人工智能分析报告

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人工智能分析报告范文第1篇

一、大数据时代下的财务分析

在大数据时代，财务分析可以定位为综合财务分析，它主要是依据一系列的大数据资料（财务与业务资料），采用专门的方法和技术，对企业经营活动进行分析和评价的一种重要工具。财务分析能为企业管理者提供数据分析和指导意见，同时分析盈利点和风险点及企业管理存在的问题，帮助管理层作出科学决策，提升企业创造价值的能力。财务分析的作用体现在：（1）反馈与评价经营结果。财务分析最主要的职能就是对企业某段时期内的经营结果进行综合反馈与评价，并与预算进行对比，可作为考核依据，找出过去经营管理中的问题与不足，为企业下一步的工作指明方向。这是财务分析比较传统的职能，在后续很长时间内这个职能也是相对比较重要的。（2）动态决策的数据支持。经济越发展，竞争越激烈，企业的经营风险也越大。财务分析总结过去，着眼未来，帮助企业动态经营决策提供数据支持，从而做到精准预测商机和危机。（3）总结运营发展规律。在企业经营发展中的资金运用、资源配置、成本水平、市场份额、业务完成情况及盈利水平等都可以由历史数据分析出基本的运营规律。了解运营规律对于企业在竞争中的准确定位、提升管理效率、保障企业顺利发展有着极大的推动作用。（4）提供全面财务预算参考依据。全面财务预算在企业战略规划中的重要作用不言而喻，而财务预算制定时的很多数据与依据都来自于财务分析。财务分析能为财务预算做好未来的资源配置起到很好的指引，同时也可以为企业预算中的风险预警提供参考，财务分析是财务预算的基石。（5）财务分析帮助挖掘大数据价值。企业所有信息最终都会以各种数据加以呈现，数据的价值是无法估量的。大数据是企业业务的集成，数据蕴藏着企业未来的价值。大数据的变革对财务分析的影响是深刻的。智能财务分析是大数据高效利用的利器，大数据时代下的财务分析体系只有重新构建，实现业财融合的智能化分析，才能提供高效、精准的企业财务分析，帮助提升企业价值创造的效率与速度。

二、大数据时代财务分析存在的主要问题

（一）财务分析技术相对落后

目前财务分析主要还是运用Excel办公软件进行分析，没有更好的财务分析技术与手段，不能快速处理海量的数据，不能实现大数据时代的交互性与实时性分析，分析技术相对落后，无法满足大数据时代对智能财务分析的要求。事实上财务报表数据只是大数据里面很小的一部分，财务数据是对业务数据进行高度概括之后形成的二手数据。这些财务数据有很明显的逻辑规律，而大量的业务数据琐碎而没有明显的规律，这对财务分析技术提出了更高的要求，需要先进信息技术介入帮助财务分析技术实现突破。

（二）财务分析思维存在局限

目前财务分析思维还停留在传统会计账务的基本思维上，绝大多数人都认为财务分析就是对财务数据的分析，因此比较关注预算对比以及考虑事后审计，如每笔账务的原因及去向等。但伴随着财务工作的转型，财务触角必须深入到企业的每一个价值创造环节，将会更多地介入到企业价值管理的全过程，财务分析应该理解为企业价值管理工作的效果分析。所以财务分析思维不能只局限于会计信息，而应该从企业全局出发，获取企业全面的相关数据，同时还应该关注数据之间的相关性，否则将无法满足大数据时代管理的需要。

（三）财务分析数据质量不高

财务分析的基础是数据，但目前数据来源相对单一，基本上是财务部门会计核算的数据，未能搜集业务部门的数据，数据之间也缺乏关联性。由于是人工进行财务数据分析，所以数据加工时间长，无法实现自动化实时分析，导致输出数据信息的数量与质量都不高，满足不了大数据时代对数据分析的要求。

（四）财务分析与业务分析关联度不高

目前财务分析只关注财务报表的定量数据，不能充分与经营业务分析相结合。财务与业务联系不紧密，财务分析只有内部数据，缺乏必要的外部数据，不能关注外部市场环境的变化，没有做深入的行业分析，也不能深入到整个产业链中做分析。

