什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别?

1. 什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别?

人工智能AI（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。用通俗的话来说就是研究如何让计算机拥有一定的人类的智能，去做人能够做的事。
如今，经过几十年的发展，人工智能已经建立了学习模型，在一定程度上能无限度的吸收知识并在脑海中模拟学习，部分领域甚至已经替代并超越了人类。

数据分析-派可数据商业智能BI
总的来说，人工智能AI的优势是更好的学习和模拟，它能够在短时间内吸收巨量的信息，然后根据自己的逻辑模型做出合理的决定，来帮助人类做出更合适的判断。

数据分析-派可数据商业智能BI
商业智能BI（Business Intelligence），是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。在企业中发挥的作用主要就是将企业中不同业务系统（ERP、CRM、OA ）打通并进行有效的整合，然后利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析，为企业提供决策支持。

数据分析-商业智能BI
商业智能BI的优势就是能够把不同来源、不同格式、不同规范的海量数据整合汇总到一个数据仓库中，然后通过ETL和数据模型对数据进行处理，分类分级以指标、标签的形式储存到数据仓库，由分析人员将这些数据通过商业智能BI的数据可视化转化为可用信息，把企业整体的发展情况展现给管理人员，辅助管理人员进行决策。

可视化大屏 - 派可数据商业智能BI
目前，人们期待看到人工智能AI和商业智能BI结合的产品，就是希望这两个系统互补，由商业智能BI把数据转化为信息，然后人工智能AI把信息转化为决策，形成一个不需要人类干预，完全自动化输出决策信息的流程。

2. BI（商业智能）与AI（人工智能）有什么区别，一定要捆绑使用嘛？

不用捆绑使用，他们的特点及区别如下
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。

3. 商业智能BI能给企业带来哪些好处？

商业智能BI能给企业带来的好处其实还是看与企业所在行业的契合度的，但是目前大数据时代，大多数行业都开始发现数据的潜在价值，并且对于数据分析的需求也越来越大了，所以，商业智能，也就是BI对于企业带来的好处也是越来越多的，毕竟商业智能BI在挖掘数据价值方面还是有先天优势。
例如：BI可以对本来杂乱的数据进行维度上的分类，对比，分析与展现，可以提高数据的利用率；BI可以根据数据对风险进行预估，辅助决策者进行决策，合理规避风险；BI可以更直观的展现数据，通过地图、统计图、表格的联动，让使用者更直观的了解数据的价值。
具体你也可以取接触一些BI产品，比如亿信BI，了解BI产品的功能可以帮助你更好的理解BI的使用场景。

4. 什么是AI和BI,商业智能有什么区别?

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。

5. BI （商业智能）是什么？起到什么作用？它的未来市场怎么样？

1. 商业智能是什么?目前，BI 领域大致可划分为数据仓库（DW）、OLAP和报表展示、数据集成、数据挖掘和针对行业的解决方案等。­

2. 通常被理解为将企业中现有的数据进行分析，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从国内来看，商业智能(BI)已经被电信、金融、零售、保险、制造等行业越来越广泛的应用，操作型BI逐步在大企业普及，也就是说商业智能(BI)不仅限于高层管理者的决策之用，也日益成为普通员工日常操作的工具。

3. 根据《调查：2009-2010年中国商业智能（BI）市场分析》，2009年中国大陆地区的商业智能市场份额约为26亿元人民币，比2008年增长18%，约占企业管理软件的市场份额的8%。由于金融危机的影响，2009年部分企业的商业智能投资受到抑制，随着2010年全球经济的逐步复苏，在未来几年内商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速。­

