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电子商务档案管理智能化解析

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翻新时间:2022-11-14

电子商务档案管理智能化解析

电子商务档案是电子商务活动过程中各经济主体直接形成的具有保存价值的各种形式的原始记录。电子商务档案与其它类型的纸质档案相比具有明显的虚拟性、复杂性、集成性等数字化特征。

一、电子商务档案应用的智能化趋势

电子商务档案是企业管理的重要组成部分,是企业从事商务活动中最原始、最可靠的数字化信息。充分利用电子商务档案信息,为企业发展提供商情预测、营销策划、客户关系管理、维护企业或经营者合法权益已经成为电子商务档案应用的一个重要领域。

1、客户关系管理的智能化。客户档案毫无疑问将是电子商务档案的一个不可忽视的组成部分。在企业从事电子商务的过程中,电子商务系统将提供一种商家与客户进行交流的新方式,这就要求企业管理者以全新的思维来看待客户关系管理。客户关系管理源于“以客户为中心”的新型商业模式,是企业树立以客户为中心的发展战略的核心部分。企业通过智能化的客户关系管理系统来加强对客户的服务提高客户满意度和忠诚度,提高企业效率和利润水平。通过客户关系管理系统企业加强与客户的联系、分析客户的需求、研究产品的市场、拓展潜在的利润空间、提高产品的市场竞争能力、改进企业的管理漏洞、吸引更多的优质客户进而达到优化、提升企业管理能力、提高企业利润水平的目的。而这一切的实现都依赖于智能化的客户关系管理系统、智能化的客户数据库的开发与应用。智能化的数据库技术是所有其他技术的基础。

2、智能化的商情预测。面对浩如烟海的客户及企业营销、销售和服务信息,如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。智能化的商情预测系统利用数据挖掘的思想、数据仓库的管理技巧、一对一的营销策略、个性化的售后服务、智能化的数据分析和数据处理工具不断满足客户的需求,提高企业的赢利能力、拓展企业的赢利空间。同时,智能化的数据分析和数据处理系统将不仅实现现有的商业实践和商业需求,更将不断地实现向市场、客户的学习过程,不仅仅只是重塑企业商业流程,而是能够为管理者提供智能化的决策分析工具。

3、智能化的营销策划。借助于智能化的营销策划管理系统,企业将能够更加全面地分析产品及市场信息,制定高效的营销计划,设计切实可行的销售及服务指标,协调产品、服务、物流等渠道的配合关系,实现企业管理的最优目标。

二、电子商务档案信息检索的智能化需求

电子商务档案信息智能化检索是历史发展的必然结果。电子商务档案信息是众多档案信息的一种,是伴随着电子商务的发展而产生的。从人类社会利用档案信息的历史发展过程来看,档案信息检索大致经历了自然检索、手工检索、计算机辅助检索、计算机智能检索四个发展阶段,电子商务档案信息的检索也不例外。随着计算机智能技术的发展,尤其是图情信息智能检索的最新成果,为电子商务档案信息检索的智能化发展注入了新的活力。电子商务档案信息存储形式多种多样,既有一般固定长度的信息,也有非固定长度的信息,既有用文字、数字表达的信息,也有用图形、图像、声音表达的信息、既有加密信息,也有不加密的信息,既有存储于本地存储设备上的信息,也有存储于异地设备甚至“存储云”上的信息。因此,对电子商务档案信息的智能检索意义重大。所谓“智能检索”,就是以文献和检索词的相关度为基础,综合考查文献的重要性等指标,对检索结果进行排序,以提供更高的检索效率。由此可见,在电子商务飞速发展的今天,电子商务活动的全球化特征越来越显着,频繁的商务活动遍布世界的每一个角落,由此产生的电子商务档案信息越来越具有商务活动全球性、信息管理系统分布性、交易语言复杂性、交易方式多样性等特点。未来电子商务档案智能化的发展将借助于人工智能技术的最新成果而更加人性化。将人工智能领域中的计算推理等思维活动渗透到档案管理的智能化应用中,利用人工智能的研究成果开展基于模式识别、物景分析的图形图像检索系统,满足用户对图形图像档案信息的检索需求,利用人工智能关于联想记忆模拟、自动定理证明、专家系统、自然语言处理等基础理论开展电子商务的自动谈判系统、跨越语言障碍的档案信息搜索工具,满足电子商务国际化的需求。例如:模式识别可用于基于图像的检索,而电子商务活动的基础就是建立在对图形、图像的选择上,交易双方首先是根据对被交易商品的图形、图像进行商务洽谈,然后达成交易意向。因此,对被交易商品的图形、图像的保存是电子商务档案信息的一个重要组成部分。

从电子商务档案的特征来看,有关电子商务档案智能化管理的需求更加依赖于图形图像智能检索工具的研究和利用,而对于图形图像智能检索工具的研究和利用始于上个世纪七十年代,首先开展的是基于内容的图像智能检索的研究,重点在于采用标注的方法对图像设置检索关键字,并建立文本数据库管理系统,从而实现对图像的智能检索。这种方法的缺点在于当图像数据库中图像数据较大时则检索较难实现,当图像内容复杂时,标注起来较困难,因此,这种检索方法同时还要求图像内容比较单一。而另一种基于内容的图像检索技术逐渐受到业界的关注即基于视觉特征的图像检索技术。由于任何图像都包含物体本身的纹理、形状、颜色、空间关系等特征,因此,基于视觉特征的图像检索技术采用提取图像所包含的纹理、形状、色彩、对象的空间关系等信息建立图像的特征矢量库,并以此特征矢量作为索引关键字。与以往采用人工标注方式对图像内容进行标注的方法不同的是视觉特征的提取是从图像中自动提取的,并且检索的过程采取视觉特征间的匹配。与传统的检索方法相比,基于内容的图像检索融合了图像理解技术,从图像的纹理、形状、色彩、对象的空间关系等维度分析图像的特征,从而可以提供更加有效的检索途径。已经投入运行的基于内容的图像检索系统包括:IBM公司的QBIC系统、Virage公司的VIR工程系统、MIT的Photo book系统、美国伊利诺斯大学的MARS系统等等。国内近年来对于基于图像颜色的检索系统的研究也取得了丰硕成果,例如: Photo Navigator系统和Photo Engineer系统。而这一发展方向更加符合电子商务的智能化发展需求。可以预计,为适应未来网络化、智能化以及个性化的需要,并行检索、分布式检索、知识的智能检索、知识挖掘、异构信息整合检索和全息检索、自然语言检索、跨语言信息检索、问答系统、概念空间、信息融合技术等检索技术都将在电子商务档案管理领域得以应用。届时用户将获得完整、准确、及时、有效的而且是简洁、明了的商务信息。

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