（五）财务分析过程中缺乏多维度

企业经济活动涉及多种维度，从产品维度来看，企业生产的产品有很多种，有的产品相互之间可能没有关联，有的产品之间关联度可能很高，同一产品不同生产阶段情况也可能不一样；从供应商维度来看，渠道供应调整都是有前兆的，加强沟通与分析可以预判后端销售产品线的许多问题；从客户维度来看，分析客户消费偏好数据可以充分挖掘产品的市场潜力和前景；从地区维度来看，不同地区产品消费习惯和偏好也会有侧重。目前财务分析一般能做到对单一维度的产品、供应商、客户或地区进行分析，还不能做到不同地区下的产品分析的多维度、关联性分析。

三、财务转型对财务分析提出的新挑战

（一）财务分析智能化

大数据时代的海量数据加工与处理的工作量是人工难以及时完成的，即便人工勉强完成，但数据的时效性也丧失了，大数据所蕴含的巨大商业价值可能因此而变得没有价值。因此财务分析只有充分利用大数据技术，实现海量数据的智能化、流程化分析，才能帮助提升企业管理效率。

（二）综合财务分析

大数据时代财务分析不仅仅是财务数据的分析，而应能够对财务信息、管理信息和市场信息等进行综合性分析。利用先进技术对接不同的信息系统，获取内外部不同的数据，合理处理量化的和非量化的数据，设计不同的财务、业务指标，提高基础数据的质量与准确性，以实现业务与财务之间的联动分析，帮助企业及时、准确地发现商机。

（三）精细化管理会计

技术改变生活，技术同样改变管理。信息化时代最主要的特征就是精细化与个性化。大数据技术是精细化管理的重要手段，财务分析可以借助新技术实现实时的、个性化管理定制的分析。综合财务分析要求能把分析触角延伸到企业的每一个细节，为精细化管理会计发挥更大作用提供支撑。

四、适应财务转型构建智能财务分析的对策

（一）构建智能财务分析体系

财务分析在企业管理中有着极为重要的作用，大数据时代财务转型背景下构建智能财务分析体系可以为企业可持续发展提供足够的动力。智能财务分析借助于人工智能技术按照一定的业务逻辑实现对海量结构化和非结构化数据的采集、查询、计算与分析，并按设定的模板自动生成分析报告，如预算执行报告、部门运行报告等。1.以经营为导向。智能财务分析体系设计时要充分考虑企业自身经营特点，以经营为导向，理清业务的基本逻辑以及与财务的关系，可以使用不同的分析方法与手段，同时实现内部数据与外部市场、行业、政策等必要数据的对接。2.全过程分析。智能财务分析可以实现全过程分析。事前，智能分析系统按照固定的流程、标准及方法对数据进行处理，并模拟设置不同条件下的变量值，最终输出事前预测的目标值。事中，智能分析系统会随时关注指标执行情况，一旦有变化，及时发出预警，有效纠正偏差。事后，与事前预测进行对比差异分析，探讨原因，找出主要因素，并制定出有针对性的解决方案。财务分析利用大数据的先天优势，实现了全过程分析，使得企业经营各个环节都得到有效管控，形成了贯穿整个企业价值链的闭环式智能分析体系，这极大地提升了财务分析的价值。3.财务与非财务指标相结合。建立科学的财务分析体系，一是要继续完善财务指标，深入分析指标变化的原因及影响因素，以便更好地揭示企业经营规律。二是要充分开发非财务指标，比如技术人才储备、技术研发创新、新技术运用、消费者满意度等。三是财务与非财务指标相结合使用，从而解决企业产品薄利却无法多销、产品政策没变而销量一直下滑等情况。只有结合非财务指标的分析，才会使财务分析更加完善与立体。4.体现交互与变化。企业经营是一个动态的过程，智能财务分析可以紧密结合企业经营活动，将财务分析结果及时运用到企业经营中去，又能从经营数据中及时感知经营的变化，并对变化有所体现，真正实现了人机交互。比如企业并购后，财务分析要能及时调整，使数据在经营有变化时还具有可比性。5.创新财务分析方法。智能财务分析支持结构化与非结构化数据分析，实现了业财融合，传统的财务分析方法远远不能满足分析的需要，财务人员要敢于尝试新的方法运用于财务分析，比如标准成本法、质量管理、资源会计、环境会计等方法。

