中国商业智能行业研究报告 2017年区别于能够实现海量数据的管理、简单分析与可视化的传统商业智能，艾 瑞的此份商业智能报告将聚焦于人工智能技术如何用于商业智能决策，实 现商业经营的智能化与自动化
摘要 报告核心观点商业智能概述1 商业智能核心技术剖析2 商业智能典型应用场景3 商业智能典型公司案例4 商业智能的挑战与未来5商业智能行业概念界定 商业智能的下一步，智能化与自动化 商业智能（BI，Business Intelligence）概念的提出可追溯至1958年，通常将其视为把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。过去的商业智能不能给出决策方案，也不能自动处理企业运行过程中遇到的问题
借助于人工智能与其他相关学科的技术进步，现代商业智能已能在特定场景中实现商业经营的智能化与自动化。因此，本 报告聚焦于将人工智能技术用于商业智能决策，试图对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包括智 能语音、计算机视觉等感知智能）在现阶段应用的价值
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制
ETL 抽取 转换 装载 数据仓库 数据挖掘 OLAP 可视化 分析结果 企业内部 数据 企业外部 数据 结构化 数据 非结构化 数据 人工智能与其他相关技术 传统商业智能的延伸 智慧营销、金融风控、动态定价、智能客服、智能投研分析等 智能化自动化 本 报 告 重 心 传 统 商 业 智 能 传统BI为商业经营的智能化与自动化奠定基础商业智能与大数据 大数据为商业智能的发展提供土壤 来源：艾瑞根据专家访谈、公开资料等研究绘制
互联网高速发展数据覆盖更多人群有效拓展业务范围 海量数据 为各领域创新技术的探索与应用 创造基础条件 网络浏览数据商城下单记录运营商数据通讯数据GPS 高维度数据 提升模型表现 改变模型对单一变量的 过度依赖 …… 动态数据即时更新 避免在市场环境变化、客群转移、产品迭代时 基于存量历史数据建模所导致的模型性能衰减、准确率下降 互联网、移动互联网高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据随之而来，为机器学习等前沿技术在各领域中的探 索及落地提供可能，进一步拓展了被服务人群且显著提升服务质量。另一面，产业缺乏通用标准约束，数据在采集及流转 过程中污染程度不一，数据加密不规范引致的数据泄露时有发生，数据孤岛亦成为企业业务发展的掣肘（如金融方面，企 业多为基于自身平台积累的独有数据做征信，评分适用范围将大大受限），通用标准的建立需要政府及产业界的共同努力
数据质量决定模型可能上限 结合模型和算法逼近物理上限 大数据对商业智能的贡献
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