近年来随着ChatGPT成为全球市场最新的风向标，越来越多的人们意识到了这种全新的科技对于日常工作、生活以及学习的重要性。ChatGPT、Gemini以及生成式AI软件正在被开发和嵌入到更多的应用领域，如文字处理、PPT制作、视频制作等领域。在传统领域如金融、咨询、战略等方面，生成式AI在前沿的科研以及市场应用方面也有其独到的作用。

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商业分析作为金融、咨询以及战略所必备的知识领域，同样与人工智能有着强有力的交叉市场前景，AI和BA的结合为商业决策、战略制定以及运营优化提供了前所未有的洞察和工具。

01什么是商业分析：

商业分析是通过数据处理、数据分析、建模分析等方法对过去的业务绩效进行持续迭代探索和调查以获取洞察力和推动业务规划的技能、技术和实践，侧重于基于数据和统计方法开发新的洞察力和对业务绩效的理解。

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因为其根植于历史数据的原因，商业分析最大的价值在于通过已经产生的成本（历史数据）进行未来的商业预测，以期在未来产生实际的商业价值。目前主流的商业分析方法推动了两种不同的决策领域即人类决策和自动化决策。在人类决策领域，商业分析师的主要工作是通过建模和数据分析的方法来为管理层提供强有力的观点和预测，辅助管理者的决策系统，优化相关部门的表现，提高公司的整体营收能力。在自动化决策领域，商业分析所使用的定量、定价等预测模型被广泛应用于制造业、零售业、及其他涉及到物流、仓储管理、动态定价的行业中。通过对于历史数据的分析和研究找到能够最大程度上节约成本并增加利润的商业策略并通过电子管理系统将其全面自动化的执行。

02 什么是生成式人工智能（AI）

生成式人工智能是指通过无监督或自监督的机器学习模型针对输入数据的需求产生与训练数据相似，但符合输入数据要求的全新内容。这些内容包括但不限于文、图片以及最新的视频模式。目前主流的生成式AI分为单模态与多模态两种形式。单模态生成式AI只接受单一种类的输入数据，如文字。多模态生成式AI接受两种甚至更多的输入形式，目前主流的GPT4就是多模态生成式AI的杰出作品。

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生成式AI的商业价值同时也是在当下的市场环境中无法被忽视的。自生成式人工智能成为主流科技公司所关注的全新领域后，英伟达作为算力方面的巨头年化收入从2022财年的43.36亿美元增长到了2023财年的298.3亿美元。在如此巨大的市场规模下，人工智能与商业分析的交叉领域也值得被进一步关注。

03 交叉领域

1、 数据处理与自动化决策

大规模数据处理：AI擅长处理复杂的大规模数据集，包括非结构化数据（如图像、文本和视频）。结合商业分析的框架，AI可以自动化数据收集、清理和分析的过程，从而帮助企业更快、更准确地做出决策。例如，通过AI驱动的分析工具，企业能够从客户反馈中提取有价值的洞察，并快速响应市场变化。

智能决策支持系统：许多企业已经在使用AI来增强其决策支持系统。这些系统利用机器学习算法分析历史数据，预测未来趋势，并给出最优行动建议。例如，AI可以根据市场需求的波动动态调整供应链管理，从而提高运营效率。

2、 客户行为与个性化营销

客户行为分析：AI可以通过分析客户的购买行为、搜索历史和社交媒体互动，生成详细的客户画像。结合商业分析，这些洞察可以用于设计更加个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。例如，Netflix和亚马逊等公司使用AI来推荐个性化的内容和产品，极大地提升了用户体验和销售转化率。

自然语言处理与情感分析：通过AI的自然语言处理（NLP）技术，企业可以分析客户评论、反馈和社交媒体上的讨论，了解客户对产品和服务的情感。商业分析可以将这些情感分析结果与销售数据结合，优化产品开发和市场推广策略。

