BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，算法等得到更有價值的信息，實現收集預測的能力，更多的是主動角色。
雖然AI的應用範圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，算法選擇上也較為簡單，沒有神經網絡和深度學習等復雜AI算法。
未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麽AIBI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的BI平臺，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和準確。
對於結構化的數據，BI系統可應用機器學習算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AIBI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為準確。
對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。
業務場景除了在IT信息化基礎比較紮實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成壹些算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。