2025年中国人工智能与商业智能发展白皮书：AI驱动商业智能决策，企业数字化转型的智脑引擎-头豹.pdf
2025年中国人工智能与商业智能（ABI）发展白皮书核心内容总结：
一、ABI概述
ABI（AI赋能的BI）是人工智能（AI）与商业智能（BI）的融合，旨在通过AI的自动化、智能化能力与BI的数据分析能力，推动商业智能向智能化引擎升级。与传统BI相比，ABI更注重实时、多元和预测驱动的现代商业需求，弥补了传统BI数据封闭、静态处理、高技术门槛等局限性。
二、市场洞察
1. 市场规模：中国ABI市场呈现爆发式增长，2023年规模达3亿元，预计2024年跃升至8亿元，2024-2028年间将以42%的年复合增长率持续扩张。
2. 驱动因素：企业对数据驱动决策的依赖日益加深，AI技术进步，以及传统BI局限性日益凸显，共同推动ABI发展。
3. 价值重塑：ABI通过自动化数据流水线与智能算法重构全链路效率，推动主动预测式决策，赋能企业高效决策与智能运营。
三、ABI应用模式
1. AI for BI模式：AI用于增强BI产品的能力，提升数据处理、分析、可视化等方面的效率和准确性，例如智能问答式BI、对话式BI、AI增强式BI。
2. AI + BI模式：技术融合到商业价值重构，通过数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化，推动企业从“经验驱动”迈向“认知驱动”。
四、ABI核心价值
1. 核心价值：ABI赋能BI的核心价值体现在数据的获取、处理和分析上，同时提升了决策效率、增强了洞察力，并优化了业务流程等多个方面。
2. 增强功能：
* 核心价值：AI可充当一个中介或“翻译者”的角色，把白话翻成BI能理解的机器语言。
* 扩展数据采集的形式：AI能够处理结构化数据（例如数据库中的营收信息），也具备整合非结构化数据的能力（如文本、图片以及行业报告等），从而提升分析维度。
* 复杂推理与协作：AI能做更复杂的运算和推理，例如用Chain-of-Thought或Agenting Model，不同AI协作分析数据，能推演因果、预测趋势。
* 用讲故事形式洞察痛点：AI通过生成易于理解的叙述（Storytelling）并挖掘用户的潜在需求（痛点），将数据转化为有价值的决策洞察，从而提供更加精准的业务洞察。
五、ABI应用痛点
1. 数据治理体系滞后，数据质量问题。
2. 企业落地场景碎片化，定制化开发成本高。
3. 算法可解释性不足，用户信任度与伦理风险。
4. 行业应用适配度不足，技术门槛与人才匮乏。
六、ABI未来发展趋势
1. 自然语言交互常态化：对话式BI成为标配。
2. ABI向数据源头延伸：实时分析需求激增，从“事后复盘”到“即时决策”。
3. 边缘计算与ABI融合：从“中心化”到“分布式智能”。
4. 全面多模态分析：从“数据孤岛”到“全维融合”。
七、ABI在各行业的应用
1. 金融业：风险管理与信用评估，客户服务与智能投顾，投资决策与量化交易。
2. 零售业：精准营销与客户分群，供应链与库存优化，门店运营效率提升，客户体验增强。
3. 制造业：生产流程优化，预测性维护，质量管理，供应链协同，能源管理。
4. 政务行业：智慧城市，智慧交通，MaaS（出行即服务），碳足迹追踪。
5. 能源行业：能源生产优化，智能电网与能源分配，设备预测性维护，能源交易与市场分析。
6. 其他行业：法律、媒体、旅游、农业等。
八、全球ABI典型产品
* Microsoft（Power BI + Copilot）。
* Salesforce（Tableau + Einstein Al）。
* 阿里云（Quick BI + PAI）。
* 帆软（FineBI）。
* Zinc Technologies（Zinc数据分析Co-pilot）。
* 汇数智通（DataFocus）。
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