3、 自动化与效率提升

业务流程自动化：AI与商业分析结合可以自动化许多重复性任务，如财务报告生成、市场分析、库存管理等。通过机器学习算法，AI不仅能执行这些任务，还能逐渐优化这些流程。例如，在财务部门，AI可以通过读取和分析数据自动生成报表，并预测未来的财务状况，大幅提高工作效率。

供应链优化：通过AI分析供应链中的各种数据点，如物流时间、供应商表现和市场需求波动，企业可以优化其供应链运营。例如，沃尔玛等公司已经使用AI驱动的供应链管理系统来提高库存管理和配送效率。

人工智能与商业分析的交叉领域已经并将继续显著改变企业的运作方式。通过利用AI的强大处理能力和商业分析的系统框架，企业能够更精准地预测市场、优化业务流程，并提升客户体验。这一结合将继续推动企业进入更高效、智能化的运营模式。

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这种交叉的不断发展也意味着企业需要在技术和人才上进行持续的投入，以确保在竞争中处于领先地位。那么哪些美国本科专业可以帮助学生做好相应的知识储备呢？计算机、统计、经济、纯数、物理、应用数学、电气工程、运筹学、机械工程等专业都是很好的前置。

01麻省理工学院 (MIT)

本科专业: 计算机科学与工程（Computer Science and Engineering）

推荐原因: 麻省理工的计算机科学专业是全球顶尖之一，提供强大的理论基础以及AI相关的实践机会。学生可以学习机器学习、算法、数据结构等，后期可以专注于AI或数据科学。

相关课程: 人工智能、深度学习、自然语言处理等。

02卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University)

本科专业: 人工智能本科项目（Bachelor of Science in Artificial Intelligence）

推荐原因: 卡内基梅隆是人工智能领域的领导者，其AI本科项目是全球最早设立的。该项目的课程涵盖了从机器学习、认知科学到伦理等多方面，旨在培养学生的AI实际应用能力。

相关课程: 机器学习、机器人技术、自然语言处理等。

03 斯坦福大学 (Stanford University)

本科专业: 计算机科学（Computer Science）

推荐原因: 斯坦福的计算机科学专业以其研究前沿技术而闻名，特别是在人工智能领域。学生可以专注于AI方向，学习计算机视觉、自动化等课程。

相关课程: 人工智能基础、机器学习导论、大数据分析等。

04 加州大学伯克利分校 

(University of California, Berkeley)本科专业: 数据科学（Data Science）

推荐原因: UC Berkeley的数据科学项目融合了统计学、计算机科学和商业应用，帮助学生掌握分析数据并将其用于商业决策中的能力。该专业非常适合作为未来商业分析师的前置课程。

相关课程: 数据分析、预测模型、统计学习等。

05 宾夕法尼亚大学沃顿商学院(University of Pennsylvania, Wharton School)

本科专业: 经济学与商业分析（Economics and Business Analytics）

推荐原因: 沃顿商学院以其商业教育著称，商业分析专业结合了数据科学和经济学，帮助学生在数据驱动的商业世界中做出有效决策。

相关课程: 统计学、定量分析、市场分析、供应链管理等。

06 哥伦比亚大学 (Columbia University)

本科专业: 运筹学（Operations Research）

推荐原因: 该专业结合了数理统计和建模分析课程，为未来的商业分析和科技管理人才打下基础。学生可以学习数据库管理、商业分析，机器学习等课程为未来的交叉学习打下基础。

相关课程: 数据库基础，商业分析，机器学习，数据模拟等

在这个充满挑战与机遇的时代，人工智能与商业分析领域的专业知识和技能显得尤为重要。美国大学在这两个领域的教育和研究实力世界领先，为学生提供了宝贵的学术资源和广阔的发展平台。如果您渴望在智能时代的浪潮中崭露头角，并有美本留学的计划，学美将是您最可靠的选择，欢迎联系小助手咨询服务详情！