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AI+BI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，AI+BI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。
AI就是人工智能，模拟人类的智能，更多的是模拟人的某种能力，例如图像识别，语音识别等自然语言识别，以及用专家经验来挖掘数据背后的关系，他是关注人解决问题的能力，受众更多的是人，AI提高的是人解决问题的能力。
BI是商业智能，商业分对内的管理和对外的合作，他的受众是企业，提高的是企业的内部协同办公的能力和对外合作处理事件的能力，BI提高的是企业解决问题的能力。
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。
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
商业智能（Business Intelligence），英文缩写为BI。
BI可以帮助企业梳理其生产关系，培养依托数据做决策的基础和习惯。而AI则是一种先进生产力，它能够帮助我们把业务专家、数据分析师等人所积累的业务经验和知识，固化到系统，进而使它演变成企业长久的数据资产。
所以，大数据是生产资料，BI梳理生产关系，AI是先进生产力
观远数据AI+BI的商业智能解决方案正是基于这种理念下的产物。观远数据首创性地提出一整套从BI（基础分析）到AI（智能决策）的完整“5A”落地路径方法论，立足于自身在基础数据分析的出色实力，引入AI预测引擎填补了传统人工运营的前瞻性与实用性，助力企业构建最强决策大脑。目前观远数据已与联合利华、百威英博、迪卡侬等知名零售客户达成众多优秀的数据分析与AI技术深度融合的商业落地解决方案。
