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。
我们都知道，在数据平台的规划中，底层大数据平台规划要稳，未来业务目标、形态、日志分析才能稳步进行。所以观远数据的AI+BI就是基于完好的BI基础，利用AI算法达到准确度的提升，一步一步进化到实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。本回答被提问者采纳
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。
传统的工具性BI肯定就不太适用了，要想实现全渠道经营分析到精细化客户运营这种需求，就必须要加一些诊断预测功能。观远数据选择的是底层依托Spark技术，最终到AI的深度应用，就可以帮助企业解决传统零售运营中商品结构老化、浪费营销资源、顾客对促销不敏感，以及线上运营中获客成本高，销售转化率低、促销频繁但收益难衡量等常见问题。