（二）建设融合数据平台

1.业财数据集成与共享。数据是财务分析的基础与保证，实现智能财务分析的前提是借助大数据技术建立财务与业务数据融合共享的平台，打破目前数据框架，全面整合企业所需数据。业财数据实现融合共享才能意味着财务与业务的沟通与传递成为日常，也方便业务前端及时生成所需的业务分析。财务全面深入业务，确保各环节数据信息有效共享，才能实现跨部门的综合财务分析。2.业财数据同步。智能财务分析要建立适合自己企业特点的分析模型，在业财数据实现集成共享后，能实现业务数据与财务数据的双向传递与同步更新，而不是像传统分析模式那样，数据只是单方向传递到财务部门。经营决策需要数据支撑，同时业务部门执行结果也表现为数据。只有业财数据做到同步无缝对接，智能财务分析才能真正为企业生产经营服务。3.加大业财指标关联度。业务是企业核心，财务分析是帮助业务提升的，所以财务必须深入理解业务，与业务部门深入沟通，基于业务流程与价值链环节，确保关键节点所设置的指标能体现与业务有较大关联度。如果业务发生调整要及时根据需要重新考虑设置新的关联指标。关联度高的指标才可以帮助业务管理找出薄弱环节，促进业务提升。4.结合业绩考核。企业管理的一项重要内容就是业绩考核，财务预算是标杆，财务分析可以帮助明确业绩考核的合理性及存在的不可控性。有时业绩不理想并不是员工不努力，也不是预算不合理，而是由于市场变化或其他原因造成的，财务要综合分析出原因，并给出一定的参考意见，这样才能为后续的价值创造贡献力量。

（三）强化大数据库建设与应用

智能财务分析有一套标准化、流程化的分析工具和模型，要想强化大数据分析应用，首先就是处理好数据与企业经营活动的关系，建立大数据库。1.非标准化数据。智能财务分析不但要更快更好地处理好财务数据和结构化数据，而且要能利用新的财务分析工具和技术，对非财务数据加以反馈，以及对非结构化数据能从多维度加以体现，以解决标准化数据存在的局限性。2.内外部数据对接。智能化财务分析平台不仅能对接不同部门，实现数据共享与协同，而且可以与必要的外部数据做好对接，比如产业链上下游企业的相关数据、行业数据等，只有获取了决策所需的充分数据，财务分析才算准备到位。3.数据准确与精确。大数据库的数据准确性可以理解为两个方面，一方面是基础数据的来源要准确，这是确保财务分析质量的前提。另一方面，大数据下的智能化也意味着必然存在人为不可控的因素，也就是说会存在一定的不精确。智能财务分析在强调实时与效率的同时，不能保证绝对的精确。财务分析是面向未来的，所以在基础数据准确的前提下分析结果也可能不精确，财务人员需要加以仔细判断。

（四）实行精细化财务分析

精细化管理需要精细化财务分析作好决策支撑。1.流程化管理分析。精细化财务分析下的基础数据来源于不同的业务部门，业务数据应该渗透到业务流程的每个环节，这样方便财务分析时按流程环节查找问题，进行提升。2.全方位业务管理分析。精细化财务分析是为业务服务的，只有对业务管理进行全方位的分析才能把精细化管理的触角延到企业的供应商和客户。比如每一笔应收账款、每一批商品、每一笔付款等具体的数据都有责任人，并定时给出自己的分析，然后相关部门按业务性质统一汇总。3.岗位化成本管理分析。成本管理对于每个企业来说都是至关重要的，成本是由各个岗位产生的，精细化管理下有必要对成本进行岗位化的精细分析，每一岗位成本都要落实到相应岗位的具体人员。比如订货成本是否合理，要由具体的采购、生产和销售岗位共同负责。在智能财务分析体系中，对于成本的核算与分析也是非常及时的，每日都有反馈，细化成本单元，深入业务前端，动态掌握企业成本管理情况。4.项目化管理分析。大数据时代企业的管理更趋向于扁平化，决策管理人员直接面向的就是一线的大数据。那么财务人员以什么样的逻辑把分析结果呈现在管理人员面前？除了部门、产品，可能更多是的项目，这样的项目组是依据企业需要随时进行调整的，更加灵活。

（五）丰富财务分析形式

人工智能分析报告范文第2篇

[关键词]竞争情报；竞争策略；数据库；管理

[中图分类号]G350 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）34-0095-03

在知识经济时代，竞争情报是企业继产品、营销、服务之后的第4种核心竞争力，它是企业制定经营战略与竞争决策的基础。全球100强企业都拥有自己的竞争情报机构，我国的一些大型企业也设有竞争情报部门。竞争情报数据库的构建和有效管理成为企业谋求发展的重要支撑。

