AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点？
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发布时间：2022-04-22 02:25
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时间：2023-09-16 18:37
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。
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时间：2023-09-16 18:37
现在都已经是DI数据智能时代了，传统商业和智能商业的本质区别可以用一个字来概括：“活的闭环”。数据是“活”的，用户的每一次行为都转化为新的数据汇入数据的大海，而每一个新数据的汇入都实时引发各个数据集的连锁反应；算法是“活”的，用户对产品、服务的每一次体验，都成为算法迭代成长的养分，使算法越来越聪明地反映商业本质；反馈闭环是“活”的，在其中， 产品在迭代，数据在流动，算法在成长；最终，我们所熟悉的工业时代的机械逻辑——预先设定一切——将被彻底*，取而代之的将会是一个全新的商业生态系统和商业形态。
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时间：2023-09-16 18:38
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
最明显的研究成果就是机器人。
而BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地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。
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时间：2023-09-16 18:38
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
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时间：2023-09-16 18:39
一个是人工智能，一个是商业智能；从商业智能走向人工智能，中间会隔着数据挖掘；所以，大数据是最基本的前提。
