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

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1 头豹研究院 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 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 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BI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ABI的技术发展方向与落地领域 ◼ 本报告的关键问题 • AI与BI融合的核心驱动因素及市场增长 动力是什么？ • AI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？ 中国：人工智能系列 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， ABI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 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 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ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 400-072-5588 3 目录 ◆ 中国人工智能与商业智能市场洞察 ---------- 4 • 企业对数据的依赖 • 传统BI局限性 • ABI定义 • BI到ABI的发展历程 • AI赋能BI的核心功能 • AI赋能BI的核心价值 • 中国ABI市场规模 ◆ 中国人工智能与商业智能应用洞察 ---------- 17 • AI for BI模式 • AI + BI模式 • 金融行业ABI应用与案例 • 零售行业ABI应用与案例 • 制造行业ABI应用与案例 • 政务行业ABI应用与案例 • 能源行业ABI应用与案例 • ABI应用痛点 • ABI技术发展趋势 • ABI未来潜在应用领域 ◆ 全球人工智能与商业智能典型产品 ---------- 33 • Microsoft • Salesforce • 阿里云 • 帆软 • Zinc Technologies • 汇数智通 ◆ 方法论与法律声明 ---------- 40 4 www.leadleo.com 400-072-5588 Chapter 1 中国人工智能与商业智能 市场洞察 ❑ 企业数据生命周期贯穿多环节软件服务协同，凸显数据作为 核心生产要素的战略价值，但传统BI因封闭架构、静态处理、 技术壁垒及历史决策惯性，难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 瞻预判，实现资源精准配置与业务流程深度优化，最终构建 起"数据-洞察-行动"的闭环价值体系，全面赋能企业高效决 策与智能运营。 ❑ 中国ABI市场呈现爆发式增长，2023年规模达3亿元，预计 2024年跃升至8亿元，2024-2028年间将以42%的年复合增 长率持续扩张。 5 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 人工智能与商业智能发展背景——企业对数据的依赖 从企业数据生命周期分析企业对数据的依赖程度 企业数据生命周期涵盖多个环节，每个环节都依赖不同软件服务。这些 环节的投入不仅体现了企业对数据驱动决策的深度依赖，还凸显了数据 作为核心生产要素在企业运营中的关键地位 来源：头豹研究院 ⚫ 数据维护 数据维护涉及数据质量管理、数据清洗、 数据更新、数据一致性等 ⚫ 数据捕获 数据捕获涉及从多种源头（如传感器、 数据库、应用等）获取原始数据 ⚫ 数据使用 数据使用涉及数据分析、挖掘、机器学 习、人工智能等应用 ⚫ 数据发布 数据发布涉及通过报告、仪表板或API 将数据分享给内部或外部用户 ⚫ 数据归档 数据归档涉及将长期不活跃的数据转移 到低成本存储介质，以减少存储费用 ⚫ 数据删除 数据删除涉及确保不再需要的数据被安 全删除，符合合规要求 1.