1 竞争情报及其含义

竞争情报简称CI（Competitive Intelligence），它是一个组织或企业对有关自己、竞争对手、竞争环境、竞争策略等情报信息进行获取、分析与研究，从而得出有利于提高自身竞争力的策略和方法，是为获得竞争优势而采取决策行动所必需的信息资源。

对于企业而言，竞争情报主要包括三类：竞争对手的情报、宏观竞争环境的情报和企业自身的竞争情报。通过对这些竞争情报的合理利用，企业可以准确、及时地制定竞争策略，保持竞争优势。因此，竞争情报最终形成的产品必须包含下述信息：

（1）关于外部及内部环境的；

（2）专门采集而来，经过加工而增值的；

（3）为决策所需的；

（4）为赢得和保持竞争优势而采取行动所用的。

竞争情报的最终目的是要描绘出一幅能够全面反映变化中的竞争环境的图像，只有连续不断地进行竞争情报的搜集、分析，并在信息重组的基础上对其深度加工，才能协助领导层作出正确的决策。

2 对竞争情报数据库的要求

竞争情报具有预警、决策支持和学习三大功能，由于本身涉及商业机密和内部资源，其安全性和针对性都很强，所以对竞争情报的数据库也就有相应的要求。

2.1 安全性

竞争情报涉及的很多信息或知识都是很敏感的，所以竞争情报数据库的使用者一定要在一个有安全保障的环境下才能进入系统获取信息，比如必须与竞争情报部门取得联系并且注册登记、用户名单和权限由竞争情报部门统一分配等。

2.2 时效性

竞争情报辅助企业制定战略和决策，因此快速反应程度是决定情报价值的一个重要因素。竞争情报的时效性主要体现在两方面：一是及时记录已发现或出现的变化、动态和问题；二是提供快速的入口，使需要信息的用户能够尽快地获取。

2.3 客观性

竞争情报的收集、分析、研究和提供都必须是客观的，这样才能准确地为行动或者决策服务。因此，在数据库的建设、维护和使用过程中，要尽量减少人为的不确定因素。

2.4 针对性

竞争情报数据库的针对性表现在三个方面：一是数据库的内容能满足竞争情报的信息分析要求；二是数据库的数据要准确、清晰，层次性好，相关关联明确；三是竞争情报要具有很强的针对性，常与决策挂钩。

3 竞争情报数据库的构建

竞争情报的信息量大，数据繁多，包括不同方面、不同层次、不同形式的各类数据，如各种数据报表、会议文献、产品信息等，企业应针对自身特点，构建具有自身特色的重点产品或学科的竞争情报数据库。

3.1 数据库的模块设计

企业竞争情报数据库的主要内容包括：市场动态监测、行业分析研究、竞争对手调研等，数据采集、加工、服务与反馈构成一个完整的生命周期。因此，企业竞争情报数据库必须围绕情报采集、情报加工、情报服务和评估反馈四大模块来进行设计。

3.1.1 数据采集模块

数据采集模块主要负责收集各种媒介信息并对信息进行初步整理。

在进行数据采集之前，首先要进行情报规划，明确企业的竞争情报需求并进行分解，根据用户需求建立相关情报课题、设定情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。

在进行数据采集时，必须预先设置常用的情报采集源，包括竞争对手网站、行业网站、专利信息网站等，以实现对互联网、企业内网及其他信息系统、数据库等信息的识别、收集和转存等功能。对预设情报采集源进行全天候的监控，在发现新的相关信息后及时通知用户并进行采集，将采集的情报信息进行智能分类，将发送到相关部门的信息情报进行初步归类。数据库的情报采集分类见图1。

由于采集对象的数据来源广、复杂度高，采集模块必须设计多样化的数据接口，如提供键盘输入的人工录入界面、针对网络资源的专题搜索工具、针对不同专题数据库的数据套录软件等，同时，要对采集到的信息进行真伪甄别，避免虚假信息干扰决策。

3.1.2 数据加工模块

数据加工主要是对采集到的信息进行挖掘分析，提炼出有价值的情报。它是竞争情报数据库能否充分发挥效能的重要一环。

竞争情报数据库的数据量大，既包括不同层面的数据，又包括具体对象的数据；既包括历史性数据，也包括即时性数据，还有各种专题数据、系统参数等，数据间存在着较强的逻辑关系，其加工模块信息流见图2。