4、目前进入国内市场的BI厂商实际数量并不多，下表列出了截止到2009年中国大陆地区的主要BI厂商。­

厂商、产品名称                           简介
IBMDB2以及Cognos、SPSS、DataStag         覆盖BI全部领域
OracleOracle、Hyperion                                 覆盖BI全部领域，数据挖掘领域有待加强
MicrosoftSQL Server                                       覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高
奥威智动Power-BI                                           主要是OLAP和报表领域，适合中小型企业，性价比高。
InformaticaInformatica                                     主要是数据集成领域
TeradataTeradata                                          主要是数据仓库领域
SybaseSybase IQ                                           主要是数据仓库领域
SAPBusiness Objects、Crystal Reports         主要是OLAP和报表领域
SASSAS                                                          数据挖掘领域领先
尚南BlueQuery                                               主要是OLAP和报表领域(已被用友华表收购)
润乾润乾报表                             主要是OLAP和报表领域
探智Trinity                                                      主要是数据集成领域


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6. 智能AI有什么优势

　应客智能Ai电话机器人采用的是语音交互系统代替传统语音群呼，人机互答，100%真人动态为您主动挑选、发展有效客户，帮助企业解决招聘难、人力成本高等问题。不必再为员工处理操作不到位而担忧，能够在最短的时间给客户做分类，做到标准化实行，低成本处理，时时刻刻都在工作，不需要双休和年假，不需要五险一金。
　　应客智能Ai电话机器人;通过精准的语音途径，群呼潜在客户，机器人能够主动建议“有感情有语调的真人动态”语音呼叫，直接将有潜在意向的客户条理的推荐给企业，企业销售直接大幅度跟进人工无法抵达的销售率，大大提高了成单量。
　　不少电销人员反映，随着话务量的增加，企业还需要招聘大量的电话销售人员，可是新员工上岗适应时间长，再加上现在出现封号问题，很多能够熟练操作并且优秀的员工随时都有离职的可能，而且，人力成本的增加，企业的成本也随着越来越高，公司成本也越来越高，但成交量和销售额却一直上不去，这些问题成了阻碍公司发展的原因。因此，企业雇佣电话销售人员成为了一个不太正确的选择。
　　在这样的情况下，应客智能AI电销机器人就"诞生"了，它有效的解决了企业面对的这些痛点。只需要电销人员导入标准话术，智能电销机器人便可以开始工作了，它能够主动外呼客户，和用户进行无障碍语音交流，主动挑选客户意向，将客户的信息进行记载，数据在后台可以清晰可见;智能电销机器人筛选出意向客户之后，再由人工销售人员进行后期的跟进，提高工作质量和效率的同时，降低企业的生产成本。

7. 大数据和BI商业智能有何区别？有何相关

大数据 ≠BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级。
1、大数据和BI两者的区别
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，解决的是管理运营战略的问题。
大数据(Big
 
Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据侧重于解决某一类问题的方法，比如全网用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。
不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从"道"的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
当然纯粹从思想的角度讲，两者在概念上是可以实现统一的，都遵循数据-信息-知识-智慧这个脉络，甚至在更高的层次，两者也是可以统一的。
大数据不是空口说说，它的第一要务就是解决业务问题，大数据一定程度上就是用全新的数据技术手段来拓展和优化业务，传统企业需要聚集一拨人来研究这个问题，需要有人专门研究和探索。如果对外，想清楚新的商业模式，如果对内，想清楚在哪个场景，可以用大数据的手段提升效率。
当前大数据可以产生价值的地方，从行业的角度看，金融、银行、互联网、医疗、科研都有广阔的前景。从领域的角度看，广告、营销、风控、供应链都是大数据发挥价值的地方，对于特定企业，比如电信运营商，大数据也可以在网络优化等方面提供新方法。
并不是每个企业都需要打造自己的大数据平台，需要考虑到企业的信息化水平和各项成本，量力而行吧，可以自行研发 ，比如BAT;也可以选型采购，比如传统大企业；中小型企业也可以租用，比如用阿里云和AWS。
就事实来讲，BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据相对于传统BI，也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，BI人员既不要一提大数据，就嗤之以鼻，认为它是新包装的马甲，其实就那么回事;也不需妄自菲薄，以为搞大数据就那么高大上，它的确是BI大多数思想的传承。

8. 什么是商业智能（BI）？举例说明