人工智能分析報告
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人工智能分析報告范文第1篇
一、大數據時代下的財務分析
在大數據時代，財務分析可以定位為綜合財務分析，它主要是依據一系列的大數據資料（財務與業務資料），采用專門的方法和技術，對企業經營活動進行分析和評價的一種重要工具。財務分析能為企業管理者提供數據分析和指導意見，同時分析盈利點和風險點及企業管理存在的問題，幫助管理層作出科學決策，提升企業創造價值的能力。財務分析的作用體現在：（1）反饋與評價經營結果。財務分析最主要的職能就是對企業某段時期內的經營結果進行綜合反饋與評價，并與預算進行對比，可作為考核依據，找出過去經營管理中的問題與不足，為企業下一步的工作指明方向。這是財務分析比較傳統的職能，在后續很長時間內這個職能也是相對比較重要的。（2）動態決策的數據支持。經濟越發展，競爭越激烈，企業的經營風險也越大。財務分析總結過去，著眼未來，幫助企業動態經營決策提供數據支持，從而做到精準預測商機和危機。（3）總結運營發展規律。在企業經營發展中的資金運用、資源配置、成本水平、市場份額、業務完成情況及盈利水平等都可以由歷史數據分析出基本的運營規律。了解運營規律對于企業在競爭中的準確定位、提升管理效率、保障企業順利發展有著極大的推動作用。（4）提供全面財務預算參考依據。全面財務預算在企業戰略規劃中的重要作用不言而喻，而財務預算制定時的很多數據與依據都來自于財務分析。財務分析能為財務預算做好未來的資源配置起到很好的指引，同時也可以為企業預算中的風險預警提供參考，財務分析是財務預算的基石。（5）財務分析幫助挖掘大數據價值。企業所有信息最終都會以各種數據加以呈現，數據的價值是無法估量的。大數據是企業業務的集成，數據蘊藏著企業未來的價值。大數據的變革對財務分析的影響是深刻的。智能財務分析是大數據高效利用的利器，大數據時代下的財務分析體系只有重新構建，實現業財融合的智能化分析，才能提供高效、精準的企業財務分析，幫助提升企業價值創造的效率與速度。
二、大數據時代財務分析存在的主要問題
（一）財務分析技術相對落后
目前財務分析主要還是運用Excel辦公軟件進行分析，沒有更好的財務分析技術與手段，不能快速處理海量的數據，不能實現大數據時代的交互性與實時性分析，分析技術相對落后，無法滿足大數據時代對智能財務分析的要求。事實上財務報表數據只是大數據里面很小的一部分，財務數據是對業務數據進行高度概括之后形成的二手數據。這些財務數據有很明顯的邏輯規律，而大量的業務數據瑣碎而沒有明顯的規律，這對財務分析技術提出了更高的要求，需要先進信息技術介入幫助財務分析技術實現突破。
（二）財務分析思維存在局限
目前財務分析思維還停留在傳統會計賬務的基本思維上，絕大多數人都認為財務分析就是對財務數據的分析，因此比較關注預算對比以及考慮事后審計，如每筆賬務的原因及去向等。但伴隨著財務工作的轉型，財務觸角必須深入到企業的每一個價值創造環節，將會更多地介入到企業價值管理的全過程，財務分析應該理解為企業價值管理工作的效果分析。所以財務分析思維不能只局限于會計信息，而應該從企業全局出發，獲取企業全面的相關數據，同時還應該關注數據之間的相關性，否則將無法滿足大數據時代管理的需要。
（三）財務分析數據質量不高
