疫情倒逼着中国企业加速数字化，人工智能推动着产业加速智能化，两者共同推动商业智能春天的到来。而商业的智能，不仅需要感知和认知智能，更重要的是决策智能。

欧睿数据（oIBP），是一家专注于零售行业商品和供应链决策智能化应用的公司。公司自成立来，先后为多家国内外知名的时尚企业提供数据、算法、智能商品管理等解决方案。欧睿数据坚持以“零售行业智能商品管理解决方案”为核心，围绕经营计划、商品企划、需求预测、分货销补、供应链计划、AI智能营销等多个领域为时尚企业打造oIBP全渠道智能AI商品管理系统（FMDS），并与阿里巴巴、京东物流、第四范式、麦肯锡等大型机构建立战略合作关系，帮助企业打造需求驱动的决策大脑。

公司创始人为阿里研究院新零售研究员、沃顿商学院访问学者、京东大学特聘教授高峻峻教授，其在东北大学读博时主要研究零售方向，在高校担任过供应链研究的学者，以及某零售上市公司的科技公司总经理，在零售行业中理论和实践领域均有重大收获。

欧睿数据创立初期就在规划其战略布局，选择高难度行业-时尚品行业切入，可建立公司强技术壁垒，为后期降维打击拓展其他赛道如药品、快消品、普通零售等行业打下基础。欧睿数据创始人高峻峻谈及行业抉择时告诉创业邦，目前时尚品供应链相比较其他行业而言最为复杂。时尚品由于与潮流趋势相关，其非标准化现象十分严重，产品形态较为多变；其次是因为时尚品供应链自身周期较长，其不确定性较多。

此外时尚品牌行业零售形态居多，是较早使用ERP系统的行业，其数字化、信息化基础相对其他行业较为扎实；同时时尚品牌行业更乐于拥抱“变化”；最后，时尚品行业的市场规模也相对较大，“衣、食、住、行”中“衣”排在首位，成熟的服装品牌已不在少数，市场规模也非常巨大。

高峻峻表示，智能商业下的每一个场景，都面临大量的服务决策需求，例如仅仅时尚品行业的商品管理由于需求和供应链“变化多、周期长”等特点就涉及到超过100个需要决策的环节，且动辄百万量级、千万量级数据，且要求决策实时完成，靠原来人力“拍脑袋”或者简单计算决策的方式根本无法满足这一需求，导致零售企业供需不平衡状态频频发生，企业产品与消费者需求匹配程度较低。在巨大需求之下，一种新的决策手段诞生了——智能决策。

因此高峻峻强调，中国零售企业在初步实现信息化之后，已经到了朝着数智化转型的关键时刻，同时人工智能在历经了过去五年的高速发展之后，已经到了未来要深度应用的“深水期”，即要和零售企业的深度业务融合，特别是在难度最高的商品和供应链业务领域中得到应用，真正让决策实现智能化，进而实现资源的最佳配置，所以智能决策这才是人工智能、云计算、大数据在零售行业发展的终极目的。

美国在该计划和决策领域非常成熟，领先于中国近20年，有包括JDA、APTOS、SAP-IBP等为代表的传统软件企业和以o9Solutions、Anaplan为代表的大量新兴创业企业，而中国在该领域5年前几乎为空白，完全照搬国外产品又水土不服，欧睿数据作为该领域本土创业企业之一在该领域有着丰富的行业know-how沉淀和坚实的人才储备。

为此，欧睿数据从中国市场的实际出发，以“人、货、场”中的“货”为核心展开，研发出零售企业C4I需求链智能决策系统，即Command指挥塔, Computing运算台, Control控制舱, Centralize中心层 & Intelligence信息源。该系统以智能决策作为制高点和切入点，为零售企业规划的五大阶段实现数字化转型，即实现终端数字化、运营数据化、战略协同化、分析体系化和决策智能化，而最终实现的是企业自主学习化。

欧睿数据在企业实现基本数字化的基础上，以需求链理论、内外部大数据和欧睿数据oIBP机器学习算法引擎为驱动力，锤炼企业的六大决策能力，包括战略决策力、商品决策力、供应链决策力、运营决策力、营销决策力和全渠道决策力，给企业带来产业整合升级、新兴品牌孵化、商业模式创新、商机精准捕捉、人员组织精炼以及经营快速诊断等六大战略价值。将人工智能和企业的商品供应链业务进行了紧密融合，最终实现的决策的智能化和自主化。

高峻峻举例介绍，总部位于上海某国际知名时尚公司是欧睿数据的天使客户之一，欧睿数据在其企业数字化转型、大商品体系建立以及“批发转零售”的过程中，帮助其建立使这一品牌女装的库存周转提升33%、动销提升8.2%、缺货率降低76%。目前，欧睿数据已为该客户上线了完整的模块，帮助其在售罄率提高约10%、销售预算降低约10%的情况下实现与原先相同的经营效果。欧睿数据实施案例还包括Lily时装、都市丽人、奥康鞋业、斯凯奇、赢家时尚、特步电商等知名品牌。