1.2 基于人工智能的商业分析应用
接下来我要讲的是应用的部分：人工智能商业分析。大家当中有很多人从事这个领域，以下是这方面的一些目标。
●过程监督。比如说像生产、物流等；然后是偏差分析。
●决策辅助措施选择。大部分决策由人类的决策者作出，但是有一些决策是可以自动生成。
●为流程优化提供方案。这不是由人类进行的流程优化。
●预测性分析。用以协助作出预测和规划，以及对半自动控制的预测性分析。在生产方面不需要人就可以进行优化的情况很少，比如说物流、机器部件的运动、材料的高效利用等，如果要做长期规划，还是需要由人类完成。
但是，经常会有人问一个问题，商业分析和工业4.0之间有什么区别？大家可能在中国听说过工业4.0，现在非常流行，但是对这方面的讨论也许并不深入。
在德国我们进行了很多讨论，因为这个词就来自于德国，是DFKI（德国人工智能研究所）的CEO也就是我的老板提出的。我是在柏林中心，我们的老板负责5个中心。他找了两个人，一个来自于行业，一个来自政府，这个词就是是他们想出，他们觉得这是第四次工业革命。第三次是计算机革命，而第四次工业革命就是通过物联网把所有的机器紧密连接在一起。我们要创造的是完全数字化的企业，不只是有互联，同时是完全数字化的工厂。我们等会儿来看看这两个东西怎么样进行结合。
这边有两个词是我经常会提到的。
另外还有智能工厂，这是工业4.0的一个概念，里面包含了很多组成部分。在智能工厂里，所有的设备、产品都是通过物联网进行连接。所有生产是通过产品记忆进行操作，产品在进行周转时，机器会告诉它要做些什么。无需对机器进行重新编程，机器通过产品学习。产品周转到一个设备之后，机器会告诉设备要对它进行什么操作，所有这些流程都是通过协作来完成的。比如说一个产品来了之后可以等待一段时间，这是通过技术互联来实现的。
另外，我们还有智能移动、智能物流、智能电网、智能建筑，所有这些结合在一起形成一个空间。实际上，商业分析就是要收集智能工厂里的数据。现在对商业分析最为重要的是把企业内部和外部的数据结合起来。但是却被大多数人忽视，因为现在人们主要关注的是怎么把企业本身进行数字化，以及怎么把生产、规划、物流等企业运作流程数字化，利用算法来和数据流进行管理。
但是对公司来说，最为重要的是公司以外的东西，为什么是这样？因为出钱的客户在公司外，供应商也是，甚至工人下班之后也要回家，也是到了公司外部。另外政策制定者、税务人员等都是在企业外部。所以智能的核心就是把这些内部的信息和外部的信息结合在一起，先是把外部的数据和内部的数据进行对接。比如说我们产品的一些功能不太受欢迎，我们就去掉该功能，这样才能够适合外部的需求，这样的话就可以简化问题。很多东西都是基于外部的，接下来我们来看下一点。
现在我们正利用人工智能化进行企业内外数据的连接，但是这两类数据结合的还不是很好。总体而言，社会完成数字化转型也包含两部分内容。一部分是内部的东西，比如说网络物理系统、物联网、智能企业；另外还有开放领域的东西，比如语义网络、数据和知识社区。我们在企业内部谈论的是数据库或数据中心，企业通常有很多关于消费者产品、财务的数据；在外面的话是完全不同的数据库，比如维基百科等。这些数据库属于不同的世界，现在还没有结合在一起。
