封装与测试:充分利用数据可缩短测试时间，加快将产品推向市场的步伐。数据整合和互联可大大提升数据利用率。为半导体测试公司与零部件供应商建立数据交换平台，一方面可以及时找到错误的根源;此外，还可以减少发生故障的芯片数量。此类平台可以使故障芯片数量减少50%。

管理:人工智能客服系统从客户问题的语义理解和问题识别出发，在识别出的问题中搜索大数据，分析问题的意义，生成知识图谱，从而匹配答案并制定决策。人工智能客服系统可实现24小时在线客服，随时解答问题，提高客户满意度，节约半导体企业的人力成本，让员工从枯燥和高压的工作中解放出来，专注于更有价值的工作。

5.2分析工具助力深入了解客户

分析工具主要用于管理，包括决策和客户开发。数据驱动的决策支持无疑已成为半导体企业了解潜在客户的重要手段，能够帮助企业做出更理性的决策，接触更多客户。数据分析工具可用于分析与企业日常收入变化有关的信息和相关销售数据。基于客户信息和外部辅助数据，分析工具可为半导体产品定价提供指导和建议，从而形成智能的定价方案。与客户互动的过程可以产生大量数据。通过不断积累客户需求数据，企业可以深入分析、了解客户的偏好和需求，并帮助实现精准营销和大规模的个性化推荐及服务。

5.3主数据管理至关重要

主数据管理包括不同组织内的数据收集、分类、管理和清理等，是人工智能数据分析以及多种数据分析工具的基础。

半导体企业的数字化转型基于数据应用和更加先进的企业生产和运营管理。各个传感器和智能设备生成的数据能否实时存储到数据集中?如何进行数据分类?如何管理并清除结构化和非结构化的数据?如何共享不同领域的数据?以上这些问题，主数据管理都能一一解决。

在设计和制造半导体的过程中，主数据管理能够提供智能的设备数据—数据分析。在封装和测试和环节，主数据管理能够连接封装和测试企业与零部件供应商的数据。在管理过程中，主数据管理可处理业务经营与财务数据。

结语

随着消费类电子产品需求饱和，半导体行业的增长将趋于平缓。然而，许多新兴领域将为半导体行业带来充分的机遇，特别是汽车和人工智能的半导体应用。

在汽车行业，安全相关电子系统的普及呈爆炸式增长。到2022年，汽车半导体元器件的成本将达到每车600美元。微控制单元、传感器和存储器等汽车半导体设备需求激增，汽车半导体供应商将因此获益。未来十年，自动化、电气化、数字互联及安防系统的发展将推动汽车电子设备和子系统中半导体元器件的数量不断增长。

人工智能半导体市场竞争激烈，不但在应用层面如此，半导体芯片层面不同体系架构亦在相互角逐。出于提升效率、降低成本的考虑，人工智能芯片在数据中心的应用持续增长，云技术领域因而成为人工智能芯片的最大市场。

最后，中国已经成为全球主要半导体厂商的重要收入来源，其中许多企业有超过一半的营收来自中国。意图进军中国市场的跨国企业应当综合考虑包括政策、技术、市场营销、物流和全球策略等在内的多方因素。跨国企业务必在进入中国市场之前清晰认识自身所处环境，制定最佳的市场进入策略。