AI(人工智能)和BI(商业智能)各有哪些优缺点?
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)是计算机科学的一个分支,它旨在研究如何使计算机系统执行类似人类智能的任务。AI系统通常具有学习、推理、解决问题、理解自然语言、识别图像和声音、规划和适应环境等能力。简而言之,人工智能是一种模拟人类智能的技术。
AI可以分为两类:弱人工智能和强人工智能。弱人工智能(或称为窄人工智能)是针对特定任务设计的系统,如语音识别、图像识别或推荐系统。这些系统通常在它们所设计的任务上表现出色,但在其他方面表现不佳。强人工智能(或称为通用人工智能)则指具有类似人类智能的通用能力的系统,能够在各种任务和环境中灵活地应对各种问题。尽管当前的人工智能技术取得了很多进展,但强人工智能仍然是一个遥远的目标。
AI领域的发展受到多种技术的推动,包括机器学习(尤其是深度学习)、自然语言处理、计算机视觉等。通过这些技术,人工智能已经在许多领域得到了应用,如自动驾驶汽车、智能家居、智能助手、医疗诊断等。然而,人工智能仍然面临许多挑战,包括道德和法律问题、数据安全和隐私问题,以及可能对劳动力市场产生的影响。
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