从全球范围看，自从上世纪80年代信息技术在企业应用中开始普及，至今一共经历了信息化、SaaS化、移动化和AI化四个阶段。
从信息化到AI化，每一次的技术升级以及基于新技术的企业服务升级都会驱动一波经济增长，中国企业与美国企业的技术发展差距也在每一次的浪潮中不断缩校直到目前的AI浪潮，中国已经基本和美国保持同步。虽然美国在AI技术的的创新和影响上还是保持领先，但中国在AI应用的创新和落地上具有独特的优势，有更加丰富的应用场景，比如刷脸支付就是中国首创的。
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人工智能在中国发展的机遇和挑战
中国的AI创业公司之间竞争非常激烈，尤其表现在应用开发的速度上。从人脸识别、 聊天机器人到精准客户服务和推荐，将AI与机器人流程自动化结合在一起的应用正在各行各业持续展开。但AI创业公司也面临许多挑战，例如在开发定制化解决方案的同时，如何实现公司的持续成长并获得收益？这关系公司未来的产品路线规划，以及在应用上的持续创新。同时，如何打造差异化的产品与服务也是一大难题。
AI应用大致可分三大类：计算机视觉、自然语言和机器学习。目前，中国创业公司的投资已遍及这几个主要领域。对比其他国家，中国创业公司的强项尤其体现在计算机视觉应用方面，例如人脸识别。客服聊天机器人、使用自然语言技术的情绪分析以及机器人流程自动化，也都是中国市场的热门应用。金融、零售和政府仍是当前推广AI应用力度最大的主要行业，但制造和通讯等行业也在持续增加AI领域的投资。
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自然语言在BI的应用：自然语言分析
随着深度学习普及，对话型用户交互接口逐渐成为业界的热门话题。Natural Language to SQL( NL2SQL)就是这样的一项技术，它将用户的自然语句转为可以执行的SQL语句，从而免除业务用户学习SQL语言的烦恼，成功将自然语言应用于BI领域。
Smartbi的自然语言分析就是利用了NL2SQL技术，将自然语言通过神经网络转化为计算机可以识别的数据库查询语言。用户通过语音或者键盘输入后，“AI智能小麦”会将输入的自然语言转为语言元模型的形式，通过小麦内置的知识抽取算法，经过深度学习模型将元模型转化为机器可以理解的数据库语言。最后通过Smartbi预置的查询引擎和图形引擎，快速准确的找到用户想要的查询结果，自动生成图形输出，也可以在Smartbi中对查询结果进行组合和进一步分析。
图：NL2SQL模型原理示意图（摘自网络）
Smartbi的自然语言分析就是时下前沿的数据分析工具，简化为搜索引擎，仅仅只有一个输入框，页面直接输入描述业务问题，工具自动把数据查询出来，免去学习操作的过程，特别适合在展厅大屏、领导办公室大屏等场合使用，一经推出便广受客户欢迎。
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机器学习在BI的应用：数据挖掘
机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术，是AI最常见的形式之一。机器学习采用了上百种可能的算法，其中大多数算法有些深奥。把机器学习应用于BI领域就是我们通常所说的“数据挖掘”。对比传统的数据分析，数据挖掘揭示数据之间未知的关系，可以做一些预测性的分析，例如精准营销、销量预测、流失客户预警等等。
虽然数据挖掘学习门槛较高，但是有越来越多的软件工具支持机器学习模型的自动构建，这些模型可以尝试许多不同的算法来找出最成功的算法。一旦通过训练数据找到了能够进行预测的最佳模型，就可以部署它，并对新的数据进行预测。
Smartbi的数据挖掘平台就是这样一款软件工具，在一个界面上通过可视化的操作实现数据预处理、算法应用、模型训练、评估、部署等全生命周期的管理。同时，内置分类、聚类、关联、回归五大类数十个算法节点并支持自动推荐，参数也能实现自动调优。
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Smartbi获得Gartner的认可
在今年Gartner发布的《中国人工智能创业公司竞争格局》报告（China Summary Translation: Competitive Landscape: AI Startups in China）中，Smartbi成功入选中国人工智能创业公司代表名单（Representative List of AI Startups in China）。
该报告对中国几十家AI创业公司进行了深入研究，并从AI技术实力，AI实际应用，业务领域，行业专业性等四个维度进行评估。Smartbi正是凭借在BI领域对AI技术的积极探索和实践，成为国内纯BI工具领域的唯一入选公司。这也是继成功入选Gartner增强数据分析2020代表厂商之后，Smartbi再一次获得Gartner的认可，充分证明了Smartbi的技术实力。
Gartner建议AI创业公司在未来需要关注能为客户带来更多业务价值的AI应用，而不是产品本身。企业需要AI厂商来提供解决方案，但更希望与厂商建立长期合作关系， 由厂商协助其规划AI总体策略，包含如何整合不同部门可能新增的AI项目。基于领先的AI技术和产品，Smartbi也将不断为客户提供整体解决方案，包括定制化的AI数据集成、数据挖掘建模等实施服务，让AI真正落地并为客户带来更多的业务价值。
