黃維和，張曦，張晗，潘凱，劉定智，韓克江，劉勇

1.中國石油天然氣集團(tuán)有限公司；2.中國石油天然氣股份有限公司規(guī)劃總院

0 引言

“十三五”期間，中國天然氣開發(fā)利用取得了長足發(fā)展，天然氣在中國能源利用中的地位不斷提升。2017年，國家發(fā)改委等 13部委聯(lián)合發(fā)布發(fā)改能源〔2017〕1217號《關(guān)于<加快推進(jìn)天然氣利用的意見＞的通知》，明確提出要逐步將天然氣培育成為現(xiàn)代清潔能源體系的主體能源之一。供應(yīng)端，在能源安全新戰(zhàn)略引領(lǐng)下，國產(chǎn)氣勘探開發(fā)力度明顯加大，儲量和產(chǎn)量保持高速增長，資源多元化戰(zhàn)略充分實(shí)施，國際貿(mào)易逐漸豐富成熟。消費(fèi)端，2015年后，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，從高速增長邁向高質(zhì)量發(fā)展，國內(nèi)天然氣市場也隨之進(jìn)入發(fā)展波動期，短期的資源不足與供應(yīng)過剩交替發(fā)生，中長期看來，天然氣在城市燃?xì)馀c交通等終端用能領(lǐng)域發(fā)展動能不足的態(tài)勢已經(jīng)顯現(xiàn)［1］。2020年9月，中國提出2030年碳達(dá)峰，2060年碳中和的宏偉目標(biāo)?！疤贾泻汀痹妇跋?，中國中長期能源結(jié)構(gòu)將呈現(xiàn)較大調(diào)整，化石能源占比將快速下降，非化石能源加速發(fā)展。天然氣作為碳排放強(qiáng)度最低的化石能源，承擔(dān)著替代高碳化石能源和與可再生能源融合的雙重任務(wù)，將在能源低碳轉(zhuǎn)型的近中期發(fā)揮重要作用（見圖1）。中國天然氣市場將迎來新一輪發(fā)展機(jī)遇［2-3］，但傳統(tǒng)的天然氣銷售企業(yè)在技術(shù)能力方面卻并沒有做好準(zhǔn)備來迎接高速變化的市場以及與新能源融合后所產(chǎn)生的新業(yè)態(tài)。近年來，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，為金融、教育、醫(yī)療等多個(gè)行業(yè)帶來顛覆性改變，但如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于天然氣銷售行業(yè)卻鮮有人研究。本文基于主流人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢，挖掘相關(guān)技術(shù)與天然氣銷售業(yè)務(wù)的潛在聯(lián)系，論述天然氣銷售企業(yè)應(yīng)該如何利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

圖1 天然氣消費(fèi)量變化情況

1 天然氣銷售企業(yè)的技術(shù)能力瓶頸

隨著天然氣市場化改革進(jìn)程不斷推進(jìn)，國家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司成立并進(jìn)入實(shí)質(zhì)運(yùn)營階段，天然氣“X+1+X”市場體系逐漸形成，客戶在氣源選擇、價(jià)格制定、合同談判上的話語權(quán)得到顯著提升。天然氣價(jià)格市場化進(jìn)入全面深化階段，按中央定價(jià)目錄標(biāo)準(zhǔn)劃分，2020年資源供應(yīng)側(cè)市場化定價(jià)資源量占比超過40%，預(yù)計(jì)“十四五”期間市場化價(jià)格放開程度將在65%以上。天然氣銷售企業(yè)原有的業(yè)務(wù)經(jīng)營模式、價(jià)值分配模式、資源配置模式、市場競爭模式正在發(fā)生重構(gòu)。競爭環(huán)境下，與管道解綁的天然氣銷售企業(yè)需要以更快速的市場響應(yīng)速度和更精細(xì)化的客戶營銷服務(wù)策略，應(yīng)對保持客戶關(guān)系和提升銷售效益方面的挑戰(zhàn)。

