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

2025年中国人工智能与商业智能 发展白皮书 ChinaArtificialIntelligenceandBusinessIntelligenceDevelopmentWhitePaper AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 智能决策 智能融合新纪元｜AI驱动 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明�处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、�版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 1 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 白皮书｜2025/05 中国：人工智能系列 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？ 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 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，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 www.leadleo.com400-072-5588 2 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 •AIforBI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•ZincTechnologies•汇数智通 方法论与法律声明 ---------- 40 www.leadleo.com 400-072-55883 Chapter1 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。 4 www.leadleo.com400-072-5588 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 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 3.数据使用 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 2.数据维护 1.数据捕获 6.数据删除 4.数据发布 5.数据归档 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 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（BusinessIntelligence，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 （接上页——企业对数据的依赖） 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�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�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 �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。 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 传统BI产品局限性分析 数且 据有 集限 中 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。 批静处态理报和告 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。 复用 杂户 性友 和好 缺性 乏 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。 固 定定指义标查和询预 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。 局史 限数 于据 历 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�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。 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。 （接上页——传统BI局限性） 现代BI系统的需求 实时分析和报告 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�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。 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B