醫(yī)療、金融、零售行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用有什么不同？

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)本身不具備趨勢(shì)和方向性特征，但是應(yīng)用海量數(shù)據(jù)可以了解事務(wù)的發(fā)展的客觀規(guī)律、人類的行為特征，并且能夠幫助我們改變過去的思維方式，建立新的數(shù)據(jù)思維模型，從而對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)和推測(cè)。醫(yī)療、金融、零售行業(yè)根據(jù)自身的行業(yè)屬性，對(duì)大數(shù)據(jù)有不同方式的應(yīng)用，具體如下：

醫(yī)療

醫(yī)生往往都希望盡可能多地收集病人信息，盡早發(fā)現(xiàn)疾病，對(duì)于患者來說，不但降低了身體健康受損的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也能夠減少醫(yī)療支出。而通過對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析，人類不但能夠預(yù)測(cè)流行疾病的爆發(fā)趨勢(shì)、避免感染、降低醫(yī)療成本等，還能讓患者享受到更加便利的服務(wù)。

1.醫(yī)學(xué)影像評(píng)估

醫(yī)學(xué)影像是醫(yī)療過程中經(jīng)常會(huì)遇到的醫(yī)療事項(xiàng)，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)包括X射線、核磁共振成像、醫(yī)學(xué)超聲波檢測(cè)等。通過醫(yī)院歷年來積累的大量患者影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能算法，使其協(xié)助處理患者的影像，可以提高患者影像的處理效率，也可以輔助醫(yī)生做出診斷。

2.醫(yī)院管理決策輔助

醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)院管理應(yīng)用上主要有兩個(gè)方向，分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞，其中優(yōu)化醫(yī)療資源配置指的是通過人工智能制定實(shí)時(shí)的工作安排。彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞是指通過大數(shù)據(jù)分析總結(jié)醫(yī)院存在的問題，并給出解決方案，降低醫(yī)院成本，提高醫(yī)院的營(yíng)收。

金融行業(yè)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)海量的金融數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分析方式需要發(fā)生重大的改變，并建立與之相應(yīng)的新的統(tǒng)計(jì)模式。面對(duì)金融大數(shù)據(jù)，如何使用和管理大數(shù)據(jù)、從中提取有用的信息，為金融決策者提供可靠的理論支持，是各級(jí)政府、企事業(yè)單位以及金融機(jī)構(gòu)所共同面臨的重要問題。隨著近年來社會(huì)重視度的不斷提高，金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將迎來突破性的發(fā)展。

1.風(fēng)險(xiǎn)管控

風(fēng)險(xiǎn)管控主要包括欺詐交易識(shí)別和中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，其中欺詐交易識(shí)別是指銀行可以利用持卡人基本信息、銀行卡基本信息、交易歷史，結(jié)合人工智能算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的交易反欺詐分析;中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是指銀行可通過企業(yè)的產(chǎn)量、銷售、流通、財(cái)務(wù)等相關(guān)信息。

2.運(yùn)營(yíng)優(yōu)化

運(yùn)行優(yōu)化主要包括市場(chǎng)和渠道分析優(yōu)化、產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化、輿情分析，市場(chǎng)和渠道分析優(yōu)化可以對(duì)合作渠道進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化;產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化可以對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化;輿情分析通過自然語言處理技術(shù)進(jìn)行正負(fù)面判斷，對(duì)于負(fù)面信息，銀行及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理問題，對(duì)于正面信息，可以加以總結(jié)并繼續(xù)強(qiáng)化。

零售行業(yè)

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，高頻次的零售交易會(huì)產(chǎn)生海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但如何將這些數(shù)據(jù)付諸業(yè)務(wù)應(yīng)用卻面臨著重大挑戰(zhàn)。為保持行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，零售商們需要克服這些挑戰(zhàn)，并根據(jù)業(yè)務(wù)各個(gè)層面的數(shù)據(jù)作出決策。

1.打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)

零售行業(yè)可以通過定制APP幫助顧客瀏覽產(chǎn)品，在APP中記錄顧客的偏好并收集詳細(xì)的購(gòu)買信息，這些數(shù)據(jù)將反饋給大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?；趯?duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析，零售行業(yè)可以對(duì)顧客歷史購(gòu)買行為進(jìn)行分類，并以此改進(jìn)產(chǎn)品推薦，分析結(jié)果還可以指導(dǎo)零售行業(yè)對(duì)新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和定價(jià)，為客戶提供更個(gè)性化、更高效、更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

2.構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)

零售行業(yè)在拓展電商平臺(tái)方面充分利用大數(shù)據(jù)打開市場(chǎng)，并與上游供應(yīng)商協(xié)同聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果。借助自身積累的會(huì)員資料、訪問流量、訂單信息等大數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入挖掘，與供應(yīng)商一起研究用戶需求，向上游供應(yīng)商進(jìn)行產(chǎn)品的定制。