財務分析的基礎是數據，但目前數據來源相對單一，基本上是財務部門會計核算的數據，未能搜集業務部門的數據，數據之間也缺乏關聯性。由于是人工進行財務數據分析，所以數據加工時間長，無法實現自動化實時分析，導致輸出數據信息的數量與質量都不高，滿足不了大數據時代對數據分析的要求。
（四）財務分析與業務分析關聯度不高
目前財務分析只關注財務報表的定量數據，不能充分與經營業務分析相結合。財務與業務聯系不緊密，財務分析只有內部數據，缺乏必要的外部數據，不能關注外部市場環境的變化，沒有做深入的行業分析，也不能深入到整個產業鏈中做分析。
（五）財務分析過程中缺乏多維度
企業經濟活動涉及多種維度，從產品維度來看，企業生產的產品有很多種，有的產品相互之間可能沒有關聯，有的產品之間關聯度可能很高，同一產品不同生產階段情況也可能不一樣；從供應商維度來看，渠道供應調整都是有前兆的，加強溝通與分析可以預判后端銷售產品線的許多問題；從客戶維度來看，分析客戶消費偏好數據可以充分挖掘產品的市場潛力和前景；從地區維度來看，不同地區產品消費習慣和偏好也會有側重。目前財務分析一般能做到對單一維度的產品、供應商、客戶或地區進行分析，還不能做到不同地區下的產品分析的多維度、關聯性分析。
三、財務轉型對財務分析提出的新挑戰
（一）財務分析智能化
大數據時代的海量數據加工與處理的工作量是人工難以及時完成的，即便人工勉強完成，但數據的時效性也喪失了，大數據所蘊含的巨大商業價值可能因此而變得沒有價值。因此財務分析只有充分利用大數據技術，實現海量數據的智能化、流程化分析，才能幫助提升企業管理效率。
（二）綜合財務分析
大數據時代財務分析不僅僅是財務數據的分析，而應能夠對財務信息、管理信息和市場信息等進行綜合性分析。利用先進技術對接不同的信息系統，獲取內外部不同的數據，合理處理量化的和非量化的數據，設計不同的財務、業務指標，提高基礎數據的質量與準確性，以實現業務與財務之間的聯動分析，幫助企業及時、準確地發現商機。
（三）精細化管理會計
技術改變生活，技術同樣改變管理。信息化時代最主要的特征就是精細化與個性化。大數據技術是精細化管理的重要手段，財務分析可以借助新技術實現實時的、個性化管理定制的分析。綜合財務分析要求能把分析觸角延伸到企業的每一個細節，為精細化管理會計發揮更大作用提供支撐。
四、適應財務轉型構建智能財務分析的對策
（一）構建智能財務分析體系
財務分析在企業管理中有著極為重要的作用，大數據時代財務轉型背景下構建智能財務分析體系可以為企業可持續發展提供足夠的動力。智能財務分析借助于人工智能技術按照一定的業務邏輯實現對海量結構化和非結構化數據的采集、查詢、計算與分析，并按設定的模板自動生成分析報告，如預算執行報告、部門運行報告等。1.以經營為導向。智能財務分析體系設計時要充分考慮企業自身經營特點，以經營為導向，理清業務的基本邏輯以及與財務的關系，可以使用不同的分析方法與手段，同時實現內部數據與外部市場、行業、政策等必要數據的對接。2.全過程分析。智能財務分析可以實現全過程分析。事前，智能分析系統按照固定的流程、標準及方法對數據進行處理，并模擬設置不同條件下的變量值，最終輸出事前預測的目標值。事中，智能分析系統會隨時關注指標執行情況，一旦有變化，及時發出預警，有效糾正偏差。事后，與事前預測進行對比差異分析，探討原因，找出主要因素，并制定出有針對性的解決方案。財務分析利用大數據的先天優勢，實現了全過程分析，使得企業經營各個環節都得到有效管控，形成了貫穿整個企業價值鏈的閉環式智能分析體系，這極大地提升了財務分析的價值。3.財務與非財務指標相結合。