商業智慧(Business Intelligence)與雲端智慧(Cloud Intelligence) 商業智慧(Business Intelligence, BI)就是將智慧計算技術應用於傳統商業領域，從而提高資料分析能力，優化業務過程，提高企業競爭力。然而，要進行商業智慧的活動需建構能儲存巨量資料的資料倉儲和能分析巨量資料的資料探勘系統，其所需花費的軟硬體費用十分龐大，讓很多中小企業望而卻步。雲端運算的出現，對中小企業來講，是一個振奮人心的好消息。如果能將雲端運算應用在商業智慧上，由於雲端運算具有按需求使用、按使用收費的特性，這將大大減少企業應用商業智慧的成本。一方面，可以通過雲端的資料倉儲實現巨量資料的高效計算。另一方面，可以實現線上付費使用資料探勘工具和商業智慧相關分析處理軟體。也就是說雲端運算可以提供基於SaaS的知識與智慧分析的服務(Information & Intelligence as a Service)，簡稱IIaaS或I2aaS，它是SaaS的延伸。圖4是雲端智慧定位的示意圖。 以下列舉雲端智慧服務的3個案例供讀者參考，它們都是I2aaS的相關應用。 Google現在正在研發一項新的服務，這項服務可以讓你的手機變成同步翻譯，把輸入的語音立刻轉換成其他語言的文字並讀出來。這項服務牽涉到網路語音辨識(Speech Recognition)、機器翻譯(Machine Translation)及語音合成(Speech Synthesis)的服務。語音辨識的目標是為了將使用者的語音辨識成電腦可處理的文字(Text)。機器翻譯則是將某一語言的文字轉換成另一語言的文字(例如中文翻譯成英文)。下圖5是應用最普遍的例句式機器翻譯(Example-Based Machine Translation)的一個實例。 例句式機器翻譯透過搜尋雙語語料庫(Bilingual Corpus)的方式搜尋與來源語言(以此例而言是中文)最相似的例句，再透過修改其相對應的目的語言(以此例而言是英文)來產生最後的翻譯結果。 語音合成則是將文字轉成語音的處理。這個步驟中需要將人類發音的基本單元，透過適當的演算法來運算。在這3項服務中，機器翻譯是現有的服務-Google Translation。而語音合成系統的開發相對難度較低。因此，Google要開發語音翻譯的系統僅需著重在網路語音辨識的服務上。這樣的系統開發完成後，當在國外遇到聽不懂的外國話時，只需打開手機中的這項雲端智慧服務，即可得知對方所講的話。再透過相同的服務即可將你所說的話，翻譯成對方聽的懂的語言並唸出來給對方聽。 台大陳銘憲教授的實驗室開發了一項手機即時查價的服務。這項服務可以透過你的手機對商品(目前是手錶)照像，並把此影像(Image)與亞馬遜(Amazon)購物網站中的8,000支手錶的影像做比對，並查詢其在亞馬遜購物網站中的價錢。這項服務牽涉到影像處理(Image Processing)及文件探勘(Text Mining)的服務。影像處理的目的是為了影像比對。文件探勘的目的則是要自動化擷取購物網站中，手錶影像與其相對應價錢等的資訊。圖6是其應用流程的一個實例。在圖6中，首先會先拍攝欲查詢的手錶影像。然後再比對亞馬遜購物網站中的手錶影像，並產生比對的結果及其詳細的商品資訊(包含價格)。若有意願在亞馬遜購物網站中購買這款手錶，則可進入付款的流程。同時，歷史的查詢紀錄也會被儲存下來，以供日後查看。 台大陳銘憲教授的實驗室也開發了另一項餐飲推薦的服務。這項服務可以透過你的手機對商店招牌照像，並將影像(Image)中的文字辨識出來。然後，根據所辨識出來的招牌及網路上對這家商店中的食物評價，系統會產生一個推薦食物的清單，並以菜單(Menu)的方式(包含食物的實體圖及價格)呈現給使用者參考。其中，網路上對這家商店中的食物評價可從分析網路部落格(Blog)中的文件得之。這項服務也牽涉到影像處理(Image Processing)及文件探勘(Text Mining)的服務。影像處理的目的是為了做光學字元識別(Optical Character Recognition, OCR)。文件探勘的目的則是要自動化擷取網路部落格中，對各商店的食物評價與其相對應價錢等的資訊。圖7是其應用流程的一個實例。 在圖7中，首先會先拍攝欲查詢的商店招牌。然後再將影像中的文字辨識出來(以此例而言是鼎泰豐)，並產生一個推薦食物清單，同時以菜單的方式呈現給使用者參考(以此例而言第一個推薦的食物是小籠包，價錢是180元)。
