智能商業(yè)是AI-Enhanced決策支持系統(tǒng)，服務于組織中需要決策的各級人員，具備實時、閉環(huán)、自動識別問題、全局優(yōu)化、自我進化等特征，目的在于提高企業(yè)決策的效率和質量，增強企業(yè)在數(shù)字經濟時代的競爭力。

智能商業(yè)的概念由商業(yè)智能演變而來，2017年6月，在天津舉辦的全球智能大會上，由星河集團首次提出了智能商業(yè)的理論框架:總體分為應用層、數(shù)據(jù)層和模型層。最終目標是，為構建一個支持決策的優(yōu)化模型需要做出關于決策變量的決策。

智能商業(yè)的目標是建立起高度可依賴的商業(yè)決策支持系統(tǒng)，是計算機、互聯(lián)網(wǎng)、決策科學發(fā)展到一定階段的產物，是整合了BI、大數(shù)據(jù)、人工智能、OR(運籌學)等領域發(fā)展成果的綜合、高階商業(yè)決策支持系統(tǒng)。

構成智能商業(yè)有三大要素-第一、場景:包括服務載體，也就是產品或服務的場景，提供和用戶交互的界面，而且從界面實時采集用戶的反饋;第二、數(shù)據(jù):以信息化為基礎，把商業(yè)場景數(shù)據(jù)化;第三、算法:根據(jù)系統(tǒng)反饋不斷的優(yōu)化迭代，其實就是算法的自我進化。三大要素缺一不可，如果沒有場景，就缺少和用戶的交互，缺少實時數(shù)據(jù)，缺少和用戶之間的有效反饋，沒有大數(shù)據(jù)相當于車沒有油，沒有算法不能自我進化，相當于油沒有車。

智能商業(yè)和傳統(tǒng)商業(yè)決策相比有五個不同-從決策者的角度看，能夠實現(xiàn)部分的自動化決策，人工干預較少;從分析主題上，不需要事先清晰的去定義決策問題，問題的準確描述也是不斷迭代、逐漸清晰的;需要實時、開放的全局數(shù)據(jù)源;模型能實現(xiàn)自動優(yōu)化;系統(tǒng)構建時，要考慮全產業(yè)鏈上的各類復雜因素相互作用。其實這也可以看做是判斷是否為智能商業(yè)決策系統(tǒng)的5個必要條件。

智能商業(yè)業(yè)務框架總體上分為應用層、數(shù)據(jù)層和模型層。

首先是全局性，所有的企業(yè)都會置身于整個產業(yè)鏈乃至產業(yè)網(wǎng)絡中去做出最聰明的決策;其次是大數(shù)據(jù)，將企業(yè)內部數(shù)據(jù)、企業(yè)之間的數(shù)據(jù)、企業(yè)與外部環(huán)境的數(shù)據(jù)打通、融合和實時更新，為人工智能的學習進化提供基礎;第三是自適應和自學習，企業(yè)需要決策的問題由模糊逐漸變清晰，變量、參數(shù)和約束條件自適應調整，求解模型通過自學習的方式不斷進化。

目前智能商業(yè)可以解決企業(yè)很多問題，優(yōu)化產業(yè)效率。電商、零售、傳統(tǒng)金融、先進制造業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融，智能商業(yè)已經被廣泛應用在這些領域。智能商業(yè)已經成為產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心支柱之一，未來沒有人工智能的介入，商業(yè)是不成立的。

智能商業(yè)由商業(yè)智能演變而來。BusinessIntelligence，也就是BI，在很多情況下被翻譯成"商業(yè)智能"，其實按目前的應用情況，更準確地翻譯應該是"商業(yè)情報"。雖然這個概念被大眾認識不久，實際上已經出現(xiàn)了很多年，并且在商業(yè)上也獲得了相當大的成功。1958年IBM的研究員HansPeterLuhn首次提出了BI的定義:"BI是這樣一種能力，這種能力可以理解已知事實之間的相互關系，以幫助用戶采取正確的措施，達成既定目標。"可以看出，BI的作用是幫助用戶對數(shù)據(jù)進行挖掘，發(fā)現(xiàn)對決策有價值的信息，其實就是商業(yè)情報。

歷史上看，OR(運籌學)、BI、AI似乎都沒能很好地建立起高度可依賴的商業(yè)決策支持系統(tǒng)。借助于AI領域的最新進展，三者結合催生了新的商業(yè)決策支持模式，即IntelligentBusiness，這是真正的智能商業(yè)。

從發(fā)展演進來看，目前智能商業(yè)屬于由AI增強的商業(yè)決策系統(tǒng)，那么未來，隨著人工智能的進一步成熟和廣泛應用，會進入到AI-Driven，也就是AI驅動的商業(yè)決策系統(tǒng)。

AI的應用可能使優(yōu)化模型構建和演化變得自動化，也就是說，模型本身也成為了優(yōu)化的決策變量，這也意味著基于機器學習的模型的自動適應和自動演化成為可能。這樣的機制才是真正的IntelligentBusiness，我們努力的終極目標。智能商業(yè)領域努力的終極目標--為構建一個支持決策的優(yōu)化模型需要做出關于決策變量的決策。

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