商业智能Business Intelligence（BI）和人工智能Artificial Intelligence（AI）是两个不同的领域，AI中的“智能”指的是类似于人类的计算机智能，而BI中的“智能”则指的是智能决策。
虽然它们在目标、技术、应用等方面有所区别，但也存在一定的联系和互补性。
一、两者对比
1. 目标和应用层面：
- 商业智能（BI）主要关注于通过数据分析支持企业的决策制定。它通过数据仓库技术，将数据转化为信息，帮助管理人员理解企业的业务状况并做出决策。
- 人工智能（AI）则旨在模拟、延伸和扩展人的智能，使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、感知和语言理解。
2. 技术层面：
- BI的核心技术通常包括数据仓库、查询报表和数据分析等，使用的算法相对简单。主要用于报告、数据挖掘、数据仓库，并以现代直观仪表板的形式突出历史数据中的关键指标和视觉效果。
- AI技术则更为复杂，特别是涉及到深度学习、机器学习等算法，它需要进行特征工程来识别和处理大量数据。主要用于预测性分析、游戏、预测、自然语言处理、机器人技术、图像识别和自动驾驶汽车
3. 数据处理：
- BI倾向于将大型数据集分割成多个小表，以便对特定业务主题进行统计分析。
- AI则可能将多张表合并为一张表，以求解目标变量与各种自变量的相关性。
4. 决策支持：
- BI一般用于高层的辅助决策，通过报表和仪表板展示关键业务指标。
- AI则可以用于基层的重复性单一任务，通过学习模型快速吸收信息并做出决策。
5. 发展和落地：
- BI已经在企业中得到广泛应用，有成熟的产品和市场。
- AI尽管在某些领域取得了显著进展，但在企业中的广泛应用和落地仍需时间。
6. 结合与互补：
- 人们期待AI和BI的结合，以实现数据到信息再到决策的自动化流程。
- AI可以帮助处理和分析大量数据，而BI则将这些分析转化为易于理解的格式供决策者使用。
7. 行业现状和趋势：
- 根据麦肯锡的调研，全球企业的AI使用率大幅提升，对AI的资本投入也在增长，预计AI将为中国的关键产业带来巨大的增长机会。
二、应用案例
AI（人工智能）和BI（商业智能）在商业应用中有许多实际案例，它们各自在不同的领域内发挥作用，并且可以结合使用以增强决策和运营效率。
1.商业智能（BI）的应用案例：
销售分析：BI工具可以帮助企业分析销售数据，识别趋势，优化库存管理。
市场趋势：通过BI，企业可以监测市场趋势和消费者行为，以指导产品开发和营销策略。
财务报告：BI系统可以自动化财务报告流程，提供实时的财务分析和预算监控。
运营效率：BI可以揭示运营过程中的瓶颈，帮助企业优化流程和降低成本。
客户分析：BI可以分析客户数据，帮助企业理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
风险管理：BI可以帮助企业识别潜在风险，进行风险评估和管理。
仪表板和报告：BI提供的可视化仪表板可以实时展示关键业务指标（KPIs），帮助管理层快速获取业务概览。
2.人工智能（AI）的应用案例：
客户服务自动化：AI聊天机器人和虚拟助手可以提供24/7的客户支持，处理常见问题并提升客户体验。
个性化推荐系统：电商平台和流媒体服务使用AI算法分析用户行为，从而提供个性化的购物和内容推荐。
预测性维护：在制造业中，AI可以分析机器数据来预测设备故障，减少停机时间并优化维护计划。
欺诈检测：金融机构利用AI模型监测交易模式，以识别和预防欺诈行为。
自然语言处理（NLP）：AI的NLP技术被用于语音识别、情感分析和自动内容生成。
自动驾驶汽车：AI在自动驾驶技术中起着核心作用，处理复杂的驾驶决策和环境感知。
图像识别：在医疗影像分析中，AI可以帮助诊断疾病，而在零售业中则可以用于智能监控和防盗。
三、完美匹配
BI和AI在各自领域单独增长的速度是难以想象的。然而，大多数企业没有意识到的是AI和BI的结合优势，可以帮助他们创建全新的商业模式。虽然BI在分析历史数据方面非常有用——通过使用分析模型，AI通过使用类似人类的解决问题的技能、学习和判断使预测未来结果变得轻松。
话虽如此，这不是BI和AI之间的战斗，而是这两种技术如何成为商业卓越的完美匹配。
AI和BI结合的应用案例：
1. 增强的预测分析：结合BI的历史数据分析和AI的预测模型，企业可以更准确地预测销售、库存需求和市场趋势。
2. 自动化的业务流程：AI可以自动化BI分析中发现的某些重复性任务，如自动填充报告或触发基于特定数据阈值的行动。
3. 深入的数据洞察：AI可以处理和分析BI收集的大量数据，揭示深层次的模式和关联，为决策者提供更深入的洞察。
4. 智能决策支持系统：结合AI的机器学习和BI的数据可视化，可以创建智能决策支持系统，帮助管理层基于数据做出更明智的决策。
5. 个性化营销：通过结合AI的用户行为分析和BI的市场细分，企业可以实施更有针对性的营销活动。
这些案例展示了AI和BI如何在不同行业中发挥作用，以及它们如何相互补充，共同推动企业向数据驱动的决策和运营转型。
以前，独立的BI应用程序能够分析历史数据；但是，当与AI结合时，它可以考虑到历史数据的模式，建议未来会发生什么。此外，BI中进行的数据处理和分析为AI应用提供了大量有用的资源；通过整合和利用这些洞察力，企业可以构建预测性机器学习模型，并获得快速且更准确的结果。
AI支持的BI可以更深入地探究未知问题，并在以前未检查的数据中找到关键洞察力。通过利用自然语言生成能力的好处，它可以使企业理解这些洞察力的含义以及他们应该如何采取行动。当它们一起使用时，它们可以自动审查过去的数据并提供对新的和有趣的特征的警报。由AI驱动的BI平台可以为分析师们腾出大量时间，并使他们能够进入更有效的数据分析项目。通过将BI与AI的最佳能力结合起来，企业将有机会更有效地分析和提取可操作的洞察力。
四、结论
综上所述，商业智能和人工智能在数据处理、决策支持和应用领域上各有侧重，但它们之间存在潜在的协同效应，可以相互补充，共同推动企业决策的智能化和自动化。
