商业智能（BI）的目的是收集和分析大量嘈杂的业务数据，并使其具有足够的连贯性和结构化，以便用于决策。人工智能(AI) 通常与大数据（也包括 BI 数据）结合使用，以生成人工且类似人类的见解，从而提高利润和效率。

仅此声明就已经解释了这两个企业工具如何（以及如何）链接在一起。简而言之，人工智能聚合并消化商业智能数据，并将其分解为可管理的、量身定制的见解。一些下一代 BI 应用程序和仪表板已经实现了内置机器学习(ML)，例如SAP HANA、Domo 的 Mr. Roboto 或 Avenade。但这还不是全部。

AI 可以利用传感器和物联网(IoT) 设备捕获的 BI 数据来提高设备和车辆的效率。BI 挖掘的任何数据都可以在以后用于为 AI 提供数据并创建集成工具。重工业大量利用这些匹配技术进行预测性维护。

例如，通用电气的 Predix 操作系统可以从卡车和钻机中提取数据，以确定何时必须停止维护，或者监控机器车队的西门子 MindSphere。

Fetch.AI 提供的AI 和 BI 之间链接的另一个强大用例超越了“智能”分析平台。BI 数据通常存储在第三方云数据库中，例如 Amazon 或 Microsoft 提供的数据库。

然而，如果丢失关键业务数据的隐私还不是一个足够紧迫的问题，那么即使在今天，云服务仍然面临着严重缺乏数据安全的问题，这使得它们容易受到外部攻击和黑客攻击。区块链是保证隐私和安全的理想解决方案，因为存储在去中心化数据库中的数据实际上是不可侵犯的。

通过将去中心化数据库的安全性与集体学习人工智能/机器学习架构相结合，该公司与土耳其钢铁制造商联盟实施了代币化金属交易所。

与人工智能和机器学习的集成可实现高级商业智能分析——例如，实时监控和分析贸易流中金属的质量和数量。电子文档也可以在几秒钟内处理完毕，数据用于自动化运输过程并动态地启用保险费用。在此示例中，整个流程得到简化和优化，而无需将 BI 和 AI 拆分为两个单独的实体。

人工智能在商业智能中的另一个潜在应用是确保数据的安全。高级加密标准 (AES) 协议是加密 BI 中使用的敏感数据的行业标准。然而，密钥存储可能会被黑客入侵，一旦用户名和密码被盗，数据是否使用最佳级别的 AES 加密进行加密就不再重要了。

人工智能可以用来创建密钥，然后立即销毁这些密钥，这样就没有人可以再访问这些数据了。如果您认为“这真的很愚蠢”，那么，这个想法是该算法也能够在以后进行自我攻击，因为它保留了两条重要的信息来重新创建它。

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本文由日本NEC锂电池中国营销中心于2023-07-16 17:37:55 整理发布。
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