什么是AI和BI,商业智能有什么区别?
BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。
对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。
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2024-07-26 广告
AI就是人工智能，模拟人类的智能，更多的是模拟人的某种能力，例如图像识别，语音识别等自然语言识别，以及用专家经验来挖掘数据背后的关系，他是关注人解决问题的能力，受众更多的是人，AI提高的是人解决问题的能力。
BI是商业智能，商业分对内的管理和对外的合作，他的受众是企业，提高的是企业的内部协同办公的能力和对外合作处理事件的能力，BI提高的是企业解决问题的能力。
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
商业智能（Business Intelligence），英文缩写为BI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。
例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。
而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
那什么是AI呢？简单的说，AI技术探索的是怎么用电脑系统来模拟人类的思考方式，例如人类是怎么解决问题，学习和做判断。通过不断更新的算法，AI程序能更准确地模拟人类的行为和思考过程，从而来更好地帮助甚至替代人类来做出更合理的决定。即使在技术的初期，在商业领域，各大公司已经对AI技术的应用抱有巨大的期望。一份由PwC做的问卷显示，72%的商界领袖认为使用AI技术可以把员工从繁复的重复劳动中解脱，从而能专注于更有意义的工作中。
而BI产品（Business Intelligence）是指用各种的技术和工具来收集并分析数据，来帮助用户更有效地做商业决定。换句话说，BI产品能够帮助用户把大量且杂乱的数据，转变成清晰、可阅读的数据。正如MicroStrategy所提供的BI解决方案，不同行业和职位的商务人士都能利用BI产品，来实时查看采集到的数据，并用它来建电子表格、图表等可视化方案，以此来更快地做出合理的商业决策。
“BI产品并没有告诉你应该做什么；它只是告诉你过去怎么样，现在进展如何。”
正如来自Dayton University的教授Michael F. Gorman所说，现在的BI产品并没有很好地辅助用户来发掘更深层次的原因，导致了一些关键的影响因素往往隐藏在大量的数据之下，导致企业用户并不能完全利用数据快速地做出商业决策。
在2018年，Gartner（全球权威IT研究与顾问咨询公司 ）针对BI行业的一份报告预测，到2020年，一个现代的商务智能分析平台上应该有90%的功能融合了AI技术。由此可见在BI软件中融入AI技术的必要和迫切。
