人工智能和商业智能为何如此重要

人工智能（AI）和商业智能（BI）几乎相似却又截然不同，有时你可以将人工智能视为商业智能的升级版。与商业智能相比，人工智能在行业中较新。商业智能使用不同的技术和工具来收集和分析商业数据，而人工智能则使用计算机系统来模仿人类的能力，如解决问题、学习和判断。我们将深入探讨人工智能和商业智能之间的区别，以及它们在相关情况下的优先级。

人工智能与商业智能的区别

人工智能和商业智能的目标

商业智能旨在通过收集和报告来分析数据。商业智能提高了数据的质量和一致性，同时引导数据走向更清晰的路径，但它们并不指导如何在决策过程中使用数据。微软、甲骨文和 Tableau 等公司使用商业智能工具创建电子表格、运营指标、仪表盘、图表和其他显示。此外，它们还将这些工具用于一系列涉及业务的不同功能，其中包括人力资源和市场营销。

另一方面，人工智能的目标是模拟人类智能。通过模拟人类的需求，人工智能可以做出协调一致的决策。此外，它还能让系统从数据中学习，并在一定时间内提高性能。

商业智能和人工智能的应用案例

商业智能在企业运营中已变得如此普遍和基本，以至于企业中的人甚至没有意识到他们依赖于商业智能。从商业角度来看，使用过 Microsoft Excel 或任何其他电子表格应用程序的人都可能接触过商业智能。企业也使用商业智能来了解客户的需求。他们通过聊天机器人、电子邮件包括社交媒体与客户互动。

商业智能可以收集来自不同来源的数据，并以有凝聚力的统一格式表示出来，使企业能够更深入地了解如何为客户提供最佳服务。企业还利用商业智能提高运营效率。

如今，人工智能被广泛应用于各个领域，从医疗诊断到建立可持续能源网，以及让个人更好地了解客户的需求。由人工智能驱动的企业应用不胜枚举，其中包括流程自动化。自动化流程等应用程序可更新客户需求和记录等信息，管理客户标准通信，并为标准化合同和文档提供基本指导。

技术

商业智能使用的技术包括数据仓库、数据挖掘、ETL（提取、转换和加载）、OLAP（在线分析处理）等报告工具和仪表板。

人工智能使用的技术包括机器学习、神经网络、自然语言处理、机器人技术等。

实施机制

商业智能通常需要用户友好的界面和工具。实施工作包括建立数据源、开发数据模型、设计报告和仪表盘。

人工智能可以通过数据科学、机器学习和算法开发方面的专业知识和专业技能来实现。与商业智能相比，人工智能的实施更为复杂，对资源的要求更高，包括数据准备、模型训练和频繁监控。

人工智能在商业智能中的作用

数据分析

人工智能可以通过整合最新的数据分析机制来支持商业智能。人工智能中的机器学习可以通过算法分析关键数据，而这正是传统商业智能工具可能缺乏的。

自动化

人工智能可使商业智能工具通过自动化数据处理和分析快速提供产出，减少人工参与。

即时应对不断变化的市场环境

人工智能系统对市场变化的反应速度使企业能够快速做出决策。人工智能驱动的商业智能工具可监控来自不同来源的实时数据，使企业意识到可能对其业务造成影响的重大事件，同时迅速启动战略调整。

决策便捷

人工智能可确保决策的顺利进行。人类可能会受到偏见或绩效水平波动的影响，而人工智能机制则不同，它们会根据所收到的数据提供直接、紧凑的分析和建议。

总结

人工智能和商业智能是相辅相成的，只要将两者结合起来，人工智能就可以被视为商业智能的升级版。然而，人工智能的实施需要大量的专业知识，包括机器学习、自然语言处理、数据科学和算法开发。总之，两者在现实生活中都很重要，但与商业智能相比，人工智能在行业中较新，而且比商业智能更快。

常见问题

人工智能和商业智能的主要区别是什么？

人工智能的重点是创建系统，除了自主适应和学习数据资源外，商业智能则为企业和组织收集、分析和报告数据。

人工智能和商业智能在哪些方面帮助企业？

人工智能通过算法分析数据和模拟人类行为来提升企业。商业智能从各种来源收集数据，对其进行分析，在生成报告和仪表板的同时揭示洞察力。

人工智能和商业智能可以结合使用吗？

人工智能和商业智能可以结合在一起。人工智能可以通过提供最新的分析机制和自动化来增强商业智能，从而提高效率和洞察力。