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隨著人工智能算法的快速發展，以數據信息為載體的“數據+算力+算法”模式逐漸成為重要的智能化分析和決策方法，基于大數據的算法和技術在企業決策中得到了大規模應用。企業通過收集、存儲、標注、建模和分析數據，可以深入了解市場需求，并根據反饋信息不斷完善生產流程和優化資源配置，從而提升企業競爭力。
豐富決策信息來源。信息獲取是決策產生的準備階段，決策是對信息收集、分析、總結與歸納的結果。信息獲取越充分及時，越有益于正確決策的制定實施。
在數字經濟時代，數據呈現爆炸式增長。通信網絡的廣泛覆蓋、智能終端的普及、傳感器的廣泛應用，推動萬物互聯社會的出現，在連接的過程中實時產生和傳輸生產、消費、交易、流通等各個方面的數據。而且數據的顆粒度日益精細，數據的類型日益廣泛，圖片、視頻、音頻、文字等都可以被轉換為可以利用的數據。
海量數據背后的信息與規律蘊含著重要價值，為企業數字化智能化的商業決策奠定了基礎。
提升決策準確度。以機器學習、深度學習為代表的人工智能技術的應用與發展，大幅度提升了數據模型的運算精度，為生產經營活動提供了更加高效的決策工具。
企業可利用人工智能技術識別、計算并分析數據中隱藏的信息，從而更加精準地識別目標客戶、預測銷量、評估信用等，有利于及時掌握市場風險與機遇。在生產階段，企業可將每個環節的生產實時數據、產品質量數據等信息及時收集并匯總，進行全流程的實時監控并及時對問題進行修正與改進，以保障產品質量。
企業也可以通過建立預測生產設備故障率的模型，及時且準確地預測研判，進行預防性保養和維護，降低設備故障造成的損失。
在銷售階段，企業可根據歷史交易數據預測市場銷售趨勢、安排生產計劃排單，還可以根據消費者購買、使用中積累的數據，鎖定目標客戶，制定個性化、精準化的營銷策略。