建立科學的財務分析體系，一是要繼續完善財務指標，深入分析指標變化的原因及影響因素，以便更好地揭示企業經營規律。二是要充分開發非財務指標，比如技術人才儲備、技術研發創新、新技術運用、消費者滿意度等。三是財務與非財務指標相結合使用，從而解決企業產品薄利卻無法多銷、產品政策沒變而銷量一直下滑等情況。只有結合非財務指標的分析，才會使財務分析更加完善與立體。4.體現交互與變化。企業經營是一個動態的過程，智能財務分析可以緊密結合企業經營活動，將財務分析結果及時運用到企業經營中去，又能從經營數據中及時感知經營的變化，并對變化有所體現，真正實現了人機交互。比如企業并購后，財務分析要能及時調整，使數據在經營有變化時還具有可比性。5.創新財務分析方法。智能財務分析支持結構化與非結構化數據分析，實現了業財融合，傳統的財務分析方法遠遠不能滿足分析的需要，財務人員要敢于嘗試新的方法運用于財務分析，比如標準成本法、質量管理、資源會計、環境會計等方法。
（二）建設融合數據平臺
1.業財數據集成與共享。數據是財務分析的基礎與保證，實現智能財務分析的前提是借助大數據技術建立財務與業務數據融合共享的平臺，打破目前數據框架，全面整合企業所需數據。業財數據實現融合共享才能意味著財務與業務的溝通與傳遞成為日常，也方便業務前端及時生成所需的業務分析。財務全面深入業務，確保各環節數據信息有效共享，才能實現跨部門的綜合財務分析。2.業財數據同步。智能財務分析要建立適合自己企業特點的分析模型，在業財數據實現集成共享后，能實現業務數據與財務數據的雙向傳遞與同步更新，而不是像傳統分析模式那樣，數據只是單方向傳遞到財務部門。經營決策需要數據支撐，同時業務部門執行結果也表現為數據。只有業財數據做到同步無縫對接，智能財務分析才能真正為企業生產經營服務。3.加大業財指標關聯度。業務是企業核心，財務分析是幫助業務提升的，所以財務必須深入理解業務，與業務部門深入溝通，基于業務流程與價值鏈環節，確保關鍵節點所設置的指標能體現與業務有較大關聯度。如果業務發生調整要及時根據需要重新考慮設置新的關聯指標。關聯度高的指標才可以幫助業務管理找出薄弱環節，促進業務提升。4.結合業績考核。企業管理的一項重要內容就是業績考核，財務預算是標桿，財務分析可以幫助明確業績考核的合理性及存在的不可控性。有時業績不理想并不是員工不努力，也不是預算不合理，而是由于市場變化或其他原因造成的，財務要綜合分析出原因，并給出一定的參考意見，這樣才能為后續的價值創造貢獻力量。
（三）強化大數據庫建設與應用
智能財務分析有一套標準化、流程化的分析工具和模型，要想強化大數據分析應用，首先就是處理好數據與企業經營活動的關系，建立大數據庫。1.非標準化數據。智能財務分析不但要更快更好地處理好財務數據和結構化數據，而且要能利用新的財務分析工具和技術，對非財務數據加以反饋，以及對非結構化數據能從多維度加以體現，以解決標準化數據存在的局限性。2.內外部數據對接。智能化財務分析平臺不僅能對接不同部門，實現數據共享與協同，而且可以與必要的外部數據做好對接，比如產業鏈上下游企業的相關數據、行業數據等，只有獲取了決策所需的充分數據，財務分析才算準備到位。3.數據準確與精確。大數據庫的數據準確性可以理解為兩個方面，一方面是基礎數據的來源要準確，這是確保財務分析質量的前提。另一方面，大數據下的智能化也意味著必然存在人為不可控的因素，也就是說會存在一定的不精確。智能財務分析在強調實時與效率的同時，不能保證絕對的精確。財務分析是面向未來的，所以在基礎數據準確的前提下分析結果也可能不精確，財務人員需要加以仔細判斷。
