BI到AI，隔一个数据科学平台的距离

Gartner：Business intelligence (BI) is an umbrella term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices that enable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance.

根据Gartner定义，商业智能是一个涵盖性术语，包括应用、架构和工具，以及获取和分析信息以提升和优化决策与性能的最佳实践。

BI通常被理解为将企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等各种数据。需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。

但随着数据的激增以及业务的环境变换，传统的BI已经无法满足企业的增长需求，越来越多的企业BI平台需要加入数据分析能力。

Gartner：Artificial intelligence is technology that appears to emulate human performance typically by learning, coming to its own conclusions, appearing to understand complex content, engaging in natural dialogs with people, enhancing human cognitive performance (also known as cognitive computing) or replacing people on execution of nonroutine tasks.

根据Gartner定义，人工智能是一种技术，能够通过学习提出自己的结论来模仿人类行为，表现为可以理解复杂内容，参与和人类的自然对话，提升人类认知表现（也叫做认知计算），或者代替人来执行非例行的工作任务。

典型应用如无人驾驶汽车、自动的语言识别和产生、发现概念和提取摘要（对检测潜在风险并协助人类快速理解海量且实时变化的信息非常有用）。

AI和BI的最大区别在于AI能通过学习得出自己的结论，而BI则是呈现数据统计结果为人类得出结论提供支持。

Gartner会为客户提供问题解答的服务，2014年关于AI的问题有14个，而到了2016年，关于AI的问题达到了290个。

Venture Capital报告显示，截至2016年11月，全球范围内跨13个种类、总计1485家与人工智能技术有关公司的融资总额达到89亿美元。

人类无法战胜人工智能了么？这个问题也许并不适合正面回答。人类擅长并行处理（模式识别），但不擅长顺序处理（逻辑验证），而机器正好相反。人类看一眼就知道眼前是一只猫，而机器需学习上千万张猫的图片来提取特征，才能进行判断。

机器拥有自己的解决问题和完成任务的方法。

这就是人工智能的大脑-数据科学平台。数据科学包括数学统计、计算机科学以及领域知识，以从数据中提取价值为目的。数据科学可以看作是对数据的商业加工，其不仅仅可以将数据转化为信息，还可转化为产品如个性化推荐、实时竞价、精准营销。

AI可以在多个领域实现应用，区别于传统BI，帮助企业实现数字驱动的增长

BI，统计销量和增长率，做客户群体细分，以此制定营销计划。

AI，分析上网等行为数据，针对每个消费者建立定制化的营销策略。

BI能针对人群制定几套或者一套最合适的方案；AI能针对每个人制定最合适的营销方案。

BI，客户服务系统，收集统计客户问题，再分配到相关客服人员进行解答。

AI，智能的客户问答系统，实时解析客户问题，通过语义分析提取问题关键字，自动回复客户。

语义分析帮助快速定义客户问题，并通过预设的问题答案自动回复。相比BI， AI能代替人自动执行动作。

BI，统计客户资料，统计并分析客户的资金流向和变动。

AI，提取金融欺诈的行为和属性特征，实时监控资金变动，预测并定位风险，并在风险行为发生前提出预警和干预，保障资金安全。

AI挖掘隐性的关联关系，比如资金的转移地点和风险的关系，并能提前干预。

BI，通过学生提交的信息进行统计，分析贫困生特点。

AI，对学生在校生活消费行为等进行分析，特征提取与建模，实现了对贫困生的精准预测功能，能够在线实时发现虚假申报。

AI帮助减少人工干预、避免信息或实际情况的遗漏。