人工智能(AI) VS 商业智能(BI) 区别与联系是什么？

数据被认为是新时代的石油，AI与BI都是基于数据来产生价值，也被认为是未来企业业务成功的关键要素。那么它们到底有哪些差异？是否可以完美结合！为企业提供更深入、更全面的数据分析，帮助企业做出更明智的决策，发现商机，提升竞争力？

人工智能，全称是Artificial Intelligence，缩写AI；商业智能，英文是Business Intelligence，缩写BI。不管是BI 或是AI 都是基于资料分析的基础之上，利用资料来学习知识的方法，他们的目标都是通过从资料中提取出有价值的部分来生产数据知识。

了解BI 和AI 之间的差异本身并没有太大的用处，重点是我们应该要了解BI 或是AI 能为我们做什么，搞清楚不同，研究结合点，这才是重中之重。

从功能看AI与BI的区别？

BI 的功能是什么？

一般来说，大家所定义的BI，目前主要以资料视觉化的方法为主，透过视觉化的呈现，让我们更容易*「读取资料中的知识」*。

AI 的功能是什么？

然而，在AI 的认定上，目前主要以机器学习或认知方面的学习模型为主，透过学习模型可以推论或是预测未发生的事件。

从数据资料看AI与BI的区别？

AI和BI 各有所长，各擅其场，目的不同，应用场域也各有分别，必须视你的问题需求，应用方式，资料来源，甚至资料种类、资料型态等，多方面的考量，才能够选择适合你自己的智慧化应用服务架构，千万不要一开始就说我要视觉化图表，我要即时监控看板，我们要机器学习模型，还要人工智慧，这样你不但会不知道从何开始，更不知道要做什么，也不知道可以拿来干嘛，最后一定是无疾而终，白忙一场。

基本上，我们从大方向来分，BI 偏向于处理结构化的资料，AI 偏向于处理非结构化的资料，但这不是绝对，另一方面，若以智能化服务来分，BI 偏向于做资料的洞察、资料分析、即时监控，AI 则偏向于做资料探索、预测应用、以及辅助的服务，但是这些分类方法都不是绝对的，你应该要从了解自己的资料开始，清楚定义自己的问题需求，再依照自己的状况、成本、人力、架构等考量，选择适合自己的智能化服务开发建置方法，这才是有用且聪明的选择。

AI与BI 的相似性

不论是BI 还是AI 都是从资料为基础开始，虽然BI 和AI 所需要的资料来源、资料种类、资料型态会有差异，而且资料萃取、资料处理、资料整合的需求也不一样，但是，基础都是「资料」，都会需要资料服务平台来支援各种资料处理和储存的方式，

从定义汇总AI与BI的区别？

	BI	AI
它是什么？	传统分析使数据分析变得更容易，但决策权却掌握在人类手中	高级分析功能使计算机能够自行做出关键的业务决策
目标	简化数据收集和分析流程，为企业提供有用的信息和分析，帮助企业做出决策	模仿人类的智能、行为和思维过程，帮助企业做出理性决策
为何以及何时使用它？	根据已收集的数据形成洞察力；它用于回答过去发生的事情	分析大量大数据，用于回答未来会发生什么
它是如何工作的？	它基于统计分析原理	它使用复杂的机器学习和深度学习算法
它对企业有何帮助？	它分析过去的数据，使企业能够做出更好的数据驱动决策，以改善业务流程、客户服务和员工满意度	它在机器中创造类似人类的智能，使企业能够预测客户需求、竞争对手的地位和市场变化
应用位置	BI 在分析层次中位居首位	在分析层次中，AI 排在 BI 之后
应用	主要用于报告、数据挖掘、数据仓库，并以现代、直观的仪表板形式突出显示历史数据中的关键矩阵和视觉效果	主要用于预测分析、游戏、预测、自然语言处理、机器人、图像识别和自动驾驶汽车
目标和最终结果	它从收集和分析来自各种数据源的数据点开始，到以可视化报告和仪表板结束	它首先训练计算机系统像人类一样思考和工作，最后获得对未来的预测洞察
用处	BI 有助于描述分析	人工智能是规范分析的关键参与者

AI+BI，是完美结合？

AI和BI各自在数据分析领域发挥着重要作用。AI通过机器学习、自然语言处理等技术，可以从海量数据中提取模式、趋势，实现数据的智能化处理；而BI则更侧重于数据的可视化呈现，帮助用户更直观地理解数据。可以在以下几个方面做出改变：

提供实时数据分析能力：AI技术可以实现对实时数据的快速处理和分析，帮助企业更及时地发现问题和机会。结合BI的数据可视化功能，可以将实时数据以直观的图表形式展现，帮助用户更好地理解数据背后的含义，做出更即时的决策。
增强预测性分析能力：AI的机器学习算法可以通过历史数据预测未来趋势，帮助企业提前制定应对策略。结合BI的报表和仪表盘功能，可以将预测结果以易懂的方式呈现给用户，帮助他们更好地理解预测结果的意义，从而调整业务策略。
简化数据分析体验：大语言模型的能力集成到BI中，将大幅度简化BI工具的操作体验，让非专业人员也能使用。

AI+BI如何更好地结合，可以阅读《AI+BI：结合大语言模型实现对话式的智能报表系统》。

可快速集成到BI系统中的AI大模型API有哪些？

AI大模型有两种分发模式，企业本地化部署或使用在线开放API接口，本文重点推荐在线API接口，企业可以快速用于研究和试用，在商业使用时，在考虑是本地化部署。

开放模式的大模型API推荐：

百度文心一言大模型，专注于中文语言理解，优化了搜索和交互体验。
百川大模型，为开发者提供了丰富的定制化解决方案。
ChatGPT，以其对话能力著称，为用户交互和自动化客服提供了新途径。
Gemini，以其精准的语言生成和理解技术，推动了智能助手的发展。
Symanto NLP API 是一个自然语言处理（NLP）工具，专门用于实时文本数据分析和系统集成。它可以处理情感分析、情绪分析、主题检测和分类、个性特征、沟通风格、品牌推荐和语言检测。

Mass部署的大模型API推荐：

NLP Cloud 是一个人工智能平台，允许您使用最先进的人工智能引擎，甚至使用自己的数据训练自己的引擎。该平台在设计上注重数据隐私，因此您可以安全地在业务中使用人工智能，而不会泄露机密。
Cohere是一个大型语言模型（LLM）开放平台，它提供了一系列高级的人工智能服务，使开发者和企业能够构建由大型语言模型驱动的应用程序。