数据捕获 2.数据维护 3.数据使用 5.数据归档 6.数据删除 4.数据发布 企业数据生命周期环节 相关数据服务市场 数据捕获 ETL工具 数据集成工具 数据维护 数据库管理系统 数据治理平台 数据使用 商业智能（Business Intelligence，简称BI） 数据分析平台 数据发布 数据可视化工具 API管理平台 数据归档 数据归档工具 数据冷存储 数据删除 数据清除工具 数据安全解决方案 6 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 （接上页——企业对数据的依赖） 来源： 中云金诺，头豹研究院 ◼ 企业数据生命周期环节众多，每个环节都需要专业的数据服务，因此催生出众 多数据服务软件产品及解决方案市场 企业的数据生命周期管理涉及多个环节，如数据捕获、数据维护、数据使用、数据 发布、数据归档和数据删除，每个环节都需要专业的技术工具和解决方案。随着企 业对数据的依赖不断加深，每个环节的需求也不断扩展，推动了相关市场的增长。 数据捕获：数据捕获环节涉及从不同来源采集原始数据，企业对高效的数据采集工 具需求增加。2024年中国数据采集工具市场规模预计为45亿元，这一领域的投资推 动了数据捕获技术的快速发展，特别是在物联网、大数据集成等应用场景下。 数据维护：数据维护环节要求企业使用数据库管理和数据质量治理工具来确保数据 的准确性、完整性和合规性。中国数据治理市场在2024年预计达到198亿元，企业在 数据治理领域的投入反映了对数据合规、隐私保护和质量控制的重视，帮助企业规 范化管理和利用数据。 数据使用：数据使用环节是企业在数据生命周期中最大的支出领域。企业通过数据 分析、商业智能工具和数据科学平台等，来从大量数据中提取有价值的信息，并做 出数据驱动的决策。2024年中国数据库市场的规模为598.5亿元，而数据仓库市场则 为73亿元，这两者都体现了企业在数据存储、处理和分析上的巨额投入。 数据发布：数据发布环节包括将数据通过API或共享平台发布给内部用户或合作伙伴。 这一环节帮助企业促进数据的流通和共享，支持业务合作和创新。企业在数据发布 方面的投资推动了API管理平台和数据共享平台的发展。 数据归档：数据归档环节是指企业为满足存储需求和合规要求，将数据存储和备份 到长期存储设施中。随着数据量的增加和合规性要求的提升，数据归档市场逐渐扩 大，成为企业必不可少的组成部分。 数据删除：数据删除环节涉及在数据不再需要时进行清理和删除，以保护数据的安 全性并满足合规性要求。2024年中国数据安全市场的规模为148.84亿元，突显了企 业在确保数据安全和隐私方面的持续投入，数据删除工具和安全清除技术成为保障 企业数据安全的重要措施。 7 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 传统BI产品局限性分析 传统BI受限于数据封闭、静态处理、高技术门槛与历史导向等，难以适应 实时、多元与预测驱动的现代商业需求。这些短板削弱了企业对外部动 态的感知，也无法满足敏捷决策与全员赋能的时代要求 人工智能与商业智能发展背景——传统BI局限性 来源：头豹研究院 传统BI系统主要依赖企业内部的结构化数据，如销售数据、财务数据等。这些 数据通常是预先定义和整理好的，局限于企业内的数据源。而外部非结构化数 据（如社交媒体数据、视频数据、传感器数据等）通常无法有效利用，限制了 系统对全方位信息的分析能力。在现代商业环境中，企业不仅需要分析内部数 据，还需要整合来自外部、实时变化的数据源，以获取全面的洞察。 数 据 集 中 且 有 限 传统BI系统通常是基于批处理模式运作，定期生成报告。这意味着数据分析和 报告的生成往往滞后，无法提供实时的业务洞察。特别是在需要即时响应市场 变化的行业，传统BI系统显得不够灵活，无法及时支持决策和应对快速变化的 环境。因此，企业往往依赖于延迟的数据来做决策，这不仅降低了业务的响应 速度，还可能导致错失市场机会，影响竞争力。 批 处 理 和 静 态 报 告 传统BI系统往往需要专业的技术人员来进行开发、部署和维护，操作和使用难 度较大。对于非技术人员而言，系统界面复杂、操作难以理解，且通常缺乏自 助式的数据分析功能。这使得企业中非技术岗位的人员难以有效利用这些工具， 从而无法更高效地进行数据分析和决策。因此，企业的数据分析能力受限于技 术人员的支持，导致数据驱动决策的普及性降低。 