1樓：樂觀的mr張先生
人工智慧(artificial intelligence) ，英文縮寫為ai。
商業智慧（business intelligence），英文縮寫為bi。
它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
當時將商業智慧定義為一類由資料倉儲（或資料集市）、查詢報表、資料分析、資料探勘、資料備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。
商務智慧系統中的資料來自企業其他業務系統。
例如商貿型企業，其商務智慧系統資料包括業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和**商資訊等，以及企業所處行業和競爭對手的資料、其他外部環境資料。
而這些資料可能來自企業的crm、scm等業務系統。
2樓：
bi可以幫助企業梳理其生產關係，培養依託資料做決策的基礎和習慣。而ai則是一種先進生產力，它能夠幫助我們把業務專家、資料分析師等人所積累的業務經驗和知識，固化到系統，進而使它演變成企業長久的資料資產。
所以，大資料是生產資料，bi梳理生產關係，ai是先進生產力
觀遠資料ai+bi的商業智慧解決方案正是基於這種理念下的產物。觀遠資料首創性地提出一整套從bi（基礎分析）到ai（智慧決策）的完整“5a”落地路徑方**，立足於自身在基礎資料分析的出色實力，引入ai**引擎填補了傳統人工運營的前瞻性與實用性，助力企業構建最強決策大腦。目前觀遠資料已與聯合利華、百威英博、迪卡儂等知名零售客戶達成眾多優秀的資料分析與ai技術深度融合的商業落地解決方案。
3樓：派可資料
bi目前實現的是收集資料，提供反饋，輔助決策的能力，以資料為基礎的，面向資料管理和分析，屬被動角色。而ai則輔以大資料，演算法等得到更有價值的資訊，實現收集+**的能力，更多的是主動角色。
雖然ai的應用範圍非常廣，但結合bi現仍是處理結構化的資料。而此處二者的交集在於機器學習和資料探勘，但又略有不同。ai的機器學習強調演算法，bi的資料探勘還包括對資料的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等複雜ai演算法。
未來,ai與bi的區別在於bi負責梳理生產關係，ai是先進生產力。那麼ai+bi模式通過將ai嵌入bi，構建基於ai的bi平臺，利用ai的智慧讓bi系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和準確。
對於結構化的資料，bi系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結使用者畫像，分析人群行為資料，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，ai+bi的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯絡，**更為準確。
對於非結構化的資料，bi可以應用影象處理、語音工程和文字分析等ai技術，智慧化地處理複雜業務場景。如語音轉文字，錄入資料及產出想要的報表等。
業務場景除了在 it 資訊化基礎比較紮實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備複用性。這個時候通過ai完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。
4樓：微策略中國
過去的2018被稱為ai（artificial intelligence）爆發的“元年”，人工智慧技術也逐步融入到社會生活的方方面面，各種資本、巨頭和創業公司紛紛湧入，將ai拉到了資訊產業革命的風口，在這一年google也將戰略由“mobile first” 變成了“ai first”，可以見得許多巨頭公司已經預見到了ai技術的巨大發展潛力。
那什麼是ai呢？簡單的說，ai技術探索的是怎麼用電腦系統來模擬人類的思考方式，例如人類是怎麼解決問題，學習和做判斷。通過不斷更新的演算法，ai程式能更準確地模擬人類的行為和思考過程，從而來更好地幫助甚至替代人類來做出更合理的決定。
即使在技術的初期，在商業領域，各大公司已經對ai技術的應用抱有巨大的期望。一份由pwc做的問卷顯示，72%的商界領袖認為使用ai技術可以把員工從繁複的重複勞動中解脫，從而能專注於更有意義的工作中。
而bi產品（business intelligence）是指用各種的技術和工具來收集並分析資料，來幫助使用者更有效地做商業決定。換句話說，bi產品能夠幫助使用者把大量且雜亂的資料，轉變成清晰、可閱讀的資料。正如microstrategy所提供的bi解決方案，不同行業和職位的商務人士都能利用bi產品，來實時檢視採集到的資料，並用它來建電子**、圖表等視覺化方案，以此來更快地做出合理的商業決策。
“bi產品並沒有告訴你應該做什麼；它只是告訴你過去怎麼樣，現在進展如何。”
正如來自dayton university的教授michael f. gorman所說，現在的bi產品並沒有很好地輔助使用者來發掘更深層次的原因，導致了一些關鍵的影響因素往往隱藏在大量的資料之下，導致企業使用者並不能完全利用資料快速地做出商業決策。
在2023年，gartner（全球權威it研究與顧問諮詢公司 ）針對bi行業的一份報告**，到2023年，一個現代的商務智慧分析平臺上應該有90%的功能融合了ai技術。由此可見在bi軟體中融入ai技術的必要和迫切。
5樓：itgirl派小星
ai是人工智慧，bi是商業智慧，主要是藉助finebi等智慧的bi工具對企業運營中的資料進行分析，來幫助企業更好的發展。
什麼是ai，叫人工智慧，和bi，商業智慧有什麼區別
6樓：派可資料
bi目前實現的是收集資料，提供反饋，輔助決策的能力，以資料為基礎的，面向資料管理和分析，屬被動角色。而ai則輔以大資料，演算法等得到更有價值的資訊，實現收集+**的能力，更多的是主動角色。
雖然ai的應用範圍非常廣，但結合bi現仍是處理結構化的資料。而此處二者的交集在於機器學習和資料探勘，但又略有不同。ai的機器學習強調演算法，bi的資料探勘還包括對資料的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等複雜ai演算法。
