BI和AI的強強聯合

鹿崇

現代數字革命過程中出現了許多企業技術，一些技術甚至能夠改變企業未來，人工智能（AI）就是其中之一。如果將AI與其他企業技術結合起來，一定能發揮其最大功效。

商業智能（BI）解決方案通常要求用戶具備豐富的背景知識才能充分發揮潛力。這時就需要結合AI，從而通過增加自動化等技術簡化BI的處理，提高處理和自然語言處理（NLP）的規模。BI和AI讓企業能夠以數據為導向進行決策，從而在當今的數字化時代保持競爭。未來幾年，AI有望打破傳統BI的局限，讓這一工具不僅能完成標準報告撰寫，甚至可以提供可行的商業洞察。

一、新一輪BI創新

近期，在世界范圍內舉辦了多場的Gartner Data&Analytics Summits（Gartner數據峰會）上，很多企業表示了對BI和AI融合的期待。在悉尼、達拉斯和倫敦的商業智能和智能分析行業中，很多企業正在圍繞AI和機器學習（ML）開展新一輪的創新。在2017年一項名為AugmentedAnalytics Is the Future of Data and Analytics（《增強分析是數據和分析的未來》）的研究中，Gartner將這項技術稱為增強分析，并將其定義為“一種利用ML和自然語言生成技術自動獲得洞察的方法”。

在Gartner Summits上，許多企業（包括成熟的企業和新企業）展示了AI影響下的增強分析功能，例如自然語言處理（NLP）、推薦洞察和自動化敘事。

NLP讓BI和分析工具的用戶能夠更快、更好地完成報告，不需要使用鼠標或進行拖放操作，只需要輸入或說出“收入、按季度或按產品類別”等。自然語言識別讓這些指令具有更強的敘述性或疑問性，例如“根據季度和產品類別分類”、“去年的銷售額應是多少”等。

BI的推薦洞察不僅能夠回答用戶預先確定的問題（如關于銷售額的問題），還能提供其他數據可視化功能，這些都與最初提出的問題相關。這種工具的智能之處在于可以找到具有統計意義的相關信息，從而不需要用戶直接提問，就能生成相關答案。

自動化敘事使用自然語言識別技術，在基于數據的回答中增加描述性和預測性的說明。例如，對于銷售額問題，BI系統可以增加如下的描述性文本：“該季度的收入為X美元，較上一季度增長Y%，因此，下一季度的收入可能達到Z美元。”許多公司正在使用可以基于搜索問題和關鍵詞自動編制的表格系統，這種表格可以匹配用戶輸入或說出的詞，并生成相應的回答。

二、實現從報告到洞察力的飛躍

盡管上面展示的功能讓人印象深刻，但它們并沒有讓BI的應用進步多少，BI在企業中的功能依然是生成報告。數據分析師可以耐。編寫報告，但企業用戶和主管沒有這樣的耐心。他們希望只通過一通電話，就能知道問題的答案，例如訂購量應該是多少、應該雇用多少護士，或者根據產品線，本季度的收入預計是多少？

這些問題說明AI技術將讓BI真正變得更智能，從而推動BI和分析領域的革命性變革，但怎樣做呢？

三、智能BI的標準

在最近一篇名為AI Un10cks The Business Intelligence InBI：C10se The Insights Gap With AI-Enabled BI（《AI讓BI實現商業智能：利用AI賦能的BI跨越洞察的鴻溝》）的報告中，技術和市場調研公司弗雷斯特介紹了利用AI提升BI的方法。弗雷斯特副總裁兼首席分析師Boris Evelson提出了6種方法。通過這些方法，企業可以利用A1支持的技術和工具進一步擴展BI的價值，比如利用BI獲得數據庫之外的信息，實現數據準備工作的自動化，以更自然的方式與計算機交互，實現人人都能使用高級分析、運用ML，并利用所有數據（不只是結構化的數據）優化業務。

因此，BI需要擺脫只能生成報告的窘境，并使其具備預測性、描述性的功能。未來，通過AI賦能的BI和分析平臺不能只是生成報告的分析工具，應該是讓用戶和企業高管能夠使用日常業務語言提出問題，并獲得實施意見的成套解決方案。

目前，大多數公司已經在積極投資AI，并通過客服聊天機器人等方式將其功能應用到BI。繼2017年7月，Infor發布企業級行業專用人工智能（AI）平臺——Coleman，2018年9月又發布了Infor Coleman數字助手，這是在Coleman AI產品線下發布的一系列新產品中的第一款產品，可以為InforOS平臺（Infor C10udSuite的基礎平臺）提供對話界面。它提供自定義技能創建、語音用戶體驗（UX）與導航，以及自然語言處理（NLP）可擴展性等功能，幫助企業最大限度發揮人類工作潛力，從而使用戶的工作變得更有趣、更高效。

四、BI為什么需要AI

另外，Boris Evelson還在報告中簡要總結了對企業用戶更為友好的BI需求。該研究公司2017年的報告G10balBusiness Technographics Data And Analytics Survey（《全球商業科技消費數據和分析調查》）中指出：“在大多數企業中，獲取數據已經不是問題，全球72%的數據和分析決策者表示，他們可以及時獲得獲取洞察所需的數據。”

然而，即使最新的BI工具能讓獲取數據變得更加輕松，也需要有效的專業知識才能找到適當的數據，提出正確的問題，準確地解釋結果，從而獲得切實的業務成果。G10balBusiness：Technographics Data And Analytics Survey（《全球商業科技消費數據和分析調查》）指出，大部分數據和分析決策者（52%的業務決策者和63%的技術決策者）表示計劃招聘具備高級數據技能的員工，為企業的數據驅動計劃提供支持。但即使有了這些數據專家，他們依然在發現和理解數據方面感到困難重重。

正如弗雷斯特研究公司所說的，選擇適當的數據并提出正確的問題需要專業的技能，在識別適當的數據和為企業用戶提供相關建議方面，AI可以扮演重要的角色。這種方法可以降低BI的準入門檻，讓它能夠像以往的數據專家和分析師一樣，為更廣泛的企業用戶提供支持。AI增強的“智能分析”可以形成一個數據網絡，讓所有用戶能夠快速獲得洞察，它將在商業智能行業引發新一輪的變革。