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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