1.1 瓶頸一：對天然氣客戶用氣特性分析能力不足

當(dāng)前，天然氣銷售企業(yè)普遍存在對市場變化感知能力弱、對客戶用氣規(guī)律把握不足的問題，導(dǎo)致在資源分配、營銷策略與差異化服務(wù)上預(yù)判性不足、針對性不強(qiáng)。從客戶視角觀察，除資源供應(yīng)穩(wěn)定性與價(jià)格差異外，各個(gè)供應(yīng)商之間的差別不大，客戶忠誠度難以培養(yǎng)，致使天然氣銷售企業(yè)品牌溢價(jià)能力偏低。

目前，天然氣利用行業(yè)已達(dá)120余個(gè)，各行業(yè)用氣特性復(fù)雜多樣，用氣規(guī)律總體上與經(jīng)濟(jì)、政策、天氣、替代能源等因素相關(guān)，且每個(gè)行業(yè)又有各自獨(dú)特的影響因素。因此，每個(gè)客戶的用氣規(guī)律都是一個(gè)包括眾多耦合性因素的復(fù)雜模型，涉及大量數(shù)據(jù)與信息。以城市燃?xì)饪蛻魹槔鶕?jù)城市燃?xì)饪蛻粝掠涡袠I(yè)用氣情況，大致可分為：居民、公服、采暖、交通、工業(yè)、化工、發(fā)電七類。每個(gè)行業(yè)用氣影響因素不盡相同，居民用氣與區(qū)域內(nèi)人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)收入、生活習(xí)慣息息相關(guān)；采暖用氣與采暖方式、采暖面積、氣溫變化聯(lián)系緊密；工業(yè)用氣主要受到經(jīng)濟(jì)環(huán)境、環(huán)保、產(chǎn)業(yè)政策的影響等。在復(fù)雜耦合因素影響下，傳統(tǒng)分析手段難以對客戶用氣規(guī)律進(jìn)行準(zhǔn)確、量化的分析與預(yù)測，給天然氣銷售企業(yè)的運(yùn)銷平衡帶來極大困難。

1.2 瓶頸二：對天然氣市場感知能力基礎(chǔ)薄弱

市場是客戶的集成，市場變化既受到單個(gè)客戶波動的影響，又受到宏觀和行業(yè)因素的擾動。如宏觀經(jīng)濟(jì)、政策、行業(yè)發(fā)展、區(qū)域營銷策略等雖然對單個(gè)客戶的影響難以判斷，但對天然氣市場整體趨勢的變化將會起到關(guān)鍵作用。天然氣銷售企業(yè)無法做到對市場的快速識變和精準(zhǔn)應(yīng)變，究其原因，一方面是對市場變化感知能力不足，尚未建立起一套行之有效的市場變化預(yù)警機(jī)制和預(yù)判體系；另一方面是多場景天然氣市場模擬仿真技術(shù)尚不成熟，在外部因素發(fā)生變化時(shí)無法對市場做出準(zhǔn)確判斷，對企業(yè)要采取的策略給市場帶來的影響也難以預(yù)測，難以實(shí)現(xiàn)“事前算贏、精準(zhǔn)施策”。

1.3 小結(jié)

兩大能力瓶頸主要由天然氣市場自身特性與客戶復(fù)雜性導(dǎo)致，是長久以來天然氣銷售企業(yè)的痼疾。由于過去幾年天然氣市場一直處于高速發(fā)展期，需求大于供應(yīng)，能力瓶頸對天然氣銷售企業(yè)的影響尚不明顯。但隨著天然氣市場日益成熟，供需關(guān)系趨于平衡，兩大能力瓶頸對天然氣銷售企業(yè)的發(fā)展制約越發(fā)顯著。雖然各天然氣銷售企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)對天然氣客戶與市場有一定研究基礎(chǔ)，但受制于技術(shù)限制，瓶頸問題一直未能突破，日趨成熟的人工智能技術(shù)將是解決兩大能力瓶頸的殺手锏。

2 人工智能技術(shù)在天然氣銷售企業(yè)的應(yīng)用思考

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。在國發(fā)〔2017〕35號《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》文件中指出，應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展的人工智能領(lǐng)域包括：大數(shù)據(jù)智能、群體智能、知識圖譜、智能機(jī)器人、智能助理、邊緣智能、語音識別、圖像識別、自然語言處理、可解釋人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、無人駕駛系統(tǒng)、量子計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等［4］（見圖 2）。

