今天分享的是：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

报告共计：41页

中国人工智能与商业智能（ABI）发展白皮书核心内容总结

一、发展背景：传统BI局限性与AI融合趋势

随着数据成为企业核心生产要素，传统商业智能（BI）因封闭架构、静态批处理、技术门槛高及依赖历史数据等局限，难以满足实时动态决策需求。例如，传统BI仅能处理企业内部结构化数据，无法整合社交媒体、传感器等非结构化数据，且报表生成滞后，导致企业响应市场变化缓慢。在此背景下，人工智能（AI）与BI的融合——ABI（AI赋能的BI）成为趋势。AI通过自动化数据流水线、智能算法和大语言模型（LLM），突破传统BI的技术壁垒，推动商业智能向智能化引擎升级，实现从被动响应到主动预测的转型。

二、核心价值：AI赋能BI的四大突破

1. 自然语言交互：AI通过Text2SQL、Text2DSL等技术，将自然语言转化为机器语言，非技术用户可直接通过对话获取分析结果，如微软Power BI的Q&A功能已实现部分自然语言查询。

2. 多模态数据整合：AI能够处理文本、图像、传感器等多类型数据，并通过RAG技术补充外部知识。例如，ABI可结合新闻分析销量下降原因，而非仅提供数字。

3. 复杂推理与协作：通过链式思维（Chain-of-Thought）和多代理协作（Agenting Model），AI可分解复杂问题并协同分析。例如，预测销量时结合天气、竞争趋势等多因素，提供增长预测及策略建议。

4. 数据洞察叙事化：AI将数据转化为自然语言报告，直击业务痛点。例如，ABI可生成“库存积压导致销量下降，建议促销清仓”的完整分析，而非单纯展示图表。

三、市场现状：爆发增长与分层演进

中国ABI市场呈爆发式增长，2023年规模达3亿元，预计2024年增至8亿元，2024-2028年复合增长率42%。市场分为“AI for BI”和“AI+BI”两种模式：前者聚焦工具升级，如智能问答、对话式交互，代表产品包括帆软FineBI；后者侧重战略重构，通过数据洞察自动化、决策反馈实时化，推动企业从经验驱动转向认知驱动，如阿里云Quick BI与PAI的结合。

四、行业应用：多领域场景落地

ABI在金融、零售、制造、政务、能源等行业已实现深度应用：

- 金融行业：招商银行通过ABI构建实时反欺诈体系，蚂蚁金服利用AI优化信用评估，提升小微企业贷款效率。

- 零售行业：京东通过AI预测需求、优化库存，盒马鲜生利用智能悬挂链系统和视觉监控降低损耗率。

- 制造行业：富士康“灯塔工厂”通过ABI实现生产全流程智能化，设备综合效率（OEE）达95%，人力配置精简94%。

- 政务与能源行业：深圳智能交通系统通过AI动态调整信号灯，上海“一网统管”实现城市治理智能化；能源领域则应用于设备预测性维护和电网优化，如山东电网通过BI提升无人机巡检准确率。

五、挑战与趋势

当前ABI面临数据治理滞后、算法黑箱、行业适配断层等挑战。未来技术将向对话式BI常态化、实时分析、边缘计算融合、隐私保护强化及多模态分析演进。潜在应用领域扩展至法律、媒体、旅游、农业等，例如法律行业的智能合同管理、农业的精准种植与元宇宙模拟。

六、典型产品：中外厂商差异化布局

海外厂商如微软、Salesforce侧重技术深度与生态整合，国内厂商如阿里云、帆软、汇数智通则聚焦轻量化部署和本土化场景创新，通过低门槛、高性价比方案推动ABI普惠化。例如，Zinc Technologies通过自然语言交互降低分析门槛，DataFocus以搜索式界面简化操作。

总结

ABI通过AI与BI的深度融合，重塑了企业数据驱动决策的模式，从效率提升迈向战略重构。尽管面临技术与行业适配的挑战，但其在多领域的成功实践及未来增长潜力，预示着ABI将成为企业数字化转型的核心基础设施，推动商业价值链的深层变革。

以下为报告节选内容