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。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门跨学科领域，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的计算机系统。人工智能的主要目标是让计算机或其他类型的机器能够模仿、模拟或者超越人类的认知、推理、学习、感知、交流和创造等能力。

人工智能可以分为两大类：

弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能或应用人工智能，是专门针对某一特定任务或领域设计的智能系统。这些系统通常只能完成特定任务，而不能泛化到其他任务或领域。例如，语音识别、图像识别、推荐系统等。

强人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）：指具有广泛认知能力和泛化能力的人工智能系统，能够像人类一样在各种不同任务和领域中表现出智能。强人工智能目前尚未实现，仍然是研究和探索的目标。

人工智能的发展和应用涉及许多技术和方法，如机器学习（Machine Learning，尤其是深度学习，Deep Learning）、知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、智能机器人（Intelligent Robotics）等。

人工智能已经在各个领域取得了显著的成果和广泛的应用，如医疗、金融、教育、交通、工业生产等。然而，人工智能的发展仍面临诸多挑战，包括技术突破、伦理道德、法律法规、数据隐私和安全等问题。

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