研究目标
研究背景
随着数据成为企业核心生产要素，企业对数据驱动决策的依赖日益加深，传统商业智能(BI)工具已难以满足企业日益复杂的决策需求，其局限性日益凸显。在此背景下，人工智能(AI)与BI的融合成为发展趋势，人工智能与行业智能(ABI)通过结合AI的自动化、智能化能力与Bl的数据分析能力，推动商业智能向智能化引擎升级。
研究目标
了解ABI的发展现状与代表产品探析ABI当下的应用场景挖掘ABI的行业实践与机遇探索ABl的技术发展方向与落地领域
本报告的关键问题
AI与B融合的核心驱动因素及市场增长动力是什么?
Al技术如何重构BI的价值链，并解决传统工具的核心痛点?
ABI在行业落地中面临哪些共性挑战?不同行业的差异化需求如何影响技术应用路径?
观点摘要
01BI受限，AI重构决策：
◆传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满
足实时动态决策需求
◆AI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
02ABI爆发增长，厂商驱动转型：
◆中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持
续高速扩张
◆头部厂商正加速ABl的自动化、智能化、
普惠化，驱动企业决策机制深度转型
03ABI分层突破，三角失衡待解：
◆AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚
焦工具升级，战略层重构传统决策链路
◆ABI应用的核心矛盾源于”数据-技术-业务
“三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与行业适配断层是主要障碍
04ABI赋能新领域，重塑商业价值：
◆在法律服务、媒体传播等知识密集型领域，
AB可穿透行业不确定性，系统性提升决策效率与用户体验
◆ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定
义数据驱动的商业文明形态，实现商业价值链深层重塑
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