传统BI系统通常使用预定义的查询和固定的指标模板，这些模板无法灵活应对 不同业务场景和变化的需求。用户无法根据自己的需求自由创建自定义的报表 和分析模型，导致无法灵活应对多变的市场需求和复杂的业务环境。因此，企 业在面对快速变化的市场和多样化的业务需求时，往往无法及时调整分析方法， 导致决策支持的灵活性和实时性大打折扣。 复 杂 性 和 缺 乏 用 户 友 好 性 固 定 指 标 和 预 定 义 查 询 传统BI系统主要专注于历史数据的收集和分析，这使得它们在实时数据和预测 性分析方面的能力较弱。随着市场环境的快速变化，企业需要更多地依赖实时 数据和预测分析来做出及时反应，传统BI系统未能满足这一需求。因此，企业 难以获得前瞻性的信息，导致在面对突发事件或市场变化时缺乏足够的应对策 略，影响了决策的准确性和效率。 局 限 于 历 史 数 据 传统BI系统的局限性在于其封闭性与滞后性：局限于内部结构化数据，难以捕捉外部非结构化洞察；静态 批处理模式无法满足实时决策需求；复杂操作和高技术门槛限制了用户参与；预定义指标缺乏灵活性，难 适应多元需求；聚焦历史数据则削弱了预测能力。这些短板使其在数据爆炸和敏捷决策的时代逐渐失位， 亟需向开放、实时、智能的分析范式转型，以释放数据的真正价值。 8 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 （接上页——传统BI局限性） 来源： 中云金诺，头豹研究院 现代BI系统的需求 现代BI系统必须能够实时获取最新的数据并进行分析，提供实 时报告。这样，企业能够及时了解业务情况，迅速做出调整和 决策。这种实时性比传统的批处理方式更符合快速决策的需求。 实时分析和报告 大数据和非结构 化数据分析 自助式数据分析 和可视化 预测和智能分析 集成和整合 个数据源 随着大数据和物联网的兴起，企业面临的数据类型更加多样化。 现代BI系统需要能够处理海量的非结构化数据，如社交媒体数 据、文本、视频、传感器数据等。这将有助于企业从多个维度 发掘更多的商业价值，提升决策的准确性和深度。 现代BI系统应提供简单易用的工具，使非技术人员也能参与数 据分析。通过自助式的数据分析和可视化工具，用户可以根据 自己的需求灵活创建报表和图表，极大提高业务人员的分析能 力，推动全员数据文化的建设。 现代BI系统需具备预测分析的能力，通过机器学习、人工智能 等技术为企业提供更深入的洞察。例如，通过数据模式识别和 趋势预测，帮助企业提前做出决策、优化运营流程。 现代BI系统应具备集成和整合来自不同来源的数据的能力。企 业不再仅仅依赖于单一的数据源，而是需要能够综合内部和外 部的数据，形成更为全面的分析基础。通过整合来自CRM、 ERP、社交媒体、物联网等多个来源的数据，企业可以构建出 更加精准和丰富的分析模型。 现代BI系统的需求：现代BI系统需以实时分析、大数据与非结构化数据处理、自助式可视化、预测性智能和 多源数据整合为核心，打破传统BI的静态与封闭局限，从被动的记录工具进化为主动的战略赋能者，推动 企业从数据中抢占先机，实现价值跃迁。 9 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 ABI定义分析 ABI（AI赋能的BI）是AI赋能后的BI系统，它能利用大模型和机器学习技术， 消除了数据分析的门槛并增强了预测能力，使得非技术用户能够轻松地 获取业务洞察，并基于实时数据进行未来趋势预测 人工智能与商业智能发展现状——ABI定义 来源：头豹研究院 数据源 MySQL Oracle GaussDB 文件 数据采集和处理 ETL 数据仓库 数据分析 报表 OLAP 仪表盘 数据挖掘 可视化软件 LLM 内嵌数据分析知识 通过 SFT 让 LLM 具备专业领域的数据分析知识 AI大模型 ◼ AI赋能BI通过大语言模型（LLM）消除数据分析门槛，使非技术人员能够轻松 获取业务洞察 传统的BI系统往往需要用户具备一定的数据分析能力，尤其是对复杂数据的理解和 操作。然而，AI，尤其是大语言模型（LLM）的发展，正在打破这一技术壁垒。在 预训练过程中，LLM内嵌了大量的通用数据分析知识，并通过精细化的监督微调 （SFT）进一步加入专业领域的知识。通过集成这些具备数据分析知识的LLM，用户 不再需要深厚的数据分析技能，而只需具备一定的业务理解，就能够通过自然语言 与BI系统交互，轻松获得自己关注的业务问题的答案。