一、 行业背景及需求

我国数字经济规模目前稳居全球前二，数字经济占 GDP 比重接近高收入国家整体水平。在国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中明确要以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济，为构建数字中国提供有力支撑。

二、 中国联通极目AI智能决策引擎产品简介

中国联通极目AI智能决策引擎，是一款服务于企业数字化决策的综合解决方案和产品。通过融合联通人口网格化统计数据、客户业务数据、商业业态POI数据、社会经济统计数据，提供强大的BI展示、AI模型运算能力、贴近业务的场景支持，帮助企业以数智化方式降本增效，让企业决策更简单。

产品简介

极目AI智能决策引擎主要服务于各类实体经营客户，提供“标准”和“行业”两套产品版本，重点服务品牌零售、银行、烟草行业客户。应用场景包括城市入驻分析、城市容量测算、门店商业业态和客群分析、新建门店选址、现有门店的整体经营效能评估、基于位置的营销策略的制定，同时提供门店标签化、人货场关联分析、卷烟营销分析、线下广告投放分析、门店人员和机柜配置建议、商品铺货推荐、销售预测等场景能力。 目前极目AI智能决策引擎已经成为雀巢、交通银行、湖南烟草工业、迪士尼等50+头部客户共同选择。

三、应用场景

（一）服务于实体经营客户的客群分析及门店选址和评估

    实体经营客户的经营痛点在于无法深入洞察门店所在区域覆盖的人群特征，在选品、选址等重要决策场景中，缺少所需的数据依据，难以做到人货场的精准匹配。极目AI智能决策引擎基于人口大数据，为客户提供外部人口环境数据并以地图热力和表盘的形式予以展示，帮助客户洞察分析固定点位周边市场情况，辅助内部选品铺货、门店评估、新店选址等决策场景。

客群分析热力地图及画像表盘

门店智能选址推荐

门店地块&能效多象限评估

（二）简化客户的线下地推及广告投放位置决策

在线下广告投放选点的场景中，传统的媒体广告投放方式通常是基于经验主义或媒体推荐进行选择，广告主缺乏直接可见的客观数据依据。极目AI智能决策引擎为客户提供人口标签以及营销场景选项，便于客户基于实际广告受众和投放场景进行模拟，还原实际广告投放的人口流量情况，基于目标人群流量结果进行精准的广告投放点位推荐。

线下媒体点位智能推荐

（三）指导零售品牌客户的人货场分析及生意机会挖掘

不同于传统企业只能提供基于内部经营数据的单维度数据分析，极目AI智能决策引擎支持接入企业内部经营数据并提供多种数据分析工具，在平台中即可实现内部经营数据与外部人口环境数据进行综合分析，全面立体地展示品牌商品面对的人货场现状及生意机会。

人货场分析总览

生意机会分析

（四）智能化辅助烟草特许经营的消费者、终端、市场精细化分析及运营

极目AI智能决策引擎深入挖掘烟草行业需求，针对行业特征提炼出烟草消费者、终端、市场360度分析的三大功能模块组，并从以上各个维度视角出发，洞悉市场环境及市场现状，帮助烟草客户全面了解辖区内人、户、烟的经营匹配情况，基于此进一步进行精准投放、销量预测等精细化、智能化运营。

烟草零售户门店人口环境分析

（五）助力银行机构规划布局及网点数智化运营决策

针对银行客户的网点合理布局需求，极目AI智能决策引擎支持从城市、区县、区域三个维度视角进行网点布局分析，客户可以清晰直观地查看网点布局现状及城市内的客群、地块、环境等数据，结合外部客观数据评估布局情况。在微观层面，极目AI智能决策引擎也支持对单个网点周边区域及经营情况进行洞察分析，抑或是对人员、机具等配置进行评估，全面助力银行客户的数智化转型需求。

城市/区县/区域规划分析网点布局

网点人员配置评估

（六） AI内核为烟草、品牌、机场、港口的销量预测、业务预测预警提供强劲引擎

极目AI智能决策引擎深度融合大数据+人工智能技术，帮助烟草、品牌、机场、港口等具有大规模供应链或人机调度需求的客户解决现有状态下缺乏状态识别、预测预判等能力的痛点，针对具体应用场景进行深入分析，搭建异常检测、销量预测、智能调度等大型算法模型，强而有力地帮助客户建立敏捷高效精准的智能运营中枢。

四、产品优势

（一）数据优势：联通全国人口数据、线上消费偏好数据、环境特征数据、地块价值数据及客户自有数据等多源数据深度融合。

（二）算法模型优势：人群TAG聚类模型、5X多因子选址模型、扩样人群统计、富裕指数、关联分析、价值评估模型、销量预测等众多AI算法。

（三）场景应用优势：以人为基础、以AI为核、空间为辅，拉通人、货、场、介大数据应用，实现数据到业务决策闭环。

（四）技术架构优势：微服务、核心模块docker化架构，以SaaS在线化方式提供服务，也可私有化部署，同时，选址模型、预测模型可独立拆分私有化部署。