传统零售行业数字化转型的需求愈加迫切，在价值链渐趋细分化、线上线下消费者边界渐趋消弭的背景下，零售企业的差异化打法和消费者对产品和服务的个性化需求让决策智能有了用武之地。尽管领先零售商对于人工智能等技术有初步应用探索，但在如何统筹全渠道、全场景以形成行业深入洞察方面仍存在一定挑战。以国内一家决策智能领先者——第四范式为例，其通过和国内大型零售连锁品牌商合作，尝试运用更深入的数字化手段升级智慧零售，例如引入数据治理与AI决策平台，帮助客户从生产端、供应链管理、营销端到客户服务端的全面智能化转型，线上智能运营系统支持该零售商在线上智能选品、智能推荐、销量预测以及线下门店选址等线上线下多个业务场景上进行业务升级，推动零售业务从流量思维向精准思维转变。

　　此外，第四范式开发研制以平台为中心的解决方案，提供低代码或无代码的开发环境，令开发人员得以快速建模并大规模部署定制化的人工智能应用。该公司通过重点布局决策智能解决方案和针对特定客户定制化开发的决策智能应用，已在金融、零售、能源、医疗、制造等行业成功积累丰富的实践经验。

　　中国决策智能的未来：应用场景持续优化，构造数字化转型新生态

　　作为全球范围内决策智能领域的领军者，美国决策智能厂商的发展历程对于国内玩家具有深远的借鉴意义。在场景布局方面，美国决策智能厂商通过在多个行业场景的不同探索，从而积淀深厚的实践经验。以C3.AI为例，其决策智能技术不断从金融、零售、医疗、电信、能源、制造等行业场景延展深化，甚至输出到航空航天等创新领域。从技术水平来看，美国决策智能玩家受益于AI技术与产业的深度渗透，得以不断提升建模效率并持续优化输出模型。在应用环境方面，美国企业对于实施采用决策智能技术辅助业务发展的整体接受度和准备程度相对较高，为拓展决策智能赋能产业的应用空间打下基础。

　　因此，国内决策智能厂商为了迎头追赶海外先进对手，应该在多个行业领域逐步打通决策智能在不同垂直场景中的应用，逐步提高不同下游客户对于决策智能技术的接受度。国内决策智能玩家在未来更应该把握住人工智能市场的上升机遇，因势利导，积极布局，在多个行业如金融服务、零售等领域形成较好的商业化结果和建立强大的项目落地能力，帮助各领域的客户将AI与战略管理和业务运营相融合，更好地实现数字转型。在各行业数字化转型深入的背景下，国内决策智能将迎来发展拐点，未来期待决策智能技术更好地连接实体经济，进一步打造数字化转型新生态。