从图2可以看出，经过采集、转录、检索、筛选、整理、标识后形成的各类情报库是该模块的原料，对经过预处理的数据库进行清洗、整合、关联、标引、分类和聚类，使数据变得更加有序，然后将已经分类整理好的各类情报进行整合，把原来二维关系的数据库关联、加工成具有多维关联的数据仓库。这是一个复杂的过程，需要大量的归纳、演绎和推理，对数据的处理与组织的要求较为严密，在这一模块中要特别注意数据挖掘技术整合。

3.1.3 情报服务模块

情报服务是竞争情报数据库平台的输出环节，它将面向企业各级管理层的各类用户提供情报产品和服务，因此，它的高效与否关系到企业竞争情报数据库平台的成效。这个模块可以实现数据库查询、信息简报和情报分析报告等基本功能，也可以根据需要设置其他功能：根据用户的登录信息定制用户界面；设置用户收藏夹，允许用户将自己感兴趣的信息存到自己的收藏夹；根据信息的点击率向用户推荐最新和最有价值的信息；向关键决策者推送可能急需的信息；为用户量身定制专题信息套餐，用户也可以自主设定所跟踪的本领域中的专题，获取最新相关专题信息，无须再次上网查询。

情报服务模块必须提供多种情报分析模板以支持用户的报告需求和写作习惯；将采集来的重要信息生成报告并发送到相关用户手中；支持情报分析成果的多种格式导出及多途径发送；支持用户通过浏览器直接阅读信息；任何用户浏览情报时，可以及时把情报信息以电子邮件或链接的形式推荐给其他相关人员；利用专业软件，对后的报告的阅读、拷贝和修改权限予以限制；提供报告的加密发送功能；提供对情报信息的全文检索、标题、作者、日期检索等功能，且支持检索模板和检索历史等功能；提供检索引擎服务。

3.1.4 评估反馈模块

企业的竞争情报需求是随着市场格局不断变化的，只有建立固定而灵活的情报评估反馈机制，才能全面把握情报需求，更好地服务于企业竞争战略。评估反馈既是情报生命周期的终点，又是情报周期的始点，必须实现以下三个方面的功能：一是采集源评估功能，包括情报采集量统计、情报转化率统计等；二是情报信息评估功能，包括情报批注、情报评分、情报推荐以及情报点击率统计等；三是情报工作评估功能，包括情报加工统计、情报统计等。通过用户提交的情报需求信息、领导对情报信息的批注以及用户对情报信息的评论、情报信息浏览量、情报加工工作量统计和情报采集源有效性的统计，可以有效地针对采集源、情报内容以及情报人员业绩进行评估，持续不断地改进竞争情报工作。

3.2 数据库平台的管理

在竞争情报的数据库平台中，主体工程和核心内容是信息网络。信息网络以有关办公自动化系统为平台，通过浏览器对竞争情报进行浏览和管理；通过数据库服务器对客户端进行集中管理和业务处理。

3.2.1 数据访问管理

为防止用户非法进入数据库系统，任意修改数据，须对竞争情报数据库进行数据访问控制，在存取数据的过程中分层设卡保护。数据访问控制大体上可分为3个层次：决定用户能否进入系统，可以访问哪些数据库资源以及在资源上可有何种操作。

不同的领导阶层有不同的情报需求，所以对数据资源的要求也是不一样的，如，生产部门更需要新技术评估报告，而销售部门就更需要市场调查报告。从一定程度上来说，过量的或不适合的数据有可能会影响用户的使用，而权限控制是解决“将最适当的信息传送给最适当的人”这一问题的有效方法之一。

根据适用范围的不同，可以将竞争情报用户分为高级用户和职能用户两大类。其中，高级用户包括高级决策者和管理员，享有所有的使用权限；职能用户指职能部门主管类的使用者，可以细分成组，如，生产部门、研发部门、财务部门、人力资源部门等，整个职能部门的人员具有和部门主管一样的资源访问权。每位用户对数据的访问必须通过控制部的校验，从用户进入系统时具有的权限和操作对象允许的权限两方面来保证数据的安全。

