AI와 BI의 차이점은 무엇인가요?

현재 BI가 구현하는 것은 데이터 수집, 피드백 제공, 의사결정 지원 기능이다. 이는 데이터 기반으로 데이터 관리 및 분석을 지향하며 수동적인 역할을 한다. 반면 AI는 빅데이터, 알고리즘 등을 보완해 보다 가치 있는 정보를 얻고 수집+예측 능력을 갖추며 보다 적극적인 역할을 수행한다.

AI는 다양한 응용 분야를 갖고 있지만 BI와 결합하면 여전히 구조화된 데이터를 처리합니다. 여기서 둘 사이의 교차점은 기계 학습과 데이터 마이닝이지만 약간 다릅니다. AI 머신러닝은 알고리즘을 강조하는 반면, BI 데이터 마이닝에는 데이터 관리도 포함됩니다. 알고리즘 선택도 비교적 간단하며 신경망, 딥러닝 등 복잡한 AI 알고리즘이 없습니다.

미래에는 AI와 BI의 차이점은 BI는 생산관계 정리를 담당하고, AI는 생산성을 높이는 역할을 한다는 점이다. 그런 다음 AI+BI 모델은 AI를 BI에 내장하여 AI 기반 BI 플랫폼을 구축하고, AI의 지능을 활용하여 BI 시스템이 보다 복잡한 비즈니스 시나리오를 해결하고 보다 정확한 분석 결과를 생성할 수 있도록 함으로써 보다 과학적인 의사결정을 가능하게 합니다. 그리고 정확합니다.

구조화된 데이터의 경우 BI 시스템은 머신러닝 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 위에서 언급한 것처럼 사용자 초상화를 요약하고 군중 행동 데이터를 분석하여 수천 명의 결과를 얻어 정확한 마케팅을 수행합니다. 금융 분야에도 위험 모니터링이 있습니다. AI+BI 모델은 금융 위험과 기타 지표 및 행동 간의 본질적인 관계를 분석하여 예측을 더욱 정확하게 할 수 있습니다.

비정형 데이터의 경우 BI는 이미지 처리, 음성 엔지니어링, 텍스트 분석 등 AI 기술을 적용하여 복잡한 비즈니스 시나리오를 지능적으로 처리할 수 있습니다. 음성을 텍스트로 변환하고, 데이터를 입력하고, 원하는 보고서를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.

비즈니스 시나리오는 IT 정보화 기반이 탄탄한 산업뿐만 아니라 시나리오 기반의 심층적인 세분화에도 활용되며 이러한 분야는 보편적이지 않습니다. 또한 솔루션을 재사용할 수 없다는 점도 이해할 수 있습니다. 이때 AI를 통해 일부 알고리즘 매칭이 완료되고, 매칭 결과에 따라 비즈니스 실행이 추진된다.