代數字革命過程中出現了許多企業(yè)技術，隨之而來是大量的宣傳，這些宣傳多半是無法實現的。但人工智能（AI）可能是個例外，它有能力改變企業(yè)的未來。

如果將AI與其他企業(yè)技術結合起來，這就更值得相信了，其中，商業(yè)智能（BI）解決方案通常要求用戶具備豐富的背景知識才能充分發(fā)揮潛力。這時就需要結合AI，從而通過增加自動化等技術簡化BI的處理，提高處理和自然語言處理（NLP）的規(guī)模。這些因素對于贏得未開發(fā)的受眾（非技術性企業(yè)用戶）至關重要，正是因為受眾群的擴大，AI才會與之前的顛覆式科技區(qū)別開來。

自動化打開效率之門

? ? ? 借助BI，用戶可以訪問大量數據，但必須提出適當的問題才能獲得正確的洞察。對于沒有BI經驗的用戶來說，這證明是有問題的，他們可能不知道什么樣的請求會得到最有價值的信息。AI是打破這一門檻的關鍵，它可以有效消除預先確定問題的需要。AI中的自動化功能讓計算機能夠通過確定數據點之間的關系，處理BI數據分析，以生成相關洞察，甚至是用戶不知道的必要洞察。發(fā)現這些關鍵業(yè)務關系后，解決方案會自動生成儀表板，形象地呈現發(fā)現的問題。

? ? ? 以制造業(yè)為例，AI和BI可以幫助追蹤之前的機器故障，并收集導致這些故障的詳細信息，例如繁重的工作流程或機器老化。然后這些信息可以應用到現有機器上，機器根據類似的情況，當需要維護時自動發(fā)出警報。最終，制造商將能夠防患于未然，降低維修時間和成本，最終提高效率。

? ? ? AI和BI結合使用，實現更高準確性

? ? ? 結合使用AI和BI不僅可以讓更多人能夠使用這些解決方案，還可以增加可被分析的數據量。機器學習技術分析大數據集的速度比人類更快，這讓每次決策能夠考慮更多信息，同時減少檢查這些信息的時間，最終提高使用BI的效率和準確性。

? ? ? 這在零售業(yè)尤其有效，特別是傳統企業(yè)，由于當今電商巨頭的出現，它們正在經歷巨大的變化。傳統零售商必須采用智能技術才能保持領先，通過結合AI和BI，零售商可以根據過去六年（而不是過去六個月）的銷售量數據做出庫存決策。這會讓零售商更準確地了解消費者偏好，保證在正確的時間提供正確的產品，從而在每次決策時都能將消費者擺在重要位置。

? ? ? 商業(yè)智能打破使用門檻

? ? ? AI最為人熟知的功能是能夠理解人類語言（最好的例子是迅速走紅的Alexa，2017年其每月用戶增加了325?%）。這項功能也可以用于BI解決方案，AI讓用戶只需要提出問題，數據會在幾秒鐘內填入，不需要像之前一樣掌握輸入數據后生成洞察的公式。綜合來看，這可以降低用戶使用門檻，因為獲得洞察不再需要掌握BI專業(yè)知識。

? ? ? 醫(yī)療保健行業(yè)必須處理大量數據，實際上，全世界大約30%的數據是與醫(yī)療保健相關的。通過這些數據可以獲得重要的信息來降低成本，但如果不掌握收集這類信息的正確方程式和做法，就無法獲得信息。這正是NLP的獨特之處。用戶不需要艱難地分析舊數據，或者輸入可以獲得信息的方程，只需要用通俗的語言告訴軟件想要查詢的內容。例如，為了更好地制定部門預算計劃，醫(yī)療保健專家可以問：“告訴我過去五年公司運營中預算不足的部門。”然后，軟件通過快速分析數據就可以給出答案，并幫助醫(yī)療保健官員更有效的制定未來幾年的預算計劃。

? ? ? AI有能力讓BI成為一種大眾技術，將其受眾群擴大十倍，同時提高數據孤島之間的效率。AI的承諾是有望實現的，它與其他顛覆性企業(yè)技術的另一個不同點是它的普及不會讓任何人感到驚訝。桌面數據發(fā)現/可視化等之前的創(chuàng)新技術對于遺留下來的供應商猶如晴天霹靂，該領域的部分供應商依然在為迎頭趕上而奮力一搏。相比之下，大多數公司已經在積極投資AI，并通過客服聊天機器人等方式將其功能應用到BI。

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