（四）實行精細化財務分析
精細化管理需要精細化財務分析作好決策支撐。1.流程化管理分析。精細化財務分析下的基礎數據來源于不同的業務部門，業務數據應該滲透到業務流程的每個環節，這樣方便財務分析時按流程環節查找問題，進行提升。2.全方位業務管理分析。精細化財務分析是為業務服務的，只有對業務管理進行全方位的分析才能把精細化管理的觸角延到企業的供應商和客戶。比如每一筆應收賬款、每一批商品、每一筆付款等具體的數據都有責任人，并定時給出自己的分析，然后相關部門按業務性質統一匯總。3.崗位化成本管理分析。成本管理對于每個企業來說都是至關重要的，成本是由各個崗位產生的，精細化管理下有必要對成本進行崗位化的精細分析，每一崗位成本都要落實到相應崗位的具體人員。比如訂貨成本是否合理，要由具體的采購、生產和銷售崗位共同負責。在智能財務分析體系中，對于成本的核算與分析也是非常及時的，每日都有反饋，細化成本單元，深入業務前端，動態掌握企業成本管理情況。4.項目化管理分析。大數據時代企業的管理更趨向于扁平化，決策管理人員直接面向的就是一線的大數據。那么財務人員以什么樣的邏輯把分析結果呈現在管理人員面前？除了部門、產品，可能更多是的項目，這樣的項目組是依據企業需要隨時進行調整的，更加靈活。
（五）豐富財務分析形式
人工智能分析報告范文第2篇
[關鍵詞]競爭情報；競爭策略；數據庫；管理
[中圖分類號]G350 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-6432（2013）34-0095-03
在知識經濟時代，競爭情報是企業繼產品、營銷、服務之后的第4種核心競爭力，它是企業制定經營戰略與競爭決策的基礎。全球100強企業都擁有自己的競爭情報機構，我國的一些大型企業也設有競爭情報部門。競爭情報數據庫的構建和有效管理成為企業謀求發展的重要支撐。
1 競爭情報及其含義
競爭情報簡稱CI（Competitive Intelligence），它是一個組織或企業對有關自己、競爭對手、競爭環境、競爭策略等情報信息進行獲取、分析與研究，從而得出有利于提高自身競爭力的策略和方法，是為獲得競爭優勢而采取決策行動所必需的信息資源。
對于企業而言，競爭情報主要包括三類：競爭對手的情報、宏觀競爭環境的情報和企業自身的競爭情報。通過對這些競爭情報的合理利用，企業可以準確、及時地制定競爭策略，保持競爭優勢。因此，競爭情報最終形成的產品必須包含下述信息：
（1）關于外部及內部環境的；
（2）專門采集而來，經過加工而增值的；
（3）為決策所需的；
（4）為贏得和保持競爭優勢而采取行動所用的。
競爭情報的最終目的是要描繪出一幅能夠全面反映變化中的競爭環境的圖像，只有連續不斷地進行競爭情報的搜集、分析，并在信息重組的基礎上對其深度加工，才能協助領導層作出正確的決策。
2 對競爭情報數據庫的要求
競爭情報具有預警、決策支持和學習三大功能，由于本身涉及商業機密和內部資源，其安全性和針對性都很強，所以對競爭情報的數據庫也就有相應的要求。
2.1 安全性
競爭情報涉及的很多信息或知識都是很敏感的，所以競爭情報數據庫的使用者一定要在一個有安全保障的環境下才能進入系統獲取信息，比如必須與競爭情報部門取得聯系并且注冊登記、用戶名單和權限由競爭情報部門統一分配等。
