Internet作為一種嶄新的通信媒體為許多領域帶來了新的機遇.W EB愈加成為一個促成商務的重要渠道，電子商務也正經歷著一個飛速的發展。一般而言，商務中所涉及到的信息或數據非常繁雜，要處理好眾多的電子商務業務數據需要一定的高級信息處理技術，商務智能不失為一種理想的解決方案。 
    1 引言
    商務智能作為一個輔助商務操作和決策的工具，旨在改善操作的效率，爭取最大的嵌利，保持客戶忠誠度，管理季節性變量以及形成個性化的服務.將商務智能工具(如數據挖掘)引人電子商務可揭示潛藏在數據后面的商機，從而燕得了電子化商家的普遍歡迎、商務智能的根本目的是為了“更快地作出更好的決策氣
    2 商務智能的適用場合
    基于電子商務的特點和商務智能的優勢，商務智能在下述電子商務領域可以發揮重要作用.
    (1)客戶關系管理
    對客戶行為的了解有助于改善與客戶的關系.作出正確的商業決策.這里因為客戶關系能為企業帶來如下好處:1）降低交互成本;2)轉移工作到客戶;3)監視公司效能:4)培養忠誠的客戶;5)獲取客戶信息;6)程序化公司的商業處理流程。
    Internet對公司最重要的貢獻在于它具有建立公司與客戶一對一關系的能力，從而改變整個客戶關系，使公司與終端客戶間的聯系更為緊密和容易.帶來的商業挑戰就是要找到并理解客戶的孺求;然后提供正確的產品來滿足客戶的這種需求.商務智能正好適合于做這類工作，并能通過培養客戶忠誠度和提供特色服務帶來更多的燕利與競爭優勢
    (2)商業談判
    談判意味著買、賣雙方的信息交換.商業談判也許只關心價格或更廣泛的產品屬性、產品選項(如質量保證、投遞時間、支付方式、服務條款等戶。由于參與各方彼此互不見面的空間分隔，而且他們可能有不同的商業實踐經驗以及不同的文化背景等，電子商務中的談判顯得更為重要和復雜基于商務智能的軟件代理可以參與商業談判并克服許多困難，其工作原理是買方與一個軟件代理通信，該代理自動執行買方的要求，它給賣方必要的信息以完成既定價值鏈模型甲的所有步驟，由它實現談判和決策分析。軟件代理是個性化、自治和自適應的，其操作模式是預先設定的.
    (3)信息安全保障
    電子商務中涉及到大量的客戶資料和敏感數據，參與交易的各方需要進行身份鑒別等操作為了保障電子商務交易的安全性.需要訪問控制、機密性、完整性、非否認性等安全服務，整個交易活動將涉及到多項信息安全保障行為的實施基于商業原理的安全代理機制可以很好地適應并滿足這種需要。
    (4)物流規劃
    現代物流的基本需求包括:實時跟蹤物流操作的整個過程，如實時向客戶報告其物品的位置，準確預報物品的抵達時間并及時通知客戶·客戶能在線查詢其物品的運輸和投遞狀態信息，物流操作的成本盡可能地低廠時間盡可能地短，物流操作的響應速度盡可能地及時，接受第3方的物流管理等.物流系統中的路由規劃、車次調度、發運計劃的編制要滿足這些嚴格的要求是一項復雜的任務，這是一個以時限和成本為主要決策因素的多目標決策間題，要解決這類間題，智能而高效的決策支持系統是必要。
3 商務智能的實現模型 
    3.1識別商務智能機遇
    啟動商務智能的首要任務是明確想要達到的目標，這意味著要在組織內部尋求商務智能改善日常決策質量的機遇.一個易于使用的評價特定組織內部商務智能機遇的處理過程可分為3個基本的步驟：
    1)收集信息:回答商業活動中的“誰、什么、何處、為什么、何時和怎么辦”等問題.思考商務智能在一個組織內的可能應用領域、受益者以及需要的信息類型；
    2)共享和搜集想法:將一組人召集在一起舉行頭腦風暴活動，相互共享“什么樣的商業過程能夠從商務智能中受益?”，“怎樣的信息有助于改善這些過程?”等創意和經驗；
    3)對想法進行評價:用標準對頭腦風暴中搜集到的創意和想法進行評價，識別出能夠提供最大利益的商務智能機遇一旦頭腦風暴完成.就能獲得一個商務智能機遇的列表;然后將其分組，按重要性進行評價，最后得到經排序的機遇。
