三千多年前，中国人开发了一种名为Go的战略棋盘游戏。这是一个复杂的，令人困惑的游戏，但是有些人已经掌握了它。。。或如此，他们认为。
一天，一位有点非常规的球员出现在现场，开始做出其他球员无法理解的动作。播放器是人工智能。它完全使用了自己开发的策略。它仅使用Go的基本规则进行编程，而没有任何人类专业知识或先前的游戏玩法。
根据您的观点，这是恐怖的还是令人兴奋的。人工智能（AI）的未来可能是两者的结合。但是，在ERP软件领域，人工智能更多地属于“令人兴奋”的类别。ERP系统中的AI变得越来越先进，组织正在将这种AI与商业智能结合使用， 以揭示提高运营效率和提高客户满意度的新方法。
ERP软件使用数据进行基本预测，而AI使用此数据基于内部和外部的多种数据源提供实时建议。人工智能通过提供所谓的“规范分析”来增强您的BI解决方案的见解，这使组织能够在AI计算可能的结果并提出替代解决方案时输入假设的方案。人工智能使用机器学习来构建自己的逻辑来解决问题。它所需要的就是访问您的数据源–您的ERP系统，云应用程序，物联网，移动设备等。
大多数组织拥有太多数据，以至于很难确定哪些数据很重要。如果您考虑对您的不同业务职能至关重要，那么对数据进行优先级排序将变得更加容易。您可以将AI应用于业务的任何领域以获得竞争优势。
在选择具有BI功能的BI解决方案或ERP系统之前，应制定 商业智能策略， 以便可以根据业务需求评估AI功能。以下五个步骤将为您进行最终的AI和BI混搭做好准备：
与流行的想法相反，IT部门不是BI计划的主要利益相关者。商业智能应由组织的所有领域拥有和访问。高管当然对商业智能有既得利益，部门经理也是如此。当今的BI工具非常直观，因此您的最终用户可能比预期的更多。这些利益相关者中的每一个都依赖于商业智能来指导决策和实现目标。如果这些目标与公司战略保持一致，则它们应成为您的商业智能战略的一部分。
您当前的企业系统和IT基础架构组合是什么？您目前的业务流程是什么？您的组织的总体战略是什么？这些知识将帮助您确定有效的方法和无效的方法。例如，也许您将数据存储在多个位置，但是您需要一种版本的真相。这样的痛点是定义业务智能策略时的改进机会。您还应该评估您当前的AI和BI功能，并确定其功能是否足以“超越常规”思考并提供组织竞争优势。
您可能拥有的数据多于您知道该怎么做。您可以通过根据业务目标确定需要跟踪的KPI来确定这些数据的优先级。创建数据字典将有助于您在计算和解释不同的KPI时协调利益相关者。最重要的是，您应该制定一种对商业智能采取行动的策略。人工智能虽然先进，但它无法执行完整的组织变更管理计划，也无法为您编写营销资料。
您的组织可能需要具有增强的BI功能和高级AI的全新ERP系统。另外，您可能需要一个适合您当前最佳产品组合的BI解决方案。要考虑的其他变量包括可伸缩性，自定义级别以及内部部署与云部署。云中的BI解决方案通常是自助服务，允许用户轻松运行查询并生成即时报告。在评估AI功能时，您应该考虑易用性。更高级的AI通常需要更高级的统计和编程知识。
仅当员工使用商务智能时，它才是有益的。他们不会使用它，除非他们知道如何并且理解为什么。如果您已经有了高管人员的支持，则可以制定一个沟通计划以帮助员工了解您为什么要投资于新的 BI解决方案。您还应该制定完整的组织变更管理计划，以解决文化障碍并强调系统培训。
有人会宣称真正的AI还不存在。虽然还没有人类思维的完美复制品，但我们设计了以人类推理为模型的AI系统。定义可能有所不同，但概念保持不变：机器智能模仿人类推理，以提供人们经过多年的思考可能无法想到的即时见解。
鑫北斗的ERP顾问可以帮助您的公司制定利用AI的商业智能策略。我们的团队拥有数百种ERP系统的经验，其中许多系统具有机器学习功能。
客服毛燕