全球權(quán)威IT研究與顧問咨詢公司Gartner Group在發(fā)布的《Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2019》報(bào)告中分析了主流人工智能技術(shù)的發(fā)展前景［5］（見圖3），人工智能涉及技術(shù)繁多，每種技術(shù)成熟度不同，企業(yè)對人工智能的研究與應(yīng)用要充分考慮技術(shù)發(fā)展進(jìn)程，一方面要提前布局在適當(dāng)時(shí)間點(diǎn)開展研究應(yīng)用，另一方面也要避免在技術(shù)萌芽期盲目追逐。針對當(dāng)前天然氣銷售企業(yè)技術(shù)現(xiàn)狀和業(yè)務(wù)特點(diǎn)，天然氣銷售企業(yè)可以重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)智能、知識圖譜、群體智能、可解釋智能等技術(shù)，以解決客戶特性分析和市場感知的瓶頸。

圖3 人工智能技術(shù)成熟度曲線

2.1 大數(shù)據(jù)智能

大數(shù)據(jù)智能是目前發(fā)展較為成熟的人工智能技術(shù)之一。在全球信息化快速發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種戰(zhàn)略資源。各行各業(yè)的決策活動在頻度、廣度及復(fù)雜性上較以往有著本質(zhì)的不同。決策過程中的不確定性因素增多，決策分析的難度不斷加大。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法以及基于人工經(jīng)驗(yàn)的決策已難以滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的決策需求，大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策將成為決策研究的主旋律。大數(shù)據(jù)智能以各類數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法為主要支撐，從海量、高增長和多樣化的信息資產(chǎn)中挖掘隱含的規(guī)律以及預(yù)測性的知識，以支持企業(yè)高效準(zhǔn)確決策［6］。

大數(shù)據(jù)智能在社會各領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，在電力、零售等諸多領(lǐng)域的作用不斷凸顯。例如，在電力系統(tǒng)中，電網(wǎng)公司通過挖掘海量電力數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律和價(jià)值，結(jié)合電力負(fù)荷數(shù)據(jù)特點(diǎn)及多種數(shù)據(jù)挖掘算法，對電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測；通過與設(shè)備、調(diào)度、營銷大數(shù)據(jù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)狀態(tài)主動感知與智能運(yùn)營；基于時(shí)空電力數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)等，利用數(shù)據(jù)智能技術(shù)構(gòu)建電力經(jīng)濟(jì)指數(shù)，對行業(yè)景氣提供有效預(yù)警［7-9］。

在成品油零售領(lǐng)域，中國石油天然氣集團(tuán)有限公司以客戶交易數(shù)據(jù)為研究對象，通過結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際需求，從客戶的人口特征屬性、消費(fèi)行為、產(chǎn)品驅(qū)動、消費(fèi)偏好、加油站偏好、忠誠度等方面進(jìn)行分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法對客群進(jìn)行細(xì)分，實(shí)現(xiàn)客戶畫像全面客觀地展示，為企業(yè)的管理和制訂差異化營銷策略提供依據(jù)［10］。

對于天然氣銷售企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)在客戶認(rèn)知、需求預(yù)測等方面的應(yīng)用尤其值得關(guān)注?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)，一方面可以實(shí)現(xiàn)對天然氣客戶的聚類和細(xì)分，幫助天然氣銷售企業(yè)實(shí)現(xiàn)差異化營銷和服務(wù)；另一方面可以深入挖掘各類客戶用氣變化與行業(yè)自身特征、政策法規(guī)、季節(jié)變化、市場環(huán)境、價(jià)格波動等多元耦合因素的內(nèi)在規(guī)律，建立天然氣客戶用氣特性規(guī)律數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)天然氣客戶需求的精準(zhǔn)預(yù)測，提升企業(yè)產(chǎn)運(yùn)銷平衡能力［11-12］。以城市燃?xì)饪蛻魹槔?，城市燃?xì)馄髽I(yè)是天然氣銷售企業(yè)的重要客戶類型，客戶數(shù)量多，用氣規(guī)模總量大。但城市燃?xì)饪蛻粲脷庖?guī)律波動大、用氣結(jié)構(gòu)多元、用氣影響因素復(fù)雜，一直是天然氣銷售企業(yè)運(yùn)行管理中的難點(diǎn)。通過對城市燃?xì)饪蛻粲脷馇€聚類，可以將城市燃?xì)饪蛻暨M(jìn)一步細(xì)分為穩(wěn)定供應(yīng)型、用氣波動型、快速擴(kuò)張型，每一個(gè)細(xì)分類擁有更明確的特征屬性，從而可以根據(jù)這些特性進(jìn)行更好地銷售分析預(yù)測，并實(shí)施針對性的營銷策略。