    3.2 商務智能的關健技術
    3.2.1 數據挖掘
    商業操并不孤立，特色服務的關鍵就是要充分利用日常積累的業務數據.歷史數據能對當前的決策產生有價值的指導，它能通過核心業務幫助人們執行優化的商業運作，增長市場份額，培養客戶忠誠度.但要能有效地揭示出潛藏在大量數據背后的有用模式一直較為困難，這里因為數據在不斷地增長。一個有效的解決方案就是數據挖掘，它能發現這種潛藏的模式，并用它來指導未來的業務.數據 挖 掘 就是從大量的數據中獲得隱藏于其中的行為模式，抽取出有效的、實用的、未知和復雜的信息，并將其用于商業決策.數據挖掘作為一種強有力的商務智能工具正變得流行，它縮短了數據搜集與利用之間的距離，適用于不同規模的電子商務。數據挖掘能幫助電子商務經營者改善他們的客戶關系，作出正確的決策，并增強競爭能力.數據挖掘主要有以下幾類操作:建立預告模型(通過例子預見一個屬性的價值);數據庫分段(用屬性來對記錄進行分組，每組記錄有相似的屬性，但組間的差異是明顯的);關聯性分析(找出交易中記錄間或時間上的關聯性);偏離發現(找出數據庫中包含著自己不期望價值的記錄或記錄序列).通常數據挖掘可實現以下功能:
    (1)統計功能
    統計功能有助于對數據的分析，并具有預報能力。統計功能分為:1) 因 子 分析— 找出多個潛藏的變量之間的關系;2）線性衰減—用于確定主變量與非主變量間的線性關系;3)主變量分析—用于轉換坐標系，以便坐標軸與數據分布更好地匹配;4)重變量曲線擬合—找出一個能確切描述數據分布的數學函數;5)變量統計—即詳細統計。
    (2) 挖掘功能
    挖掘功能包括:相關性分析:相關性算法尋求諸如當購買油漆時是否購買刷子一類的模式，即它確定概率，例如，如果購買了油漆，有20%的可能性也會購買刷子，算法運行時創立成千上萬條規則，用戶可選擇這些規則的一個子集.這些規則的可信度取決于用戶對規則的理解和取舍，相關性分析被用于市場購物籃分析、促銷計劃等。2)序列模式:規則生成方法取決于相關性算法。該算法查看來源于某個客戶的系列購買記錄.例如，一月購買了飯盒和帳篷，二月購買了旅行背包和錄像帶三月購買了睡袋。這里序列相關性算法查看所有的記錄T"表并返回如下規則:如果一月的購買目標中包括飯盒，則三月購買睡袋的機率是30%序列模式可發現時間相關性.3)簇化:簇化用于將數據庫分段成子集，每個簇的成員有相似的屬性.簇化可通過統計學或神經網絡算法來實現，取決于輸人數據的類型.例如，購
    買記錄可以反映購買人的駒買模式和他們對不同商品的喜好.根據人的行為方式對其進行歸類(分段);然后觀察這些分段并通過統計學來識別它們，就能得出產品的相關性.上述步驟的結果是一個零售商可以對不同類型的客戶有一個更好的理解;然后據此調整市場策略以滿足每類客戶的不同需要，通過廣告媒體向他們提供適合的產品.簇化被很好地用于交叉銷售，針對不同客戶的個性化市場服務，決定媒體宣傳方案和理解購物目標等領域.4)分類:分類就是從記錄集自動創立一個類模型的過程.引人的模型由多個模式組成，有助于區分類的記錄一旦模型被引人，就可用于預告其他未分類的記錄可用的方法包括樹型引伸和神經網絡反向傳播。5)預報 :與分類一樣，預報的目的是要建立起一般化記錄的數據模型.它們的區別在于目標不是類成員關系而是一個連續值或排序預報可采用神經網絡算法和徑向基函數(RBF)算法。
   相似性時間序列:其目的是要發現在一個時間序列數據庫中相似序列出現的機率.給定一個時間序列數據庫，其目標是要找到相似于給定值的序列，或找到所有相似序列的發生機率。
    3.2.2 神經網絡
    在快速變化和激烈競爭的商業環境中，更快、更好地決策是致勝的重要途徑.市場決策人員越來越熱衷于使用計算機決策支持系統幫助他們作出正確的選擇。經網絡在商業領域得到了廣泛應用。尤其當問題域涉及到分類、識別、預報時.神經網絡使數據間不可見的潛在趨勢和關系得以發現.文獻二5二探索了神經網絡在零售業和B2B電子商務中輔助決策支持的應用，其目標是捕獲市場巴素(如廣告等促銷手段)與總的銷售額間的復雜關系，找出輸人量變化引起的輸出量波動之間的映射關系，通過神經網絡的預報模型和敏感性分析可能找出重要的影響因子，此模型能夠在給定的短期預報中取得良好的性能。
