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

智能商業的概念由商業智能演變而來，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的理論框架:總體分為應用層、數據層和模型層。最終目標是，為構建一個支持決策的優化模型需要做出關于決策變量的決策。

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

構成智能商業有三大要素-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、數據:以信息化為基礎，把商業場景數據化;第三、算法:根據系統反饋不斷的優化迭代，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，缺少實時數據，缺少和用戶之間的有效反饋，沒有大數據相當于車沒有油，沒有算法不能自我進化，相當于油沒有車。

智能商業和傳統商業決策相比有五個不同-從決策者的角度看，能夠實現部分的自動化決策，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、開放的全局數據源;模型能實現自動優化;系統構建時，要考慮全產業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決策系統的5個必要條件。

智能商業業務框架總體上分為應用層、數據層和模型層。

首先是全局性，所有的企業都會置身于整個產業鏈乃至產業網絡中去做出最聰明的決策;其次是大數據，將企業內部數據、企業之間的數據、企業與外部環境的數據打通、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，企業需要決策的問題由模糊逐漸變清晰，變量、參數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。

目前智能商業可以解決企業很多問題，優化產業效率。電商、零售、傳統金融、先進制造業和互聯網金融，智能商業已經被廣泛應用在這些領域。智能商業已經成為產業互聯網的核心支柱之一，未來沒有人工智能的介入，商業是不成立的。

智能商業由商業智能演變而來。BusinessIntelligence，也就是BI，在很多情況下被翻譯成"商業智能"，其實按目前的應用情況，更準確地翻譯應該是"商業情報"。雖然這個概念被大眾認識不久，實際上已經出現了很多年，并且在商業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據進行挖掘，發現對決策有價值的信息，其實就是商業情報。

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決策支持系統。借助于AI領域的最新進展，三者結合催生了新的商業決策支持模式，即IntelligentBusiness，這是真正的智能商業。

從發展演進來看，目前智能商業屬于由AI增強的商業決策系統，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驅動的商業決策系統。

AI的應用可能使優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。智能商業領域努力的終極目標--為構建一個支持決策的優化模型需要做出關于決策變量的決策。

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