2.2 時效性
競爭情報輔助企業制定戰略和決策，因此快速反應程度是決定情報價值的一個重要因素。競爭情報的時效性主要體現在兩方面：一是及時記錄已發現或出現的變化、動態和問題；二是提供快速的入口，使需要信息的用戶能夠盡快地獲取。
2.3 客觀性
競爭情報的收集、分析、研究和提供都必須是客觀的，這樣才能準確地為行動或者決策服務。因此，在數據庫的建設、維護和使用過程中，要盡量減少人為的不確定因素。
2.4 針對性
競爭情報數據庫的針對性表現在三個方面：一是數據庫的內容能滿足競爭情報的信息分析要求；二是數據庫的數據要準確、清晰，層次性好，相關關聯明確；三是競爭情報要具有很強的針對性，常與決策掛鉤。
3 競爭情報數據庫的構建
競爭情報的信息量大，數據繁多，包括不同方面、不同層次、不同形式的各類數據，如各種數據報表、會議文獻、產品信息等，企業應針對自身特點，構建具有自身特色的重點產品或學科的競爭情報數據庫。
3.1 數據庫的模塊設計
企業競爭情報數據庫的主要內容包括：市場動態監測、行業分析研究、競爭對手調研等，數據采集、加工、服務與反饋構成一個完整的生命周期。因此，企業競爭情報數據庫必須圍繞情報采集、情報加工、情報服務和評估反饋四大模塊來進行設計。
3.1.1 數據采集模塊
數據采集模塊主要負責收集各種媒介信息并對信息進行初步整理。
在進行數據采集之前，首先要進行情報規劃，明確企業的競爭情報需求并進行分解，根據用戶需求建立相關情報課題、設定情報屬性，包括分類、內容相關度、重要性和密級等。
在進行數據采集時，必須預先設置常用的情報采集源，包括競爭對手網站、行業網站、專利信息網站等，以實現對互聯網、企業內網及其他信息系統、數據庫等信息的識別、收集和轉存等功能。對預設情報采集源進行全天候的監控，在發現新的相關信息后及時通知用戶并進行采集，將采集的情報信息進行智能分類，將發送到相關部門的信息情報進行初步歸類。數據庫的情報采集分類見圖1。
由于采集對象的數據來源廣、復雜度高，采集模塊必須設計多樣化的數據接口，如提供鍵盤輸入的人工錄入界面、針對網絡資源的專題搜索工具、針對不同專題數據庫的數據套錄軟件等，同時，要對采集到的信息進行真偽甄別，避免虛假信息干擾決策。
3.1.2 數據加工模塊
數據加工主要是對采集到的信息進行挖掘分析，提煉出有價值的情報。它是競爭情報數據庫能否充分發揮效能的重要一環。
競爭情報數據庫的數據量大，既包括不同層面的數據，又包括具體對象的數據；既包括歷史性數據，也包括即時性數據，還有各種專題數據、系統參數等，數據間存在著較強的邏輯關系，其加工模塊信息流見圖2。
從圖2可以看出，經過采集、轉錄、檢索、篩選、整理、標識后形成的各類情報庫是該模塊的原料，對經過預處理的數據庫進行清洗、整合、關聯、標引、分類和聚類，使數據變得更加有序，然后將已經分類整理好的各類情報進行整合，把原來二維關系的數據庫關聯、加工成具有多維關聯的數據倉庫。這是一個復雜的過程，需要大量的歸納、演繹和推理，對數據的處理與組織的要求較為嚴密，在這一模塊中要特別注意數據挖掘技術整合。
3.1.3 情報服務模塊
情報服務是競爭情報數據庫平臺的輸出環節，它將面向企業各級管理層的各類用戶提供情報產品和服務，因此，它的高效與否關系到企業競爭情報數據庫平臺的成效。這個模塊可以實現數據庫查詢、信息簡報和情報分析報告等基本功能，也可以根據需要設置其他功能：根據用戶的登錄信息定制用戶界面；設置用戶收藏夾，允許用戶將自己感興趣的信息存到自己的收藏夾；根據信息的點擊率向用戶推薦最新和最有價值的信息；向關鍵決策者推送可能急需的信息；為用戶量身定制專題信息套餐，用戶也可以自主設定所跟蹤的本領域中的專題，獲取最新相關專題信息，無須再次上網查詢。