3.2.2 数据传输管理

竞争情报具有一定的保密性质，除了采用局域网技术以外，有部分内容还需要进行特殊的传输管理。加密是数据管理中最常用的方法，但是加密也是有代价的，依加密、解密的复杂程度不同，数据库平台建设的投入也不一样，而且会或多或少地影响响应时间。因此，必须权衡加密、解密的代价和数据本身的价值，确定合理的算法。在对竞争情报数据库中的数据进行传输控制时，还应针对不同的数据采用不同的处理办法。

3.2.3 数据库整合

企业的情报部门应根据用户的需求，以专业数据库做基石，在竞争情报数据库平台上将信息资源进行整合，从网络资源到专题数据库（如企业数据库、产品数据库、专利数据库等）以及其他相关信息（市场信息、政策信息等），使用最先进的数据仓库技术，把原有二维数据关系的数据库拓展成多维关联的数据仓库；采用信息真伪辨识技术、信息分析技术（数据挖掘、关联分析等技术）、信息处理技术（主题析取、自动聚类、信息综合等）等，把传统的信息提供平台提升为面向知识服务的平台，然后再考虑数据库信息的和推送（信息保存、信息定制推送、界面定制、用户互动），实现数据库的个性化服务。

4 竞争情报数据库的构建与管理中应注意的问题

竞争情报数据库建立在现代信息技术基础之上，是一个个性化的人机协作工作的情报管理系统。在建设过程中，应特别注意以下三方面问题：

4.1 数据质量问题

竞争情报的数据量大、来源广、格式不统一，在数据库建立过程中会出现许多人为的和系统的误差，这样便无法准确地反映市场信息等实际情况，也就达不到决策辅助和安全预警的目的。从竞争情报数据库的建立过程来看，数据质量问题主要表现为以下几点：一是数据质量差；二是数据转化或者提取过程中产生误差；三是数字化过程中出现的数据丢失、交叉或重叠等；四是数据录入过程中出现的错误或丢失等；五是数据维护过程中的失真。

在数据源阶段，就要通过不同类型的数据源分析，明确分类，然后将各种来源的数据转化成统一的格式进行存储。

在数据录入阶段，首先要具备良好的录入界面，即录入界面入口清晰、分类明确，避免数据入库错误；其次，要在对应的数据库中进行数据匹配，也就是。

在数据维护阶段，需要及时维护，尽快替旧换新。竞争情报具有很强的时效性，过时的数据将严重影响企业的决策，而同一类或同一个竞争情报是变化和发展的，企业需要的是最前沿、最及时、最准确的数据，需要数据维护工作跟上步伐。

4.2 知识产权问题

知识产权问题是数据库建设中无法回避的问题，竞争情报亦如此。据世界知识产权组织统计，大约130多个国家的著作权法以某种方式规定了对数据库的著作权保护。

我国的《著作权法》及其相关条例没有提到对数据库的保护，甚至没有直接提到“数据库”这一概念。在我国知识产权法规目前还不够完善的情况下，企业自建的竞争情报数据库如果仅限于学习和研究之用，人们还是可以接受并认为是合理的，但是2006年7月1日颁布实施了《信息网络传播权保护条例》，对搜索内容利用版权方面做了较大的限制，因此，如果竞争情报数据库的内容传播到公开媒体上，就必须考虑知识产权的问题。

4.3 人员培训问题

竞争情报数据库的建设与管理是一项实践性非常强的工作，需要结合企业的信息基础设施和业务流程进行定制化的设计和开发，竞争情报工作人员必须全程参与，只有经过专业培训才能够胜任。培训内容包括竞争情报理论知识，情报搜集、分析、处理、传递等工作技能以及应用软件的使用等，通过提高员工的业务素质，使竞争情报服务过程中的情报采集、情报加工、情报服务、评估反馈等每一个环节都能够有效实施。

5 结 论

企业要制定战略决策、提升核心竞争力，离不开竞争情报。竞争情报数据库的建设与管理是一个复杂的系统工程，必须以专门的数据库（企业数据库、专利数据库、市场数据库、政府信息库等）为基础，辅以网络和其他媒体信息的搜集，才能达到预期目的；在技术上要整合数据挖掘技术，融入人工智能技术，不断完善其功能模块，才能确保完成对竞争情报的处理、组织和分析，满足企业对竞争情报的要求。

参考文献：

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[2]曹如中，王立新，曹桂红.企业竞争情报服务系统功能构建与实证研究[J].图书情报工作，2011（2）：48-52.

[3]郝丽娜.浅析企业竞争情报系统中的数据库构建[J].科技情报开发与经济，2005（14）：39-41.