2.2 知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是基于語義網(wǎng)絡(luò)的知識庫，旨在描述客觀世界的概念、實(shí)體、事件及其之間的關(guān)系［13］，最先是由谷歌公司于 2012年提出，主要用來支撐下一代搜索和在線廣告業(yè)務(wù)。2013年后知識圖譜開始在學(xué)術(shù)界和業(yè)界普及，并在搜索、智能問答、情報(bào)分析、金融等領(lǐng)域應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。

知識圖譜技術(shù)是近年來較為熱門的知識工程建設(shè)方式之一，一方面它突破了傳統(tǒng)知識工程中嚴(yán)重依賴專家和人為干預(yù)的弊病，以數(shù)據(jù)挖掘的方式極大地?cái)U(kuò)展了知識的規(guī)模；另一方面通過拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)化的知識存儲和展示機(jī)制，突出了知識之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)一步加深了對知識的理解和應(yīng)用效果。

21世紀(jì)是知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代，知識是當(dāng)今社會公認(rèn)的財(cái)富。天然氣是個(gè)較為復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈，產(chǎn)、運(yùn)、銷、儲、貿(mào)各個(gè)環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，天然氣利用涉及的行業(yè)超過百個(gè)，具備龐大的知識體量。然而天然氣銷售企業(yè)普遍對知識工程建設(shè)重視程度不高，企業(yè)對天然氣市場的理解存在局限性，相關(guān)業(yè)務(wù)人員由于缺乏必要的知識儲備顯得行業(yè)素養(yǎng)不高

天然氣銷售企業(yè)可以根據(jù)自身情況建立企業(yè)內(nèi)部行業(yè)知識體系，以圖譜形式描述供應(yīng)商、客戶、市場、社會、政策等多個(gè)領(lǐng)域之間的復(fù)雜關(guān)系，幫助天然氣銷售從業(yè)者快速建立認(rèn)知體系，提升天然氣供應(yīng)企業(yè)對客戶和市場的認(rèn)識和感知能力，可以在客戶洞察、市場感知、員工培訓(xùn)、智能客服等方面發(fā)揮巨大作用。同時(shí)，知識圖譜可以幫助機(jī)器更好地理解數(shù)據(jù)、解釋現(xiàn)象、知識推理，是眾多人工智能技術(shù)發(fā)展的前提條件和重要依托。

2.3 群體智能

當(dāng)前，以互聯(lián)網(wǎng)和移動通信為紐帶，人類群體、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了廣泛和深度的互聯(lián)，使得人類群體智能在萬物互聯(lián)的信息環(huán)境中日益發(fā)揮越來越重要的作用，從而深刻地改變了人工智能領(lǐng)域?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》明確提出，群體智能的研究方向?qū)τ谕苿有乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展意義重大。群體智能在逐步發(fā)展為將人類智能與智能機(jī)器互相融合的思路上?；谌后w編輯的維基百科、基于群體開發(fā)的開源軟件、基于眾問眾答的知識共享、基于眾籌眾智的萬眾創(chuàng)新、基于眾包眾享的共享經(jīng)濟(jì)等都是人們平時(shí)能夠體驗(yàn)到的群體智能應(yīng)用［14］。

