AI建模工具不一定需要专业的建模知识。这是因为现在许多AI建模工具采用了低代码或无代码的设计理念，使得使用者无需深入了解建模的复杂概念和技术即可进行建模工作。通过简单的拖放操作和预设组件，用户可以轻松构建模型并进行相应的分析和预测。这种方式大大降低了门槛，让更多非专业人士也能使用AI建模工具进行数据分析和建模工作。

此外，一些AI建模工具还配备了自动化建模的功能，通过机器学习算法和模型优化技术，可以根据用户提供的数据自动构建模型，并选择最适合的算法和参数进行训练，从而为用户提供更精准的预测结果。这种自动化的建模过程减轻了用户的工作负担，同时也规避了人为主观因素对建模结果的影响，提高了建模的准确性和效率。

然而，尽管AI建模工具简化了建模的流程，但对于一些复杂的业务问题，仍然需要一定程度的专业建模知识来指导和优化建模过程。在面对大规模数据、多维特征、非线性关系等复杂情形时，仅依靠工具提供的自动化功能可能无法达到最佳建模效果。专业的建模知识可以帮助用户更准确地理解数据特征、选择合适的特征工程方法、调优模型参数等，从而提高建模的质量和可解释性。

因此，尽管AI建模工具降低了建模的门槛，但对于想要深入挖掘数据背后规律或解决复杂业务问题的用户来说，具备一定的专业建模知识仍然是必要的。专业的建模知识可以帮助用户更好地理解建模过程中的各种技术细节和概念，提高建模的准确性和效率，同时也有助于更好地解释和应用建模结果，实现更好的业务决策和效果。