    神經網絡的使用有反向傳播和正向傳播之分.反向傳播神經網絡適合于每日或每周數據預報.與反向傳播相比，正向傳播神經網絡在速度方面更具優勢。正向傳播神經網絡不適于每日預報，但對于每周預報而言卻能給出較好的結果.這可能歸功于每周預報模式中輸人量的較高相關性的存在卜正向神經網絡不能用于敏感性分析，一個適當訓練的神經網絡模型所進行的敏感性分析的市場含義在于研究的結果可用于市場管理的實際應用.研究結果表明:
 3.2.3 智能代理 
    傳統的購物活動決策之前需投人大量人力來收集和整理相關商家、商品和服務信息.要在眾多信息影響的環境下作出一個良好的商業決策是一件不容易的事。于是商家和客戶越來越依賴于自動化的商品/服務處理，代理技術應運而生.智能代理是代表用戶或有一定程度自治性的程序執行某些操作的軟件實體，它根據用戶的要求進行操作.智能代表了代理接受用戶的目的并執行任務的能力.代理通常按照被代理對象的要求進行條約的簽定和貨幣的交易卜代理可能分屬于有利益沖突的不同個人或組織，因此代理的內部并不公開.代理要向所有參與者保證最理想的結果也許是不可能的，但系統至少應與未用代理一樣好。
    代理機制的優點表現為:
    1)高效性:代理機制的根本出發點是使被代理對象的利益最大化，代表其處理相關事務，以取得更高的效率和更好的效果只要機制本身不是更糟的代理，代理就能夠體現出高效性.
    2)個體合理性:參與機制的代理所起的作用應該至少不低于未參加機制的代理.
    3)激勵作用:機制必須提供激勵以使代理預先設定的動作是優化的.
    4)穩定性:代理不應因其他代理的行為而改變策略.理想情況下。將有一個主策略對于每一個代理來說都是最佳的，而不管別的代理的行為.
    5)對稱性該機制要求不偏重于任何特別的代理。行為相似的代理應取得相同的效果
    智能代理對執行商務的方式進行了變革，有助于將一系列活動自動化，節約大量的時間，降低交易成本，電子商務變得愈加的用戶友好、智能化和人性化.這些特征有助于優化整個購買歷程.代理作為電子商務中間人，其本質是使它們更好地滿足客戶信息過濾、檢索、個性化評估、復雜的合作等行為的中間角色作用.最重要的是它們要與需求識別、產品和商家經紀人、駒買模型進行通信.
    4 案例研究
    思科(Cisco)系統公司得益于它利用因特網和商務智能建立了與客戶的新型關系，從而成為成功的電子商務開創者Cs7
    除了技術支持，思科WEB站點提供了廣泛的產品配置和訂單服務，包括訂單狀態跟蹤系統.所有這些服務都由不同的代理提供，如時間代理幫助客戶花少量的時間選擇思科的產品，發票代理允許在線瀏覽發票;訂購代理允許客戶訪問服務訂單信息;合同代理提供客戶的合同信息;升級代理允許請求軟、硬件升級和文檔;通知代理允許設定接收電子郵件通知的條件;配置代理允許客戶按步驟配置和處理訂單;配置代理要經常檢查兼容性，由此降低出錯的機率一旦配置過程得以完成，產品信息就被直接送往生產車間，客戶不必再次進人已指定的信息，狀態代理允許跟蹤已完成的訂單，只要進人訂單號，客戶就能準確地知道產品的運翰時間、處理狀態和投送方式。
    總之，引人商務智能的思科在線擁有自動化，基于論壇式的客戶支持和為思科帶來巨大節省的在線訂購系統，從而取得了優異的業績。
    5 結語
    商務智能的根本動機是為了“更快地作出更好的決策”。作為提高商業操作效率、改善商業操作效果的一種工具或機制，商務智能適應了電子商務發展的需求，并正硯得越來越廣泛的應用.將商務智能工具引人電子商務可揭示潛藏在數據后面的商機，應用數據挖掘、神經網絡、智能代理等技術有助于作出正確而迅速的商業決策，并使相關活動更加的簡便和自動化。