据猿的市场调研，智能营销、大数据风控、反洗钱是比较看好的场景。另外，近来开放金融账户、对外提供金融科技服务等开放银行业务也逐渐受到关注。营销、风控、反洗钱、开放金融是重要应用场景。百融云创、东方金信、明略数据、星环数据等在金融领域均有涉猎，微众信科、元素征信、金电联行、安华金和等则在金融征信领域开辟疆土。数据智能在零售：商业逻辑从“人货场”升级到“数据重构顾客和服务+商品”互联网和物联网重构了零售渠道，线上线下以及多智能终端的售卖相互融合，加速了零售大
2、数据的产生。通过数据的智能化，一方面对消费者进行深度洞察，构建精准营销模型，加强货品转化效率，另一方面消费者需求通过数据的形式反馈到供应链，加强供应链串联效率，提高物流仓储贡献，同时在售卖渠道端，通过数字化管理，进而减少人工成本，提高运营决策效率。数据智能在零售：零售逐步完成“前后端”数字化升级，进入从数据化到智能化的阶段借助数据平台，从线下门店、仓库、供应链、线上平台等系统中采集数据，实现数据融合管理，进行数据分析挖掘，在此基础上重构零售行业的“人-货-场”。从后端到前端，进行全面数字化，实现供应链、门店的精准管理，创新线上渠道，深入客群洞察，以智能营销推动提升销量。阿里云、腾讯云、京东云在零售电商领域领先，网易数帆、火山引擎、有赞等提供零售数字化解决方案。菜鸟、车满满、顺丰等则在与零售相关的物流科技方面领先。
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