商业中的人工智能是指利用机器学习、自然语言处理和计算机视觉等人工智能工具来优化业务功能、提高员工生产力并提升商业价值。
定义
人工智能（ArtificialIntelligence），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的技术科学。商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业人工智能是两者的结合，简而言之，BI整合跨系统数据构建分析底座，AI则基于数据输出决策建议，形成“数据→信息→智能决策”的闭环系统。
原理
商业人工智能AI模型会通过自然语言处理（NLP）与网络爬虫技术，即通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用、对公开数据（财报、专利、招聘信息、社交媒体舆情等）和非结构化文本（行业报告、新闻报道）的自动化采集与语义解析，引导并实现资源的快速优化配置与再生，技术竞争力追踪（分析对手专利布局中的技术关键词耦合度，识别其研发方向与技术缺口），市场策略解码：（通过价格监测算法捕捉竞品定价波动与促销节奏的统计学规律），组织能力透视：（基于招聘职位描述的岗位技能需求变化，推断其战略转型优先级）此类分析可生成三维竞争力模型（技术储备深度、市场响应速度、组织敏捷度），使企业突破传统SWOT分析的静态局限，建立持续更新的动态竞争画像。
其次商业人工智能AI模型会通过也会对驱动的风险分析从单一事件预警转向系统性风险演化模拟，典型应用场景包括：供应链韧性评估（通过图神经网络建模多级供应商关系，结合地缘政治、自然灾害等外部变量，预测潜在断供链式反应），合规性智能审计（利用知识图谱自动关联跨国家、地区法规变动与企业运营动作的潜在冲突点），竞争策略对冲模拟（基于强化学习构建多智能体博弈模型，推演对手采取价格战、技术封锁等策略时的最优应对路径。）
最后商业人工智能AI模型会通过将碎片化的信息转化为可行动的决策参数，例如：机会雷达（实时监测行业技术突变，如某专利引用量突增与市场需求异动社交媒体声量异常，计算市场窗口期的剩余时间），风险仪表盘（将财务风险、运营风险、合规风险量化为动态指数，并与竞争对手风险敞口进行横向对比）战争游戏推演（在虚拟数字孪生市场中模拟攻击/防御策略，验证战略假设的有效性）
区别与结合
传统BI产品只能对历史数据进行统计，无法做到实时监控预警，更别说提前一天一周进行预测，以及更进一步的自动诊断与行动建议了。而在目前的市场环境下，瞬息万变，发现问题后再及时解决问题已经不是最先进的行为了。如果能够通过AI算法来进行各种销售指标、库存指标预测，未卜先知，一定会领先同行一大步。将AI算法融入到BI建设中，实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。人工智能和商业智能是绝配。人工智能和商业智能通过从基本阈值警报到高级神经网络警报的AI动力警报进行见证，并通过在事件发生时立即发出警报来帮助企业完全控制关键成功因素。当与创新的业务仪表板结合使用时，这些AI优势将继续革新商业智能领域。所有这些业务都摆脱了费时的过程，即从数据挖掘到挖掘趋势以及对代价高昂的问题做出反应。AI是通过提高企业中每个人解决问题的能力来实现整个企业BI商业能力的提升，AI是需要数据和算法，数据又是BI的产物，所以两者结合最终的结果就是企业中人的能力提升和整个企业的竞争力提升。
应用
AI在商业分析中的应用
AI通过实时处理和分析大型数据集，改变了商业分析方式。就像在IT运营中一样，AI利用业务数据发现隐藏模式、预测趋势，并提供可操作的洞察，支持战略决策。例如，在节假日期间，AI可以提醒工厂和超市何时需要订货。根据过往数据，一家商店需要订购多少只火鸡才能满足节日需求？
AI在商业战略中的应用
AI通过支持风险管理、监控竞争对手和分析运营来支持商业战略。它能模拟情境、评估风险、识别增长机会，使领导者能够自信地做出数据驱动的决策。例如，一家公司可能使用生成式AI模型快速生成和分析新的产品创意，基于客户偏好、外部市场趋势（如社交情绪和购买行为）和竞争者信息。这使企业能迅速决定开发哪种产品、如何分配预算、以及投入多少员工。传统的产品创意流程将成为过去，因为组织可以使用AI快速分析影响产品开发的所有因素。
AI在营销和销售中的应用
AI工具帮助营销和销售团队从客户和竞争对手数据中获得可操作的洞察。AI监测与分析工具也能提供关于客户行为的见解，从而推动更有效的活动。通过提供个性化体验、优化广告投放以及自动化线索评分，AI正在改变营销和销售格局，也在改变客户的期望。
AI在客户服务中的应用
由AI、机器学习和自然语言处理驱动的聊天机器人，通过全天候提供即时准确的回应来提升客户服务体验。通过RAG接入专属数据，这些聊天机器人可以回答从电商订单状态到视频门铃安装等问题。它们减少了等待时间，提高满意度，并让支持团队可以专注于复杂问题。
