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随着人工智能算法的快速发展，以数据信息为载体的“数据+算力+算法”模式逐渐成为重要的智能化分析和决策方法，基于大数据的算法和技术在企业决策中得到了大规模应用。企业通过收集、存储、标注、建模和分析数据，可以深入了解市场需求，并根据反馈信息不断完善生产流程和优化资源配置，从而提升企业竞争力。
丰富决策信息来源。信息获取是决策产生的准备阶段，决策是对信息收集、分析、总结与归纳的结果。信息获取越充分及时，越有益于正确决策的制定实施。
在数字经济时代，数据呈现爆炸式增长。通信网络的广泛覆盖、智能终端的普及、传感器的广泛应用，推动万物互联社会的出现，在连接的过程中实时产生和传输生产、消费、交易、流通等各个方面的数据。而且数据的颗粒度日益精细，数据的类型日益广泛，图片、视频、音频、文字等都可以被转换为可以利用的数据。
海量数据背后的信息与规律蕴含着重要价值，为企业数字化智能化的商业决策奠定了基础。
提升决策准确度。以机器学习、深度学习为代表的人工智能技术的应用与发展，大幅度提升了数据模型的运算精度，为生产经营活动提供了更加高效的决策工具。
企业可利用人工智能技术识别、计算并分析数据中隐藏的信息，从而更加精准地识别目标客户、预测销量、评估信用等，有利于及时掌握市场风险与机遇。在生产阶段，企业可将每个环节的生产实时数据、产品质量数据等信息及时收集并汇总，进行全流程的实时监控并及时对问题进行修正与改进，以保障产品质量。
企业也可以通过建立预测生产设备故障率的模型，及时且准确地预测研判，进行预防性保养和维护，降低设备故障造成的损失。
在销售阶段，企业可根据历史交易数据预测市场销售趋势、安排生产计划排单，还可以根据消费者购买、使用中积累的数据，锁定目标客户，制定个性化、精准化的营销策略。
