什么是智能应用？优势和使用场景

智能应用将传统财务、供应链、HR 以及其他应用的功能与嵌入式 AI 相结合，为业务用户提供下一步行动建议。当内置生成式 AI 功能时，智能应用还能在业务活动中帮助企业执行各种后续工作，例如编写岗位描述、生成患者治疗方案摘要，或者在选择新的供应链路线后邀请物流服务商投标。

什么是智能应用？

智能应用使用 AI 来帮助业务用户制定和执行决策，改进各种流程。与传统的基于规则的分析应用不同，智能应用利用基于数学的训练（这使智能应用能够适应新条件，“学习”历史数据）来帮助企业制定决策。

以羊毛衫商品为例，传统的库存管理软件基于需求预测结果来识别库存短缺问题，而智能库存管理应用可基于往年同等季节的销售数据分析结果，揭示潜在的库存不足隐患；基于对第三方天气预报数据和设计趋势的分析洞察，预测未来的需求。

关键要点

• 智能应用将传统企业软件的优势与 AI 和第三方数据相结合，帮助业务用户更及时、更有信心地做出更明智的决策。
• 智能应用还可以帮助企业减少工作流步骤，消除人为错误，进而提高效率。
• 智能应用可以持续学习，帮助企业适应不断变化的市场环境。
• 智能应用适用于广泛的使用场景，包括为工业设备执行预测性维护和提供患者护理建议。

智能应用详解

相比传统的供应链管理 (SCM)、人力资本管理 (HCM)、企业资源计划 (ERP) 和其他企业应用，智能应用使用内置 AI 来帮助企业管理层和流程负责人制定决策。其中，AI 使用数学算法而不是基于规则的分析方法，能够随着时间发展持续学习。

智能应用通常利用第三方来源的数据来帮助企业实时做出更明智的决策。例如，基于第三方天气数据，内嵌 AI 的智能 SCM 应用可以向企业推荐不受重大天气事件影响的运输服务提供商，帮助物流经理在短时间内做出更明智的决策。

智能应用还可以帮助业务用户跟进决策。在上述供应链示例中，智能 SCM 应用的内嵌生成式 AI 只需物流经理点击一下按钮，就能生成 RFP 并以电子方式发送给选定的运输服务提供商。由此，物流经理无需劳心劳力地挑选合适的提供商、生成 RFP 以及撰写电子邮件。

如今，越来越多的企业已开始使用 AI。在 2024 年 McKinsey 的一项调查中，72% 的受访者表示其组织采用了某种形式的 AI（前几年这一比例约为 50%），这表明 AI 技术正在成为一项必需品。

智能应用的优势

智能应用可提供诸多优势来帮助企业管理层更快速、更高效地制定决策和执行业务流程。这些优势包括：

• 自动化：智能应用可以自动执行需要业务用户手动完成的多项任务，提供业务决策建议，并且生成文档的速度比人工独自处理更快、出错率更低。。例如，智能 HCM 应用可以基于过往的岗位描述信息，帮助企业负责人按照最新要求为同一岗位创建描述。某些情况下，智能应用还能接手处理所有工作，例如自动化审批费用报告。
• 实时决策：AI 系统可提供宝贵洞察来帮助企业更加实时地做出决策。例如，它们能解读传感器数据，查找可能代表设备故障的异常值；还能在综合考察未来生产需求的基础上，提出替代性生产线或其他资源建议，以此替换故障设备，满足生产期限要求。这一方法会全面分析各种不同数据和因素，增强业务用户对行动建议的信心。
• 持续学习：AI 模型可以持续“学习”过往数据并将学习成果应用于新问题，驱动智能应用输出更优化的洞察。例如，当极端天气影响海运时，智能需求风险管理应用可以发现问题，然后分析过往的承运商运输数据，提出替代性货源建议。
• 个性化：智能应用可按照最终用户的具体需求来提供决策支持和其他服务。例如，智能营销应用中的内置 GenAI 可以基于营销主管的偏好，使用特定语气和风格来面向特定类型的收件人生成电子邮件。
• 预测性分析：智能应用可以利用 AI 来帮助企业预测需求、客户流失率、供应链中断、招聘需求，以及可能影响业务决策和运营的其他趋势。
• 提高效率：智能应用可以驱动工作流自动化，例如赋能企业使用聊天机器人来响应大多数客户查询请求，使人工座席专注于更复杂或更高价值的客户互动。此外，通过自动化路由工作任务和自动化创建会议摘要，智能应用还可以改善团队成员之间的协作。
• 节省成本：智能应用可以简化并消除工作流中的非必要步骤，以此提高效率，帮助企业降低成本；可以自动化执行某些手动工作和工作流，减少会令企业付出高昂代价的错误；还可以通过 AI 驱动的个性化进一步发挥营销资金的影响力。
• 改善客户体验：智能客户体验应用可帮助客服座席更有针对性地响应客户问询。某些情况下，企业甚至可以使用自动化机器人取代真人座席，顺利、零延迟地处理低级别、重复性问题，例如如何重置密码和查看订单状态。

