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衡石科技|BI进化论:AI如何重塑商业智能的边界
作者:HENGSHI 时间:2024-03-08

在探索商业智能(BI)与人工智能(AI)的交汇点时,衡石科技始终牢记BI的本质:赋能业务。技术的发展,无论是BI还是AI,都是为了更好地服务于企业的业务需求,推动其向前发展。

BI的核心在于提升组织内部的信息流动效率。通过将复杂的商业逻辑转化为数据形态,BI使得有价值的洞见能够更高效地传递给一线员工,从而确保正确的决策能够在业务前线直接涌现。在这个过程中,AI起到了催化剂的作用,特别是在自然语言处理(NLP)领域的应用,如LLM模型,它们有潜力推动BI实现大规模普及。

然而,技术的演进并不是无的放矢,它始终受到需求的推动。在探索AI与BI的结合时,衡石科技认识到大模型直接对接数据层并不完整,其效果达不到商业分析场景对于问答精准性的要求。为了解决这个问题,衡石科技采用了业务指标体系作为开启AI的钥匙。这种体系不仅满足了现代BI平台的要求,还确保了分析的精准性,引导大模型不乱猜不打偏。

此外,衡石科技也意识到AI的加入使得BI变得更加面向业务、赋能业务。传统的BI工具使用门槛较高,限制了其普及速度。而结合了AI的BI则为业务人员带来了福音,它极大地降低了使用门槛,使得更多人能够受益于这项技术。

以下是详细介绍下衡石科HENGSHI SENSE5.0版本的功能

业务指标体系是开启 AI 的钥匙

在衡石科技构建 5.0 大版本过程中,AI 能力的边界和局限性是重点探查的方向。经过数个客户真实场景的验证,可以比较客观的讲,大模型直接对接数据层是不完整的,落地的效果达不到商业分析场景对于问答精准性的要求,这里存在确定的门槛。

大模型的能力好像强壮的心脏引擎和大动脉血管,需要搭配细密的毛细血管才能精准构建出商业分析的逻辑脉络。领域建模知识的 know-how 需要可以结构化的落地,这里最合适的方式是采用指标体系来构建。

业务指标体系的管理本身是现代 BI 平台的要求,这是区分汇报型 BI 和分析型 BI 的差异点。在和大模型的结合中,这一层显得更加重要。每一个业务指标的精确计算逻辑定义,和指标之间包含的业务联系,正好补足大模型面对数据的知识空白,引导大模型不乱猜不打偏,最终达成我们期望的智能问答功能。

AI Copilot 让 BI 真正做到面向业务,赋能业务

在 BI 越来越成为企业主流能力的市场成熟过程中,分析人员作为 BI 工具的实际使用者依然保持了非常专业的姿态,技能点培养成本高,人员画像综合要求高,这很大程度上限制了 BI 的普及速度。

技术的进化是论代的,在代际更迭的快速演进中,要把握的是企业长期不变的需求场景,BI 很幸运是这样的既有确定性又具备长期反脆弱性的场景。对 AI 会取代 BI 的担忧是一种误解,AI 真正取代的是僵化、静态、报表展示为主的落后方式,AI 推动 BI 走向业务化、场景化、实时化,结合了 AI 的 BI 是业务人员的福音,交互形态的跳变极大降低了使用门槛,为这项技术的基础性普及扫掉了最大障碍。最后,我们始终致力于通过独特的BI PaaS开放架构支持更加多样化的数据协同场景。这种架构不仅区分了数据能力的标准域和行业分析的专业域,还为合作伙伴提供了更深的赋能。随着AI能力的不断加入,这种赋能将进一步加强。

通过独特的 BI PaaS 开放架构支持更加多样化的数据协同场景

衡石一直致力于 BI PaaS 的开放式架构设计,这是一个刻意的边界保护机制,区别数据能力的标准域和行业分析的专业域。AI 能力的不断加入,将进一步加强平台产品对合作伙伴的赋能深度。

衡石的合作伙伴从最佳实践来看,通常在第2年和第3年,就已经超越可视化看板的高度,开始构建分析类的产品化场景应用,利用衡石降低产研成本重复投入的努力能得到极大的效益。正如我们预判,未来每一个企业级的业务 SaaS 或者软件产品,都会带有数据分析和BI属性;更进一步的,未来的业务软件,都将具备智能化特性,从在线化到数据化再到智能化,这是一个不可逆的进化轨迹。HENGSHI SENSE 的名字从 Day 1 开始,就剑指数据智能的方向,帮助每一个合作伙伴的业务场景装上 SENSE & RESPONSE 的智能引擎,PaaS 形态的开放架构在 5.x 的旅程中会继续增强,赋能合作生态构建更加多样化的智能场景,而这样值得努力的理想愿景归结起来也就最合适的被形容为:【商业智能】

 

综上所述,我们坚信BI与AI的结合将为企业带来前所未有的机遇。从在线化到数据化再到智能化,这是一个不可逆的进化轨迹。而我们,作为这一进程中的参与者和推动者,将始终致力于帮助每一个合作伙伴的业务场景装上SENSE & RESPONSE的智能引擎,共同开启商业智能的新篇章。

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