情報服務模塊必須提供多種情報分析模板以支持用戶的報告需求和寫作習慣；將采集來的重要信息生成報告并發送到相關用戶手中；支持情報分析成果的多種格式導出及多途徑發送；支持用戶通過瀏覽器直接閱讀信息；任何用戶瀏覽情報時，可以及時把情報信息以電子郵件或鏈接的形式推薦給其他相關人員；利用專業軟件，對后的報告的閱讀、拷貝和修改權限予以限制；提供報告的加密發送功能；提供對情報信息的全文檢索、標題、作者、日期檢索等功能，且支持檢索模板和檢索歷史等功能；提供檢索引擎服務。
3.1.4 評估反饋模塊
企業的競爭情報需求是隨著市場格局不斷變化的，只有建立固定而靈活的情報評估反饋機制，才能全面把握情報需求，更好地服務于企業競爭戰略。評估反饋既是情報生命周期的終點，又是情報周期的始點，必須實現以下三個方面的功能：一是采集源評估功能，包括情報采集量統計、情報轉化率統計等；二是情報信息評估功能，包括情報批注、情報評分、情報推薦以及情報點擊率統計等；三是情報工作評估功能，包括情報加工統計、情報統計等。通過用戶提交的情報需求信息、領導對情報信息的批注以及用戶對情報信息的評論、情報信息瀏覽量、情報加工工作量統計和情報采集源有效性的統計，可以有效地針對采集源、情報內容以及情報人員業績進行評估，持續不斷地改進競爭情報工作。
3.2 數據庫平臺的管理
在競爭情報的數據庫平臺中，主體工程和核心內容是信息網絡。信息網絡以有關辦公自動化系統為平臺，通過瀏覽器對競爭情報進行瀏覽和管理；通過數據庫服務器對客戶端進行集中管理和業務處理。
3.2.1 數據訪問管理
為防止用戶非法進入數據庫系統，任意修改數據，須對競爭情報數據庫進行數據訪問控制，在存取數據的過程中分層設卡保護。數據訪問控制大體上可分為3個層次：決定用戶能否進入系統，可以訪問哪些數據庫資源以及在資源上可有何種操作。
不同的領導階層有不同的情報需求，所以對數據資源的要求也是不一樣的，如，生產部門更需要新技術評估報告，而銷售部門就更需要市場調查報告。從一定程度上來說，過量的或不適合的數據有可能會影響用戶的使用，而權限控制是解決“將最適當的信息傳送給最適當的人”這一問題的有效方法之一。
根據適用范圍的不同，可以將競爭情報用戶分為高級用戶和職能用戶兩大類。其中，高級用戶包括高級決策者和管理員，享有所有的使用權限；職能用戶指職能部門主管類的使用者，可以細分成組，如，生產部門、研發部門、財務部門、人力資源部門等，整個職能部門的人員具有和部門主管一樣的資源訪問權。每位用戶對數據的訪問必須通過控制部的校驗，從用戶進入系統時具有的權限和操作對象允許的權限兩方面來保證數據的安全。
3.2.2 數據傳輸管理
競爭情報具有一定的保密性質，除了采用局域網技術以外，有部分內容還需要進行特殊的傳輸管理。加密是數據管理中最常用的方法，但是加密也是有代價的，依加密、解密的復雜程度不同，數據庫平臺建設的投入也不一樣，而且會或多或少地影響響應時間。因此，必須權衡加密、解密的代價和數據本身的價值，確定合理的算法。在對競爭情報數據庫中的數據進行傳輸控制時，還應針對不同的數據采用不同的處理辦法。
3.2.3 數據庫整合
