傳統的DSS通常基於管理科學和數據分析方法，主要通過規則引擎、專家系統、數據挖掘等技術實現數據分析和決策支持。這類技術的特點是基於對已有數據的分析和判別，通過數據的相關性、趨勢性和模式性，為決策者提供可行性分析、風險評估等決策支持。
智能DSS更註重人工智能的技術應用，廣泛使用神經網絡、機器學習、模糊控制、遺傳算法等先進技術。通過這些技術，智能DSS可以自動、動態地分析數據，不斷優化決策策略，更好地適應不斷變化的業務環境。
智能決策支持系統的性能優於傳統決策支持系統。它可以更準確地判斷客戶的需求，幫助決策者更好地預測和規劃未來的業務，優化業務流程，降低成本，提高效率。
傳統的DSS強調通過分析數據進行決策支持，而智能DSS強調人工智能技術輔助決策。因此，兩者在構成、適用對象、性能等方面存在顯著差異。
另外，傳統的DSS主要應用於業務、企業和行政管理，主要目的是為決策者提供分析和決策支持，從而優化業務流程，權衡經濟風險。智能決策支持系統的應用範圍更廣，除了商業領域，還可以應用於醫療、安全、環保等領域，如醫療診斷、病歷管理、水質監測等，幫助人們做出更好的決策。
綜上所述，傳統決策支持系統和智能決策支持系統有明顯的區別。雖然兩者都是為了輔助決策者做出更好的決策，但智能DSS更側重於基於人工智能技術的自動分析和決策模型優化，應用範圍更廣，適用性更強。
智能決策支持系統的優勢:
1，快速準確決策:智能DSS融合了人工智能、機器學習等技術，能夠快速準確地處理大量復雜數據，幫助決策者快速決策。同時，智能DSS可以從歷史數據中學習和優化，不斷提高決策的準確性。
2.提供多樣化的決策支持:智能DSS提供多樣化的決策支持方式，如圖形化報表、交互式控制等，可以滿足不同用戶、不同決策場景的需求。
3.高可擴展性:智能DSS支持模塊化設計，可以方便地添加、替換或刪除子模塊，增強系統的可擴展性和靈活性，適應復雜的決策環境。
4.規範化決策支持:智能決策支持系統具有規範化維護和更新功能。隨著數據和技術的不斷更新，系統可以不斷改進和優化，以提供更準確的決策支持。