BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集预测的能力，更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AIBI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AIBI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。
对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在IT信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。
大数据、BI和AI之间的关系可以详细解释如下：
大数据是现代社会中迅速积累起来的庞大而复杂的数据集合，具有海量、高增长率和多样化的特点。这些数据来源于各种不同的来源，包括传感器、社交媒体、企业数据等。大数据的处理和分析对于企业和社会具有重要的价值，可以帮助人们更好地理解世界和预测未来。
BI（商业智能）是一种以数据为基础的解决方案，旨在帮助企业更好地管理和分析数据。它通过数据仓库、业务逻辑和KPI以及数据可视化等技术，将数据转化为有价值的洞见，为企业的决策提供支持。BI可以帮助企业更好地理解其业务情况，例如客户行为、市场趋势等，从而做出更明智的商业决策。
AI（人工智能）是一种更为先进的解决方案，它通过大数据和算法的应用，实现收集+预测的能力，为决策提供更加精准的支持。AI的应用范围非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。AI技术的应用可以帮助企业更好地理解客户的需求和行为，预测市场趋势，优化业务流程等。
总的来说，大数据、BI和AI是相互关联的，它们在处理和分析大量数据方面具有共同的目标。然而，它们在处理数据的深度和广度、以及在决策支持的智能化程度方面存在差异。大数据是AI和BI的基础，AI则可以看作是BI的延伸和升级，它们三者共同构成了现代企业数据分析和决策支持的重要工具和方法。