在现代数字革命中出现了许多企业技术，随之而来的是大量宣传，而这几乎是不可能实现的。但是人工智能（AI）可能是一个例外，它具有改变企业未来的力量。如果将AI与其他企业技术相结合，这将更加值得信赖。其中，商务智能（BI）解决方案通常要求用户具有丰富的背景知识才能充分发挥其潜力。此时，有必要集成AI以通过添加自动化和其他技术来简化BI处理，并增加处理和自然语言处理（NLP）的规模。这些因素对于赢得不发达的受众（非技术性企业用户）至关重要，而正是由于受众的扩大，才将AI与之前的颠覆性技术区分开。自动化为效率打开了大门。使用BI，用户可以访问大量数据，但是他们必须提出正确的问题才能获得正确的见解。对于没有BI经验的用户，这被证明是有问题的，他们可能不知道哪种请求将获得最有价值的信息。人工智能是突破这一门槛的关键。它可以有效消除对预定问题的需求。 AI中的自动化功能允许计算机通过确定数据点之间的关系来处理BI数据分析，以生成相关的见解，甚至包括用户不知道的必要见解。在发现了这些关键的业务关系之后，该解决方案将自动生成一个仪表板，以可视方式呈现发现的问题。以制造业为例。 AI和BI可以帮助跟踪先前的机器故障并收集导致这些故障的详细信息，例如繁重的工作流程或机器老化。然后可以将此信息应用于现有机器，并且在基于类似条件的需要维护时，机器将自动发出警报。最终，制造商将能够在问题发生之前进行预防，减少维修时间和降低成本并最终提高效率。结合使用AI和BI以实现更高的准确性AI和BI的结合使用不仅使更多的人使用这些解决方案，而且还增加了可以分析的数据量。机器学习技术比人类更快地分析大型数据集，从而可以为每个决策考虑更多信息，同时减少了检查该信息的时间，并最终提高了使用BI的效率和准确性。这在零售业尤其是传统企业中尤其有效，由于当今的电子商务巨头的出现，这些行业正在发生巨大的变化。传统零售商必须采用智能技术才能保持领先地位。通过结合使用AI和BI，零售商可以根据过去六年而不是过去六个月的销量数据做出库存决策。这将使零售商能够更准确地了解消费者的偏好，并确保在正确的时间提供正确的产品，从而使消费者可以在每个决策中都处于重要位置。 NLP打破了使用障碍。 AI最著名的功能是能够理解人类语言（最好的例子是Alexa的迅速普及，其2017年的月度用户增加了325％）。此功能也可以用于BI解决方案。 AI允许用户仅提出问题，并且将在几秒钟内填写数据，而无需像以前一样在输入数据后掌握用于生成见解的公式。综上所述，这可以降低用户的使用障碍，因为获得见解不再需要掌握BI专业知识。医疗保健行业必须处理大量数据。实际上，世界上大约30％的数据与医疗保健有关。通过这些数据，可以获得重要的信息以降低成本，但是，如果您不掌握用于收集此类信息的正确方程式和方法，则无法获得该信息。这就是使NLP独一无二的原因。用户不需要分析可以获取信息的旧数据或输入方程式，只需使用简单的语言即可告诉软件他们想要查询的内容。例如，为了更好地制定部门预算计划，医疗保健专家可以问：“告诉我过去五年中为公司运营预算不足的部门。” “然后，该软件可以通过快速分析数据来给出答案，并帮助医疗保健官员更有效地制定未来几年的预算计划。 AI能够使BI成为一种流行的技术，将其受众扩大十倍，并同时提高数据孤岛的效率。人工智能的承诺有望实现。它与其他破坏性企业之间的另一个区别