新智能商业（智能商业是什么）

易飞ERP商业智能

易飞商业智能系统为企业提供了一个强大的解决方案。通过分析销售记录，企业可以洞察市场趋势，评估产品组合的有效性，以及促销策略的成效。这有助于企业调整产品组合策略，选择最佳销售渠道，提升促销策略的效益，从而紧跟市场动态，保持竞争优势。

鼎捷软件易飞商业智能系统是以中型企业为主要客户对象的ERP解决方案，涵盖企业供应链、生产和财务管理的方方面面，并能够与PDM、CRM、HR、电子商务、PORTAL等ERPII产品无缝集成。

神州数码的易飞ERP系统是一款全面的企业资源计划（ERP）解决方案，它涵盖了进销存管理、进出口管理、生产管理、财务管理、人力资源管理和商业智能决策等多个关键领域，系统中共设有四十五个模块。这些模块功能强大且高度集成，有效地将企业的商业活动整合起来，包括商流、物流、资金流和信息流的管理。

BI商业智能系统的应用越来越丰富，功能也会随着市场的发展而逐步增加。

商业智能有哪些具有应用场景?

市场需求对BI也提出了新的挑战，具体来说，商务智能未来发展将集中于以下三点：（1）支撑技术。基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向，数据仓库的平台性能将得到很大改善，数据挖掘方法和算法研究将更加深入，专门用于知识发现的数据挖掘语言有望进一步向标准化发展。

商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。

商业智能在各行各业都有广泛的应用场景。例如，在零售行业，商业智能可以通过分析销售数据、库存数据、顾客行为数据等，帮助零售企业优化库存管理、提高销售效率；在制造业，商业智能可以通过分析生产数据、设备数据等，帮助制造企业提高生产效率、降低生产成本。

物联网：物联网产生了大量的数据，通过大数据技术可以对这些数据进行有效分析，从而实现智能家居、智能交通、智能工厂等应用场景。 智能物流：通过大数据分析，可以实现物流运输的优化，提高物流效率，降低物流成本。

商业智能7B理论模型中的BI应用场景，通过金字塔结构清晰展示了企业运用商业智能的策略差异。专一型企业，如资产运营型，其BI应用通常简洁明了，从高层决策到业务执行，强调精细化管理，如在制造业，数据从生产计划到销售绩效层层递进。领导层通常低调务实，重视内部创新和资产积累。

商业智能在企业的多个场景中都有广泛应用。例如，在市场营销中，商业智能可以帮助企业分析消费者行为，制定精准的市场策略。在运营管理中，商业智能可以优化流程，提高效率。在财务管理中，商业智能可以进行风险评估和财务预测。

四新四化内容是什么

1、四新四化内容是：新基建、新产业、新业态、新动能，以及数字化、网络化、智能化、绿色化。详细解释如下：四新内容 新基建：指新型基础设施建设，包括5G基站、大数据中心、人工智能等与数字化、智能化相关的建设内容。这是现代社会发展的一大支柱，推动经济的高质量发展。

2、新技术、新产业、新业态、新模式是指在发展过程中不断涌现的创新力量，它们共同构成了经济增长的新动能。 产业智慧化、智慧产业化、跨界融合化、品牌高端化是指通过技术创新，推动传统产业转型升级，实现产业结构的优化和质量的提升。

3、四化四新各指的内容为“四化”就是产业智慧化、智慧产业化、跨界融合化、品牌高端化，“四新”就是新技术、新产业、新业态、新模式。

4、四新四化内容指的是新技术、新业态、新产业、新商业模式与新型基础设施建设、新型城镇化建设、新经济创新发展及新模式绿色发展相结合的理念与实践。以下是 四新技术的发展：主要包括新技术的研发和应用，如人工智能、物联网等新一代信息技术，这些技术在不同领域有着广泛的应用前景。

5、四新四化是指：新基建、新产业、新都市、新业态以及新型工业化、信息化、数字化、智能化。这是推动现代化建设的重要内容和方向。详细解释 四新：- 新基建：主要指新型基础设施建设，包括5G基站、人工智能、数据中心等。- 新产业：涉及新兴产业布局，如新能源、生物医药、新材料等。

6、四新是指新基建、新业态、新产业、新消费。而四化是指工业数字化、智能化、网络化、绿色化。新基建：指以信息通信技术（ICT）、人工智能（AI）、云计算、大数据、5G、物联网等为代表的新型基础设施建设，包括5G网络、数据中心、人工智能、工业互联网、智慧交通、智慧城市等。

什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别?

1、人工智能（AI）是一门探索如何让机器模拟、扩展人类智能的科学技术，涵盖理论、方法、技术和应用系统的研究。简单来说，AI旨在让计算机具备类似人类的认知能力，执行诸如学习、推理、感知等任务。随着技术的进步，AI已经能够吸收大量信息，并在一定程度上模拟学习过程，在某些领域甚至超过了人类的能力。

2、人工智能AI（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。用通俗的话来说就是研究如何让计算机拥有一定的人类的智能，去做人能够做的事。

3、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。

人工智能的商业化之路:前景和瓶颈有哪些

1、除了上述挑战，人工智能商业化的第三个瓶颈在于技术研发水平。目前的技术研发水平虽能满足部分商业化的需求，但仍有很大的拓展和深化空间。

2、此外，第三个瓶颈主要是技术研发水平。人工智能技术研发水平能满足部分商业化发展的需求，但存在极大的拓展深化和发展空间。

3、AI融入日常生活：AI技术将进一步融入各行各业，成为办公助手、创意工具、决策支持系统等。在个性化服务和内容生成方面，AI也将发挥重要作用，如智能推荐系统、个性化教育等。产业与经济的推动产业赋能：AI技术正成为赋能各行各业的关键。

4、数据瓶颈：人工智能的进步依赖于大量数据的训练，但获取这些数据往往面临挑战。数据可能难以获取，尤其是对于某些敏感领域，数据获取成本高昂。此外，数据隐私和安全问题亟待法律法规的规范，以避免潜在的严重后果。

5、任务复杂性：AI技术在处理一些复杂的任务和数据分析方面表现出色，比如图像识别、自然语言处理等。但对于一些更加复杂和涉及创造性思维的任务，目前的AI技术仍然有限，难以完全取代人工。 情感和人性因素：AI技术目前还无法具备情感和人性因素，比如同情心、善良、道德判断等。

6、中电金信研究判亮院副院长、AI实验室主任单海军博士指出，人工智能行业的未来发展前景，是否将迎来瓶颈或是风口，需要从多个维度综合考量。 从人工智能技术发展的角度来看，预计在未来几年内，行业可能会遇到发展的瓶颈。