BI 는 현재 데이터 수집, 피드백 제공, 의사 결정 지원 기능, 데이터 기반, 데이터 관리 및 분석, 수동적인 역할을 하고 있습니다. AI 는 큰 데이터, 알고리즘 등 더 가치 있는 정보를 얻고 수집+예측을 할 수 있는 능력, 더 많은 적극적인 역할을 합니다.
AI 의 응용 범위는 매우 넓지만 BI 와 결합하면 여전히 구조화된 데이터를 처리하고 있습니다. 여기서 이 둘의 교차는 기계 학습과 데이터 마이닝이지만 약간 다릅니다. AI 의 기계 학습은 알고리즘을 강조하고, BI 의 데이터 마이닝은 데이터 관리도 포함하며, 알고리즘 선택도 비교적 간단하고, 신경망과 심화 학습 등 복잡한 AI 알고리즘도 없다.
앞으로 AI 와 BI 의 차이점은 BI 가 생산 관계를 빗질하는 일을 담당하고 있으며, AI 는 선진 생산성이라는 점이다. 그런 다음 AI+BI 모드는 AI 를 BI 에 내장하여 AI 기반 BI 플랫폼을 구축하고, AI 의 지능을 활용하여 BI 시스템이 더 복잡한 비즈니스 시나리오를 해결하고 보다 정확한 분석 결과를 산출하여 의사 결정을 과학적이고 정확하게 할 수 있도록 합니다.
구조화된 데이터의 경우 BI 시스템은 기계 학습 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 앞서 언급한 요약 사용자 초상화, 군중 행동 데이터 분석, 수천 명의 사람들, 정밀 마케팅 결과 등을 들 수 있습니다. 또한 금융 분야의 위험 모니터링도 있습니다. AI+BI 모델은 금융 위험과 기타 지표, 행동 간의 내적 연계를 분석하여 예측이 더 정확합니다.
구조화되지 않은 데이터의 경우 BI 는 이미지 처리, 음성 엔지니어링 및 텍스트 분석과 같은 AI 기술을 적용하여 복잡한 비즈니스 시나리오를 지능적으로 처리할 수 있습니다. 음성 변환 문자, 데이터 입력, 원하는 보고서 출력 등.
비즈니스 시나리오는 IT 정보화 기반이 비교적 탄탄한 산업뿐만 아니라 심도 있는 장면화된 세분화에도 있으며, 이러한 분야에서는 공통성이 없습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 솔루션이 재사용성이 없다는 것도 이해할 수 있다. 이때 AI 를 통해 일부 알고리즘 일치를 완료하고 일치하는 결과에 따라 비즈니스 실행을 구동합니다.