文｜劉雨琦
編｜王一粟
“今年8月份以后，有非常多企業(yè)客戶(hù)開(kāi)始咨詢(xún)智能化的服務(wù)，也提出一起共創(chuàng)?！盋hatGPT火爆之后的半年，帆軟BI產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人唐昕開(kāi)始感受到了來(lái)自市場(chǎng)對(duì)智能BI的強(qiáng)烈需求。
商業(yè)智能BI是一套完整的由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、查詢(xún)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)類(lèi)技術(shù)解決方案。越來(lái)越多的企業(yè)也意識(shí)到BI的重要性，據(jù)Gartner 2023年在中國(guó)區(qū)進(jìn)行的調(diào)研表示：62%的中國(guó)CIO將在2023年增加商業(yè)智能BI的投資。
從報(bào)表式BI到敏捷式BI，中國(guó)BI經(jīng)歷過(guò)第一波周期，走向低門(mén)檻、可視化，讓業(yè)務(wù)人員能夠快速托拉拽自定義用數(shù)，同時(shí)也將后端分析能力搬到臺(tái)前。
在光錐智能與多位BI廠商交談的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，幾乎所有業(yè)內(nèi)人士都認(rèn)為，智能BI是下一個(gè)階段。但從具體動(dòng)作來(lái)看，目前廠商的態(tài)度卻大概分為兩派：
- 一派是行動(dòng)派，在ChatGPT出現(xiàn)以后，迅速接入能力開(kāi)始嘗試，如思邁特新版本中著重提到了智能對(duì)話能力，網(wǎng)易數(shù)帆也在押注ChatBI、百度GBI在內(nèi)的巨頭公司也開(kāi)始向智能BI進(jìn)行探索和嘗試；
- 另一派則是冷靜派，仍然在保持觀望態(tài)度和內(nèi)部探索，并沒(méi)有迅速上線產(chǎn)品。
“沿著舊地圖，找不到新大陸?！?/strong>思邁特軟件CEO吳華夫認(rèn)為發(fā)展智能BI不破不立；網(wǎng)易數(shù)帆大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人、人工智能產(chǎn)品線總經(jīng)理胡光龍同樣認(rèn)為：“智能化將極大降低BI用戶(hù)使用門(mén)檻，真正做到人人用數(shù)的階段?！?/section>但帆軟FineBI產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)總監(jiān)唐興強(qiáng)卻認(rèn)為：“智能化對(duì)BI的影響更多在提升效率的環(huán)節(jié)，核心還是要結(jié)合當(dāng)下場(chǎng)景進(jìn)一步分析。”在如同冰與火的對(duì)立之下，中國(guó)BI行業(yè)也在爭(zhēng)議中，再次進(jìn)化。智能化席卷著千行百業(yè)，但究竟會(huì)帶來(lái)哪些具體的改變，任何一個(gè)行業(yè)都還沒(méi)有定論。“大模型＋BI，從交互式體驗(yàn)，到編碼能力再到推理能力，要一層層疊加到業(yè)務(wù)里去”，網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)產(chǎn)品線總經(jīng)理余利華向光錐智能分享道。用交互式能力降低“用數(shù)”門(mén)檻，是智能化的第一階段。從微軟PoweBI開(kāi)始，對(duì)話式BI成了大模型＋BI的第一站。國(guó)內(nèi)BI廠商也在今年8月開(kāi)始動(dòng)了起來(lái)。思邁特在最新V11版本的產(chǎn)品中，加入了數(shù)據(jù)模型、指標(biāo)模型、自助分析、對(duì)話式分析等多種智能角色能力，另?yè)?jù)光錐智能獨(dú)家獲悉，思邁特不久也將推出問(wèn)答式BI；緊接著網(wǎng)易數(shù)帆發(fā)布了有數(shù)ChatBI產(chǎn)品，將基于大模型的自然語(yǔ)言理解能力與專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析能力結(jié)合；10月份，押注AI應(yīng)用的百度也將觸角延伸至BI領(lǐng)域，推出其生成式商業(yè)智能產(chǎn)品“百度GBI”，可以通過(guò)自然語(yǔ)言交互，執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢(xún)與分析任務(wù)，并且支持專(zhuān)業(yè)知識(shí)注入。對(duì)話式BI，即用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言即可與BI系統(tǒng)進(jìn)行交互。