【ITBEAR】近期，OpenAI公司CEO山姆·奥特曼在社交媒体上发表长文，预言超级人工智能（ASI）将在“几千天内”降临。这一预测比许多先前专家预估的五年时限更为乐观，标志着人工智能发展步入新纪元。
ASI，即Artificial Super Intelligence，具备远超人类智慧的学习与创造能力，能够解析并生成任何数据分布的底层规则。随着ASI概念的兴起，与数据紧密相关的商业智能（BI）工具正加速进化，以适应AI对数据处理的更高要求。
据前瞻产业研究院数据，预计到2029年，中国商业智能软件市场规模将超过30亿美元，未来五年市场年复合增长率（CAGR）将达到约20%。然而，尽管BI价值被广泛认可，但其长期面临的“产品力”挑战不容忽视，如专业门槛高导致用户覆盖度不足，以及输出能力受限等问题。
在此背景下，AI，尤其是大模型的快速发展，为BI提供了新的突破口。智能BI，以聊天式BI为主要表现形式，正成为众多厂商追逐的方向。微软、思迈特等公司已将AI技术融入BI产品，推出如PowerBI Copilot、Smartbi AIChat白泽等智能分析工具，实现了数据分析的便捷与高效。
智能BI的“升级”价值体现在多个方面：降低使用门槛，使业务人员能直接进行数据分析；丰富呈现形式，帮助用户更好地理解数据；强化数据分析的客户价值，提供准确的数据洞察。例如，思迈特白泽能够通过自然语言查询，快速给出数据异常的可能原因，显著提升数据分析效率。
然而，AI+BI并非易事，存在多重门槛。强化产品力，大模型为BI行业带来新的增长曲线，但也加剧了市场竞争。国内外厂商纷纷借AI+BI机遇实现弯道超车，国内厂商在信创产业背景下优势更为凸显。如思迈特，凭借45.7%的增速远超同行，成为市场增长的领头羊。
智能BI的成功实施，离不开“AI”、“BI”与“+”的有机结合。首先，大模型只是AI在BI领域的一次进阶，需要长期的AI能力深耕与产品融合。其次，AI+BI本质上是AI for BI，BI能力积累是核心，包括数据模型和指标模型的建立。最后，场景实践是后进者的挑战，只有深入行业实践，才能做好智能BI。
以思迈特为例，其在金融行业的市场占有率第一，得益于其13年的BI数据分析行业经验和5000+客户积累。智能BI不仅帮助企业从数据中获取价值，实现数字化运营，还助力业务人员优化流程、提升客户体验，对企业竞争力和效率的提升具有深远影响。
智能BI正处在AI与大模型融合的浪潮中，进一步挖掘数据价值，推动企业决策智能化和自动化。同时，智能BI也成为一些BI企业全面提升竞争力的致胜法宝，助力个体企业甚至整个行业实现第二增长曲线。
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