智能应用的使用场景和示例

智能应用可帮助企业改善各种业务流程，更好地执行工作任务，例如：

• 供应链管理：智能 SCM 应用可帮助企业预测需求，规划更高效的供应路线，预测天气和其他中断问题。
• HR 和人才管理：如今 HR 团队已开始使用 AI 驱动的 HCM 应用处理工作任务，包括洞悉技能差距、为绩效评估收集信息并生成评估结果摘要、创建岗位描述、制定自定义学习计划，以及分析和总结员工反馈。
• 聊天机器人和虚拟助手：企业可以部署聊天机器人来自动化处理某些客户服务工作，例如响应“如何生成退货标签？”等常见查询、处理订单、排除基础故障。在 HR 领域，雇主可以使用聊天机器人来回答员工关于企业福利和企业政策的基础性问题。
• 预测性维护：智能预测性维护应用可以综合传感器读数与基于历史信息的学习结果，帮助企业在故障发生前就识别隐患。由此，企业可以在受控条件下将设备离线，而不是在发生重大中断或紧急情况后。
• 欺诈检测：智能财务应用可以通过模式识别和异常检测来分析可能代表欺诈活动（例如付款、信用卡、身份和产品退货欺诈）的数据流。
• 个性化推荐：智能营销和客户服务应用可帮助营销人员为客户提供个性化、有针对性且可激发个体客户（而不是更广泛的人口群体）兴趣的内容和产品/服务。
• 医疗诊断：智能医疗应用可以分析来自电子健康记录、医学研究信息库、政府监管资料库和其他来源的大量数据，提供诊断工作支持并驱动个性化的治疗计划。它们使用预测性分析技术来处理和解读大型数据集，帮助医疗卫生服务提供商做出更明智的决策，改善治疗效果。
• 自动驾驶汽车：智能驾驶应用可使用图像识别和其他 AI 功能来帮助自动驾驶和半自动驾驶汽车/卡车理解路面标记、障碍物、路标和其他数据。
• 金融交易：各种智能交易应用使用 AI 来构建投资组合、挑选股票和其他投资工具，帮助投资组合经理管控风险。

智能应用的未来

目前，大多数智能应用仅能分析历史数据，这限制了它们在一些工作上的能力，例如向企业预警恶意黑客攻击企图、预测设备即将发生的故障、实时识别大宗商品价格波动，以及提供其他切实可行的洞察。未来，智能应用经过不断迭代，不仅能分析定价、传感器、费用报告、劳动力技能以及其他方面的数据，还将能与事务/执行系统交互，在获得业务用户批准后执行所推荐的工作任务。

Oracle 如何驱动智能应用？

企业可通过 Oracle Fusion Data Intelligence 快速上手使用智能应用。Oracle Fusion Data Intelligence 专为 Oracle Fusion Cloud ERP、SCM、HCM 和其他 Fusion 应用以及 Oracle 行业应用而构建，能够提供现成可用的分析功能以及预构建的 AI 和机器学习模块，以此加快企业决策速度，甚至跨领域提供更深入的洞察。

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智能应用常见问题解答

智能应用与传统 AI 有何不同？

使用智能应用，业务用户可以在现有应用中访问嵌入的 AI 功能（而不必创建 AI 工具），然后提取应用数据并将其加载到 AI 工具。

智能应用有哪些功能？

利用专为特定使用场景（例如供应链、人才和财务管理）设计的 AI，智能应用可帮助人们更快地做出更明智的决策。

智能应用将如何改善客户服务？

智能应用可以为客服座席提供实时信息，某些情况下甚至能够直接与客户互动，响应常见或简单查询请求。