这种转变极大地降低了数据 分析的门槛，使得更广泛的业务人员能够直接从数据中获得决策支持，提升了决策 的效率和精度。 ◼ AI通过增强BI的预测分析能力，使得企业能够基于实时数据进行精准的未来趋 势预测 传统的BI系统主要依赖历史数据进行分析，并侧重于过去的业务表现，而缺乏对未 来趋势的预测能力。通过集成AI模型，BI系统不仅可以处理历史数据，还能通过对 大量实时数据的分析，提供更为准确的趋势预测和未来情景分析。LLM能够通过对 行业背景、市场变化等信息的理解，从数据中识别出潜在的趋势，并为企业提供预 警和决策支持。这种智能分析能力让企业能够更早地识别风险和机会，实现更加精 准的战略规划和资源分配。 10 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 BI到ABI的发展历程与技术演变 BI从高技术门槛的专业工具发展到自助式分析，再到通过AI和大语言模型 突破数据思维的限制，最终实现了业务人员主导的智能化分析，极大地 扩展了用户群体并提升了决策效率 人工智能与商业智能发展现状—— BI到ABI的发展历程 来源：头豹研究院 ◼ BI从高技术门槛的专业工具发展到自助式分析，逐步降低了技术要求，推动了 更多业务人员的参与 传统BI系统的出现，虽然为数据分析提供了强大的技术支持，但其高门槛让非技术 人员难以使用。用户不仅需要具备SQL编写、数据建模等复杂技能，还需要深入的 业务理解，导致BI的使用高度集中在IT/DT人员手中，用户渗透率不到1%。随着 VizQL技术的引入，SQL编写的需求被去除，用户只需要具备一定的数据思维和业务 理解，就能开始使用自助式BI工具进行分析。这一变革使得BI的用户群体逐渐扩展， 渗透率提升至约10%。然而，尽管技术门槛降低，自助式BI仍然要求用户具备一定的 数据分析能力，这在业务人员中仍然构成了障碍。因此，虽然BI的应用逐步走向普 及，但仍然被技术和数据思维所限制。 ◼ 随着AI和大语言模型的引入，BI迈向ABI（智能BI），彻底突破了数据思维的 门槛，实现了业务人员主导的智能化分析 AI大模型的引入，尤其是生成式AI技术的应用，标志着BI系统向ABI的转变。传统BI 和自助式BI仍然要求用户具备数据思维和分析能力，这使得即使在技术上有了进步， 广泛的业务人员依然无法全面使用这些工具。然而，LLM通过在预训练阶段内嵌数 据分析知识，并通过监督微调（SFT）增强专业领域的分析能力，彻底消除了对数 据思维的依赖。用户只需具备一定的业务理解，通过自然语言与BI系统交互，就能 够获得所需的业务洞察。这一转变大大降低了BI的使用门槛，使得几乎所有业务人 员都可以轻松获得数据支持，从而推动了ABI的普及，用户渗透率接近100%。 决策 报表 IT 业务 报表式BI 自助式BI 增强式BI ABI 核心技术 SQL、OLAP 数据可视化 能力要求 SQL使用、OLAP使用 数据思维、业务理解 核心用户 IT/DI人员 核心技术 VizQL 能力要求 OLAP使用 数据思维、业务理解 核心用户 IT/DI人员 分析师、业务BP 核心技术 NLQ、NLG Autolnsight 能力要求 数据思维、业务理解 核心用户 IT/DI人员 分析师、业务BP 少量业务人员 核心技术 LLM 能力要求 业务理解 核心用户 所有 以IT主导的 传统报表式分析 以数据分析师主导的 自助式分析 以纯业务人员主导的 智能化分析 11 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 AI赋能BI的核心功能分析 AI赋能BI通过自动化数据处理提高效率，减轻数据分析师的重复性工作负 担，同时通过智能决策支持帮助企业进行战略性决策，推动高附加值的 思考和资源优化，从而提升整体运营效益 人工智能与商业智能发展现状——AI赋能BI的核心功能 来源：头豹研究院 ◼ 自动化数据处理与分析是AI赋能BI的基础功能 AI通过自动化技术实现数据拉取、清洗、分析和报表生成等基础任务，显著降低了 数据分析师在重复性、低附加值工作上的时间投入。例如，对话中提到，“ABI产品 通过自动化数据拉取、整理和报告生成，部分替代了传统数据分析师的重复性劳动”， 这帮助企业快速处理海量数据并降低成本。 ◼ 智能决策支持是AI赋能BI的战略价值所在 AI通过整合多源数据并提供深层洞察，赋能企业进行战略性决策，帮助识别市场趋 势、优化资源配置。对话中指出，“数