人工智能： 
人工智能是计算机科学领域，涉及制造能够像人脑一样思考和解决问题的机器。这些机器可以执行类似人类的任务，也可以像人类一样从过去的经验中学习。人工智能涉及计算机科学的高级算法和理论。它广泛应用于机器人技术和游戏领域。 

商业智能： 
商业智能是一套技术、程序和应用程序，可帮助我们将原始数据转换为可用于决策的有意义的信息。它涉及通过统计方法进行数据分析。它结合了数据挖掘、数据仓库技术和各种工具来提取更多数据驱动的信息。它涉及数据处理，然后使用数据进行决策。 

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以下是人工智能与商业智能之间的差异表： 

序号因素人工智能商业智能
1.概念人工智能像计算机智能一样涉及人类。商业智能涉及智能决策。
2.重点它涉及统计分析原理。它涉及机器学习和深度学习算法。
3.应用它主要用于机器人、图像识别、虚拟游戏、模糊逻辑等。它用于数据提取和数据仓库技术。
4.开头为 它始于指导系统像人类一样思考和行动，终于对未来的预见。该过程从收集和分析来自多个数据源的数据点开始，并以可视化仪表板和报告结束。
5.范围其范围与未来事件相关。其范围与过去发生的事情有关。
6.贡献它对生物学和计算机科学等学科做出了贡献。它有助于 OLAP、企业报告和数据分析。
7.算法它使用BFS（广度优先搜索算法）并遵循FIFO原则。它使用线性攻击模块对数据进行分类。
8.退税它具有诸如对隐私和安全构成威胁等缺点。它存在技术不当和数据滥用等缺点。
9.意图人工智能的主要目的是开发能够像人脑一样工作的机器。商业智能的主要目的是分析数据并根据过去的数据预测未来。
10.工具它使用复杂的算法来构建逻辑。它使用电子表格、查询软件和数据挖掘工具进行分析。
11.研究领域

以下是人工智能（AI）研究领域的一些示例：

  • 专家系统

  • 神经网络

  • 自然语言处理

  • 模糊逻辑

  • 机器人 

以下是商业智能研究领域的一些示例：

  • 社交网络中的数据挖掘

  • 过程分析

  • 大数据

  • 联机分析处理（OLAP） 

12.算法

以下是人工智能（AI）算法的一些示例：

  • 广度优先搜索算法

  • 深度优先搜索算法

  • 统一成本搜索算法

  • 旅行商问题

  • 迭代深化深度优先搜索及其他

以下是一些商业智能算法的示例：

  • K-均值算法

  • 朴素贝叶斯

  • Apriori 算法

  • 决策树算法

  • 广义线性模型及其他

13.分析类型规范分析很大程度上依赖于人工智能（AI）。商业智能 (BI) 可以帮助进行描述分析。
14.用处它让组织估计和预测客户需求、竞争定位和经济趋势，并在机器中构建类似人类的智能。它检查历史数据并让公司做出更好的数据驱动决策，以提高运营效率、客户满意度和员工幸福感。

人工智能 商业智能
 
重点 模仿人类的认知和决策 分析业务数据以提供决策信息
 
数据输入 可以处理非结构化和半结构化数据 通常需要数据仓库或数据集市中的结构化数据
 
输出 预测分析、决策、自动化 仪表板、报告、数据可视化
 
技术 机器学习、深度学习、自然语言处理 数据挖掘、数据仓库、数据建模
 
目标 自动化任务，提高准确性和效率，提供新见解 优化业务流程、提高绩效、识别趋势和模式