为什么人工智能和商业智能都很重要?

　　人工智能(AI)和商业智能(BI)几乎相似但又截然不同，有时可以将AI视为BI的升级版本。与商业智能相比，人工智能是一个较新的行业。商业智能利用不同的技术和工具来收集和分析商业数据，而人工智能则利用计算机系统来模仿人类的能力，如解决问题、学习和判断。本文深入探讨了人工智能与商业智能的区别，及其在相关情况下的优先级。

　　人工智能和商业智能之间的区别

　　1、AI与BI的目标：BI旨在通过收集和报告来分析数据。BI增强了数据的质量和一致性，同时引导它们走向更清晰的路径，但是它们并没有指导在决策过程中如何使用数据。Microsoft、Oracle和Tableau等企业使用BI工具创建电子表格、操作指标、仪表板、图形、图表和其他显示。此外，他们还将这些工具用于涉及业务的各种功能，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的智力.通过模拟人类需求,它作出一致的决定。此外,它还使系统能够从它们的数据中学习,并在一定时期内改进它们的性能。

　　2、AI与BI的的用例：对于企业运作的方式而言，BI变得如此普遍和基本，以致于组织中的人员甚至没有意识到依赖它。那些从业务角度使用过MicrosoftExcel或任何其他电子表格应用的个人,可能会遇到BI。组织还使用BI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。

　　BI可以从各种来源收集数据，并以内聚和统一的格式表示数据，这使企业能够更深入地了解如何最好地为客户服务。企业还使用商业智能来提高运营效率。

　　如今，从医疗诊断到建立可持续能源网络，再到让个人更好地了解客户需求，人工智能被应用于各个领域。有许多人工智能驱动的企业应用程序，包括流程自动化。自动化流程等应用程序更新诸如客户需求和记录之类的信息，管理客户标准通信，并提供关于标准化合同和文档的基本指导。

　　3、技术：BI使用的技术包括数据仓库、数据挖掘、ETL(提取转换和负载)、数据报告工具,如在线分析处理和达什登。

　　AI利用机器学习、神经网络、自然语言处理(NLP)、机器人等技术。

　　4、实现机制：BI通常需要用户友好的界面和工具。实现包括设置数据源、开发数据模型以及设计报告和仪表板。

　　AI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知识来实现。与BI相比，AI的实现更复杂，对资源的消耗也更大，包括数据准备、模型训练和频繁的监控。

　　AI在BI中的作用

　　1、数据分析： AI可以通过整合最新数据分析机制来支持国际银行间银行。 AI中的机器学习可以通过算法分析关键数据，而传统的BI工具可能会缺乏这些算法。

　　2、自动化： AI可以使BI工具通过自动化的数据处理和分析快速提供输出，减少人工参与。

　　3、对不断变化的市场场景的即时响应：AI系统对市场变化的响应和反应速度，使组织能够快速做出决策。AI驱动的BI工具监控来自不同来源的实时数据，使组织意识到可能对其业务产生影响的重大事件，同时启动快速的战略调整。

　　4、便捷决策：AI确保决策顺畅。与可能受到偏见或表现波动水平影响的人类不同，AI机制根据收到的数据提供直接而紧凑的分析和建议。

　　总结

　　AI和BI是相辅相成的，只有将AI和BI结合起来，才可以认为是BI的升级版。然而，人工智能的实现需要大量的专业知识，包括机器学习、NLP(自然语言处理)、数据科学和算法开发。综上所述，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，而且速度更快。

　　常见问题解答:

　　1、AI和AI的主要区别是什么?

　　答：AI专注于创建系统，并自主地适应和学习数据资源，而BI则为企业和组织收集、分析和报告数据。

　　2、AI和BI是如何帮助企业的?

　　答：AI通过分析数据和通过算法模拟人类行为来增强业务。BI从各种来源收集数据，分析它们以在生成报告和仪表板的同时揭示洞察力。

　　3、AI和BI可以一起使用吗?

　　答：AI和BI可以集成在一起。AI可以通过提供更新的分析机制和自动化来增强BI，从而带来更高效、更有洞察力的业务氛围。