天然氣銷售企業(yè)對群體智能的探索應(yīng)用應(yīng)考慮以下兩個(gè)方向：一是建立天然氣市場信息共享平臺，充分納入天然氣客戶、供應(yīng)商、生產(chǎn)商、競爭者、投資者、貿(mào)易合作伙伴、政府和社會公共服務(wù)機(jī)構(gòu)等組織和個(gè)體，互利共贏、群策群力，共同打造天然氣市場信息匯集地，協(xié)同締造以天然氣為核心的低碳能源生態(tài)圈。二是研究基于智能體協(xié)同的天然氣市場模擬仿真技術(shù)。建模與仿真是認(rèn)識和分析世界的基本方法。天然氣市場是由多個(gè)具有自適應(yīng)能力的主體組成的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，其中的主體既包括自然人，也包括機(jī)構(gòu)以及經(jīng)濟(jì)實(shí)體對象，主體之間的交互關(guān)系是并行和局部的，系統(tǒng)中并不存在全局控制者。每個(gè)主體僅實(shí)現(xiàn)自身利益，具有獨(dú)特的行為模式，與單純的物理對象不同，主體的行為不是根據(jù)刺激做出反應(yīng)，而是主動參與，決策可以不必是最優(yōu)的，也不必一致或相容。因此，傳統(tǒng)的對物理對象和物理系統(tǒng)的仿真方法并不完全適用于天然氣市場仿真［15-16］。

智能體技術(shù)是模擬復(fù)雜市場的全新手段，它將市場參與主體的微觀智能行為和宏觀“涌現(xiàn)”現(xiàn)象結(jié)合，以智能體建模模擬市場上各個(gè)行為主體的智能行為，并通過將智能體建立鏈接匯集形成對整個(gè)市場的仿真模擬。開展這項(xiàng)技術(shù)研究的難點(diǎn)在于，該技術(shù)在天然氣領(lǐng)域中尚屬空白，無任何經(jīng)驗(yàn)可借鑒與參考。天然氣銷售企業(yè)需要結(jié)合計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，探索構(gòu)建天然氣市場多主體仿真模擬模型架構(gòu)體系，創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)多主體構(gòu)成技術(shù)（包括多主體屬性、影響變量、方法）和多主體溝通通信機(jī)制建模，才能更好地模擬天然氣市場復(fù)雜的運(yùn)行機(jī)制與變化。

天然氣市場的模擬仿真技術(shù)可推動天然氣銷售企業(yè)對市場變化規(guī)律的認(rèn)知達(dá)到新的高度，可實(shí)現(xiàn)在變化發(fā)生時(shí)及時(shí)分析影響的范圍和效果，采取有效措施獲取商機(jī)或規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，通過主動施加市場變化因素，模擬仿真該策略所能產(chǎn)生的市場效果，從而達(dá)到不斷優(yōu)化調(diào)整實(shí)現(xiàn)商業(yè)目的。

2.4 可解釋智能

可解釋智能是指一種使人類用戶能夠理解、適當(dāng)信任和有效管理的人工智能，其關(guān)鍵詞是可理解、可驗(yàn)證、決策路徑清晰、計(jì)算過程透明。依賴于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)存在算法黑箱的固有缺陷，構(gòu)建具有可解釋性的人工智能是保障人工智能技術(shù)使用者實(shí)現(xiàn)相關(guān)權(quán)益的前提，是促進(jìn)社會、企業(yè)形成人工智能準(zhǔn)確認(rèn)知和良好信心的必然選擇，是實(shí)現(xiàn)透明、可控、負(fù)責(zé)任人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，也是人工智能成為一門科學(xué)的內(nèi)在要求［17］。人工智能對人類影響越大，其可解釋性越重要。

可解釋智能技術(shù)可以應(yīng)用于提升各項(xiàng)人工智能技術(shù)在天然氣業(yè)務(wù)中的被信任程度，讓智能決策更容易被人接受和理解，不過當(dāng)前尚處于理論探索階段，且當(dāng)前研究的熱點(diǎn)即人工智能某一局部環(huán)節(jié)的可解釋性，也并無成熟案例。