企業的情報部門應根據用戶的需求，以專業數據庫做基石，在競爭情報數據庫平臺上將信息資源進行整合，從網絡資源到專題數據庫（如企業數據庫、產品數據庫、專利數據庫等）以及其他相關信息（市場信息、政策信息等），使用最先進的數據倉庫技術，把原有二維數據關系的數據庫拓展成多維關聯的數據倉庫；采用信息真偽辨識技術、信息分析技術（數據挖掘、關聯分析等技術）、信息處理技術（主題析取、自動聚類、信息綜合等）等，把傳統的信息提供平臺提升為面向知識服務的平臺，然后再考慮數據庫信息的和推送（信息保存、信息定制推送、界面定制、用戶互動），實現數據庫的個性化服務。
4 競爭情報數據庫的構建與管理中應注意的問題
競爭情報數據庫建立在現代信息技術基礎之上，是一個個性化的人機協作工作的情報管理系統。在建設過程中，應特別注意以下三方面問題：
4.1 數據質量問題
競爭情報的數據量大、來源廣、格式不統一，在數據庫建立過程中會出現許多人為的和系統的誤差，這樣便無法準確地反映市場信息等實際情況，也就達不到決策輔助和安全預警的目的。從競爭情報數據庫的建立過程來看，數據質量問題主要表現為以下幾點：一是數據質量差；二是數據轉化或者提取過程中產生誤差；三是數字化過程中出現的數據丟失、交叉或重疊等；四是數據錄入過程中出現的錯誤或丟失等；五是數據維護過程中的失真。
在數據源階段，就要通過不同類型的數據源分析，明確分類，然后將各種來源的數據轉化成統一的格式進行存儲。
在數據錄入階段，首先要具備良好的錄入界面，即錄入界面入口清晰、分類明確，避免數據入庫錯誤；其次，要在對應的數據庫中進行數據匹配，也就是。
在數據維護階段，需要及時維護，盡快替舊換新。競爭情報具有很強的時效性，過時的數據將嚴重影響企業的決策，而同一類或同一個競爭情報是變化和發展的，企業需要的是最前沿、最及時、最準確的數據，需要數據維護工作跟上步伐。
4.2 知識產權問題
知識產權問題是數據庫建設中無法回避的問題，競爭情報亦如此。據世界知識產權組織統計，大約130多個國家的著作權法以某種方式規定了對數據庫的著作權保護。
我國的《著作權法》及其相關條例沒有提到對數據庫的保護，甚至沒有直接提到“數據庫”這一概念。在我國知識產權法規目前還不夠完善的情況下，企業自建的競爭情報數據庫如果僅限于學習和研究之用，人們還是可以接受并認為是合理的，但是2006年7月1日頒布實施了《信息網絡傳播權保護條例》，對搜索內容利用版權方面做了較大的限制，因此，如果競爭情報數據庫的內容傳播到公開媒體上，就必須考慮知識產權的問題。
4.3 人員培訓問題
競爭情報數據庫的建設與管理是一項實踐性非常強的工作，需要結合企業的信息基礎設施和業務流程進行定制化的設計和開發，競爭情報工作人員必須全程參與，只有經過專業培訓才能夠勝任。培訓內容包括競爭情報理論知識，情報搜集、分析、處理、傳遞等工作技能以及應用軟件的使用等，通過提高員工的業務素質，使競爭情報服務過程中的情報采集、情報加工、情報服務、評估反饋等每一個環節都能夠有效實施。
5 結 論
企業要制定戰略決策、提升核心競爭力，離不開競爭情報。競爭情報數據庫的建設與管理是一個復雜的系統工程，必須以專門的數據庫（企業數據庫、專利數據庫、市場數據庫、政府信息庫等）為基礎，輔以網絡和其他媒體信息的搜集，才能達到預期目的；在技術上要整合數據挖掘技術，融入人工智能技術，不斷完善其功能模塊，才能確保完成對競爭情報的處理、組織和分析，滿足企業對競爭情報的要求。
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