未來,ai與bi的區別在於bi負責梳理生產關係，ai是先進生產力。那麼ai+bi模式通過將ai嵌入bi，構建基於ai的bi平臺，利用ai的智慧讓bi系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和準確。
對於結構化的資料，bi系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結使用者畫像，分析人群行為資料，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，ai+bi的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯絡，**更為準確。
對於非結構化的資料，bi可以應用影象處理、語音工程和文字分析等ai技術，智慧化地處理複雜業務場景。如語音轉文字，錄入資料及產出想要的報表等。
業務場景除了在 it 資訊化基礎比較紮實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備複用性。這個時候通過ai完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。
7樓：
人工智慧(artificial intelligence) ，英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
有個電影就叫人工智慧
8樓：
bi可以幫助企業梳理其生產關係，培養依託資料做決策的基礎和習慣。而ai則是一種先進生產力，它能夠幫助我們把業務專家、資料分析師等人所積累的業務經驗和知識，固化到系統，進而使它演變成企業長久的資料資產。
所以，大資料是生產資料，bi梳理生產關係，ai是先進生產力
觀遠資料ai+bi的商業智慧解決方案正是基於這種理念下的產物。觀遠資料首創性地提出一整套從bi（基礎分析）到ai（智慧決策）的完整“5a”落地路徑方**，立足於自身在基礎資料分析的出色實力，引入ai**引擎填補了傳統人工運營的前瞻性與實用性，助力企業構建最強決策大腦。目前觀遠資料已與聯合利華、百威英博、迪卡儂等知名零售客戶達成眾多優秀的資料分析與ai技術深度融合的商業落地解決方案。
9樓：廣州雲移資訊科技****
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
最明顯的研究成果就是機器人。
而bi（business intelligence）即商務智慧，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的資料進行有效的整合，快速準確地提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。
商務智慧bi什麼，和商業智慧有什麼區別
10樓：匿名使用者
二者是一樣的，商務copy智慧bi又叫商業智慧，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的資料進行有效的整合，快速準確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。商業智慧bi在資料架構中處於前端分析的位置，其核心作用是對獲取資料的多維度分析、資料的切片、資料的上鑽和下鑽、cube等。通過etl資料抽取、轉化形成一個完整的資料倉儲、然後對資料倉儲的資料進行抽取，而後是商業智慧的前端分析和展示。
國外bi廠商tablaeu、國內finebi都很不錯。
什麼是bi，商業智慧bi是什麼？
11樓：匿名使用者
珠海奧威軟體power-bi，解釋商業智慧bi是指是從系統資料中提取有效的資訊，從浩瀚的資訊中及時地發現有價值的知識，為企業決策層的思維決策和戰略發展提供有力服務，儘量減少管理決策中憑經驗、拍腦袋的風險和隱患，從而充分提高企業市場快速反應力與競爭力的軟體解決方案。
而今伴隨著企業資訊化發展的浪潮洶湧，組織流程的固化、改進，知識的積累、應用，技術的創新、提升，作為商業智慧管理的系統軟體bi也在不斷求新求變，在推進企業資訊化建設中繼續建功立業。
bi新走向之一：融合加強，演變成門戶化
cio必須清楚認識，未來的商業智慧bi趨勢將是基於全面資訊整合的服務，將是一種企業級跨部門運作的基礎資訊系統，可以聯結企業各個崗位上的各個工作人員，可以聯結企業各類資訊系統和資訊資源，真正實現跨平臺，最後演變成門戶化，而不是以前單
一、隔離、枯燥的系統。
在基於企業戰略和流程的大前提下，bi應可通過類似門戶的技術對各個業務系統進行整合，使得bi與oa、crm、erp、scm以及其它系統之間能實現融合整合，系統之間的結構化資料能通過門戶管理平臺互相呼叫、展現，全面提供決策支援、知識挖掘、商業智慧等一體化服務，實現企業數字化、知識化、虛擬化。這時bi或已遠遠超出傳統bi的範疇，演變成為企業綜合性強大管理支撐平臺，換為企業知識門戶ekp、管理支撐平臺mss等名稱或更能體現其價值。cio應努力推動企業bi向綜合平臺、門戶化方向發展。
什麼是AI，叫人工智慧，和BI，商業智慧有什麼區別
派可資料 bi目前實現的是收集資料，提供反饋，輔助決策的能力，以資料為基礎的，面向資料管理和分析，屬被動角色。而ai則輔以大資料，演算法等得到更有價值的資訊，實現收集 的能力，更多的是主動角色。雖然ai的應用範圍非常廣，但結合bi現仍是處理結構化的資料。而此處二者的交集在於機器學習和資料探勘，但又略...
AI（人工智慧）和BI（商業智慧）各有哪些優缺點
派可資料 bi目前實現的是收集資料，提供反饋，輔助決策的能力，以資料為基礎的，面向資料管理和分析，屬被動角色。而ai則輔以大資料，演算法等得到更有價值的資訊，實現收集 的能力，更多的是主動角色。雖然ai的應用範圍非常廣，但結合bi現仍是處理結構化的資料。而此處二者的交集在於機器學習和資料探勘，但又略...
大資料和bi商業智慧有何區別？有何相關
客優資料 大資料 bi商業智慧，大資料也不是傳統商業智慧的簡單升級。1 大資料和bi兩者的區別 bi businessintelligence 即商業智慧，它是企業資料化管理的一整套的方案，用來將企業中現有的資料進行有效的整合，快速準確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策，解決的...