3 人工智能技術(shù)應(yīng)用難點(diǎn)與建議

當(dāng)前天然氣銷售行業(yè)在數(shù)字化、智能化技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展方面與市場化程度較高的其他行業(yè)相比還存在較大差距，但隨著市場化改革不斷深入，天然氣銷售企業(yè)通過資源、渠道等建立的傳統(tǒng)優(yōu)勢的影響力將逐漸下降，智能化發(fā)展所形成的領(lǐng)先技術(shù)能力將成為未來天然氣銷售企業(yè)的核心競爭力。天然氣銷售企業(yè)對人工智能技術(shù)的應(yīng)用并非一蹴而就，每個(gè)行業(yè)都有自身的發(fā)展特性，對其他行業(yè)技術(shù)成果的生搬硬套，通常不能取得良好效果，甚至因?yàn)樗敛环a(chǎn)生惡劣影響。天然氣銷售企業(yè)發(fā)展符合業(yè)務(wù)需要的人工智能技術(shù)，首先需要解決以下幾點(diǎn)重要問題。

3.1 數(shù)據(jù)問題

人工智能技術(shù)突破得益于智能終端流行所帶來的數(shù)據(jù)爆發(fā)，數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)最基本的原材料，讓人工智能做到“感知、思考、決策”，首先就是需要足夠多、足夠好的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。但當(dāng)前大多數(shù)天然氣銷售企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模與數(shù)據(jù)質(zhì)量尚無法滿足人工智能技術(shù)應(yīng)用的需求，這是首先需要解決的問題。天然氣銷售企業(yè)需要加強(qiáng)自身信息化水平，實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)對于主營業(yè)務(wù)的全覆蓋，以自動化手段實(shí)現(xiàn)真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的高頻記錄與積累，避免人為干預(yù)。同時(shí)，天然氣市場外部數(shù)據(jù)與情報(bào)的獲取是天然氣銷售企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用上更為薄弱的環(huán)節(jié)，天然氣銷售企業(yè)應(yīng)提升在龐雜的社會數(shù)據(jù)中分辨與業(yè)務(wù)相關(guān)度更高的數(shù)據(jù)的能力，并與之建立穩(wěn)定可靠的獲取渠道，從而解決外部數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊和與內(nèi)部數(shù)據(jù)難以融合的問題。

3.2 人才問題

發(fā)展人工智能技術(shù)不僅僅是信息部門和技術(shù)人員的責(zé)任。以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為例，業(yè)務(wù)專家、數(shù)據(jù)專家、信息技術(shù)專家缺一不可，甚至業(yè)務(wù)專家與數(shù)據(jù)專家在其中起到的作用更為關(guān)鍵。大部分天然氣銷售企業(yè)的業(yè)務(wù)部門與信息部門由于知識背景的差異溝通并不順暢，導(dǎo)致信息技術(shù)應(yīng)用效果不佳。因此天然氣銷售企業(yè)需要培養(yǎng)一批懂技術(shù)的業(yè)務(wù)專家，甚至實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)人員的技術(shù)普眾，才能真正發(fā)揮人工智能技術(shù)的價(jià)值。

3.3 體制機(jī)制問題

當(dāng)前天然氣銷售企業(yè)大多數(shù)仍是自上而下的傳統(tǒng)決策模式，上級單位制定方案下級單位負(fù)責(zé)執(zhí)行，上級單位不能完全兼顧各下級單位的情況。然而人工智能技術(shù)通常以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，數(shù)據(jù)發(fā)生在基層，決策產(chǎn)生于下層，決策影響由下向上進(jìn)行傳導(dǎo)。兩種決策模式各有優(yōu)勢，但卻有天然的矛盾。天然氣銷售企業(yè)需要研究調(diào)整現(xiàn)有的體制機(jī)制，以適應(yīng)人工智能技術(shù)應(yīng)用所帶來的變化。當(dāng)然，人工智能并不能完全替代人的作用，完全由人工智能主導(dǎo)的決策是具有極高風(fēng)險(xiǎn)的。

4 結(jié)束語

人工智能技術(shù)在天然氣銷售企業(yè)中的應(yīng)用仍然存在諸多問題和不確定性，需要天然氣銷售企業(yè)花費(fèi)極大的人力、物力以及時(shí)間才能取得一定成效。但正因如此，天然氣銷售企業(yè)在技術(shù)升級后所產(chǎn)生的技術(shù)壁壘也更難以被輕易打破。世界正處于百年未有之大變局，中國天然氣市場正迎來前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，天然氣銷售企業(yè)在技術(shù)突破上的勇氣與決心將會帶來整個(gè)行業(yè)的變革。