人工智能与数据治理在石化企业营销领域的实践

人工智能与数据治理在石化企业营销领域的实践

一、环境背景和挑战

• 人工智能已成为推动各行业变革的核心力量，广泛融入社会生活与经济发展。
• 党的二十大明确提出智能化赋能新型工业化，人工智能成为发展新质生产力的重要引擎。
• 国家层面出台多项政策支持人工智能发展，如《国家数据基础设施建设指引》和《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。
• 中国在人工智能技术领域取得重要突破，尤其在应用创新方面表现突出。
• 人工智能大模型发展依赖于“算力+算法+数据”，数据是关键要素。
• 数据已成为企业核心资产，人工智能是挖掘数据价值的关键工具。
• 企业面临人工智能应用挑战，包括目标不明确、数据基础薄弱、场景不清楚、长效机制有问题。

二、营销领域的AI和数据

• 营销管理是企业价值实现的关键环节，智能化应用可提升客户需求掌控、运行效率及洞察分析能力。
• 营销管理涵盖客户、资源、定价、交易、交付、结算、服务等多个环节，每个环节都蕴含人工智能应用场景。
• 人工智能可应用于客户细分、精准营销、资源分配、智能定价、交易风险评估、物流配送优化、自动化结算、智能客服等场景。
• 数据治理和采集是智能化营销的基础，需建立统一的数据标准和规范，进行数据清洗和去重，建立数据质量管理体系，拓宽数据采集渠道。

三、中国石化的实践

• 化工销售公司作为中国石化化工产品主要销售渠道，面临激烈市场竞争，数字化转型是提升竞争力的必由之路。
• 公司开展数据治理工作，推动数据标准化、规范化和资产化，建立数据服务中台，整合内部数据，利用大数据技术进行实时处理和分析。
• 针对大宗产品营销B2B业务场景，建立功能强大的分析平台，推动业务部门深入分析，挖掘智能化应用场景，如销售渠道优化、资源分配、客户智能应答等。
• 构建完善的数据支撑体系，整合内部业务系统数据，建立数据服务中台，推动大模型应用，持续研发重点领域的大模型应用。

四、启示和建议

• 坚持数字化转型和智能化升级，将数字化转型和智能化升级纳入战略规划，给予充分保障。
• 重视数据治理工作，建立完善的数据采集、存储、管理和分析体系，持续优化数据质量。
• 数据治理是长期性工作，需循序渐进，制定合理的数据治理规划，分阶段、分步骤推进。
• 大力培养复合型人才，推动数据分析文化建设，提高员工数字化素质。
• 建立起相应的运营管理机制，明确职责分工，建立沟通协调机制，制定数据安全管理制度，建立评估指标体系。