醫(yī)療、金融、零售行業(yè)對大數(shù)據(jù)應用有什么不同？

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)本身不具備趨勢和方向性特征，但是應用海量數(shù)據(jù)可以了解事務的發(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，從而對未來進行預測和推測。醫(yī)療、金融、零售行業(yè)根據(jù)自身的行業(yè)屬性，對大數(shù)據(jù)有不同方式的應用，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，對于患者來說，不但降低了身體健康受損的風險，同時也能夠減少醫(yī)療支出。而通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析，人類不但能夠預測流行疾病的爆發(fā)趨勢、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。

1.醫(yī)學影像評估

醫(yī)學影像是醫(yī)療過程中經(jīng)常會遇到的醫(yī)療事項，醫(yī)學影像技術(shù)包括X射線、核磁共振成像、醫(yī)學超聲波檢測等。通過醫(yī)院歷年來積累的大量患者影像數(shù)據(jù)訓練人工智能算法，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)院管理應用上主要有兩個方向，分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補醫(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時的工作安排。彌補醫(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)院的營收。

金融行業(yè)

在大數(shù)據(jù)時代，面對海量的金融數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分析方式需要發(fā)生重大的改變，并建立與之相應的新的統(tǒng)計模式。面對金融大數(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，是各級政府、企事業(yè)單位以及金融機構(gòu)所共同面臨的重要問題。隨著近年來社會重視度的不斷提高，金融大數(shù)據(jù)的應用將迎來突破性的發(fā)展。

1.風險管控

風險管控主要包括欺詐交易識別和中小企業(yè)貸款風險評估，其中欺詐交易識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)合人工智能算法進行實時的交易反欺詐分析;中小企業(yè)貸款風險評估是指銀行可通過企業(yè)的產(chǎn)量、銷售、流通、財務等相關信息。

2.運營優(yōu)化

運行優(yōu)化主要包括市場和渠道分析優(yōu)化、產(chǎn)品和服務優(yōu)化、輿情分析，市場和渠道分析優(yōu)化可以對合作渠道進行調(diào)整和優(yōu)化;產(chǎn)品和服務優(yōu)化可以對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務進行優(yōu)化;輿情分析通過自然語言處理技術(shù)進行正負面判斷，對于負面信息，銀行及時發(fā)現(xiàn)和處理問題，對于正面信息，可以加以總結(jié)并繼續(xù)強化。

零售行業(yè)

大數(shù)據(jù)時代下，高頻次的零售交易會產(chǎn)生海量業(yè)務數(shù)據(jù)，但如何將這些數(shù)據(jù)付諸業(yè)務應用卻面臨著重大挑戰(zhàn)。為保持行業(yè)競爭力，零售商們需要克服這些挑戰(zhàn)，并根據(jù)業(yè)務各個層面的數(shù)據(jù)作出決策。

1.打造智慧的購物體驗

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的購買信息，這些數(shù)據(jù)將反饋給大數(shù)據(jù)分析平臺?；趯?shù)據(jù)的進一步分析，零售行業(yè)可以對顧客歷史購買行為進行分類，并以此改進產(chǎn)品推薦，分析結(jié)果還可以指導零售行業(yè)對新產(chǎn)品的設計和定價，為客戶提供更個性化、更高效、更優(yōu)質(zhì)的服務。

2.構(gòu)建智慧的商品管理和供應鏈網(wǎng)絡

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