當(dāng)對(duì)話式BI介入后，查找數(shù)據(jù)的流程被簡(jiǎn)化為，自然語(yǔ)言詢(xún)問(wèn)—自動(dòng)轉(zhuǎn)化為SQL語(yǔ)言—自動(dòng)搜索數(shù)據(jù)—轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言—輸出結(jié)果。這種交互方式最大的特點(diǎn)在于大幅度地降低了BI系統(tǒng)的使用門(mén)檻，讓業(yè)務(wù)人員無(wú)需掌握SQL等專(zhuān)業(yè)語(yǔ)言，也無(wú)需深入分析模型，即可獲得所需。但隨著企業(yè)深度使用體驗(yàn)，對(duì)話式BI即問(wèn)題也暴露無(wú)遺。例如，搜索過(guò)程中，出現(xiàn)了多次搜索數(shù)據(jù)結(jié)果不一樣；因統(tǒng)計(jì)口徑不一致，指向同一個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)無(wú)法合并同類(lèi)項(xiàng)，導(dǎo)致了GMV無(wú)法與成交金額一起納入統(tǒng)計(jì)。諸如此類(lèi)問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中層出不窮，也逐漸讓企業(yè)意識(shí)到：對(duì)話也只是一種形式，而非一種結(jié)果。單純的搜索并不能保證數(shù)據(jù)得出的合理性，要防止數(shù)據(jù)變成“無(wú)源之水”，還得增加分析的過(guò)程。于是，用推理能力打破分析壁壘，開(kāi)啟了智能化的第二階段。智能分析簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是BI系統(tǒng)能主動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，進(jìn)行根本原因分析，并給出解決方案建議。這背后需要BI系統(tǒng)積累大量的領(lǐng)域知識(shí)及復(fù)雜推理能力。以愛(ài)數(shù)為代表的部分廠商，正在發(fā)力知識(shí)圖譜和大模型，朝這個(gè)方向嘗試。愛(ài)數(shù)產(chǎn)品副總裁李基亮告訴光錐智能，“只有通過(guò)知識(shí)的方式，才能在技術(shù)上做關(guān)聯(lián)分析。”比如當(dāng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致時(shí)，需要大模型的理解能力理解相近意思的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行整理和歸類(lèi)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：統(tǒng)計(jì)公司本科以上的員工，這不是關(guān)鍵詞的篩選而是理解本科、碩士、博士三種具體的學(xué)位。而在分析層，傳統(tǒng)的BI軟件能夠顯示數(shù)據(jù)異常的波動(dòng)，比如10月份銷(xiāo)量低迷，智能分析能夠通過(guò)回歸分析模型，對(duì)于每一步的數(shù)據(jù)搜索、分析過(guò)程清晰可見(jiàn)，結(jié)果歸因?qū)訉酉裸@，逐一拆解，再通過(guò)ChatBI展示影響因素是品牌、客戶(hù)還是渠道。再向前展望一步，通過(guò)智能體重塑BI系統(tǒng)，或許是智能化的第三階段。Agent概念最近大火，未來(lái)，也許可以達(dá)到萬(wàn)物皆可Agent的狀態(tài)，BI+Agent也將成為其中一個(gè)細(xì)分方向。以光錐智能觀察，Agent對(duì)BI行業(yè)的改造已經(jīng)開(kāi)始，有從業(yè)者告訴我們：“BI目前是Agent化改造的第一梯隊(duì)”，究其原因在于BI系統(tǒng)里本身就含有大量需要自動(dòng)化的步驟和流程，這與初級(jí)階段的Agent十分適配，既能簡(jiǎn)化流程，提升效率，還能提升調(diào)用大模型的基礎(chǔ)能力。未來(lái)，更進(jìn)一步，當(dāng)Agent變得更聰明后，一切過(guò)程化將被Agent內(nèi)化為己有。到那時(shí)，無(wú)論是單智能體還是多智能體都將不在依賴(lài)于線性的程序和規(guī)劃，對(duì)BI行業(yè)帶來(lái)的結(jié)果可能是，系統(tǒng)的界限被打破，服務(wù)模型將被重構(gòu)。Agent直接與用戶(hù)產(chǎn)生互動(dòng)，用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音或文字，描述業(yè)務(wù)問(wèn)題，大模型理解問(wèn)題場(chǎng)景，自動(dòng)識(shí)別相關(guān)數(shù)據(jù)源，進(jìn)行分析并輸出結(jié)果，完全無(wú)需搭建BI系統(tǒng)。這種“BI+Agent”的新模式，也被業(yè)內(nèi)的一些人視為可能的終點(diǎn)狀態(tài)。大模型蒙眼狂奔了一年，也讓行業(yè)看清了一個(gè)現(xiàn)實(shí)“智能化不是萬(wàn)能解藥”，甚至現(xiàn)在很多行業(yè)數(shù)字化水平都尚淺，從根本上缺少智能化的基礎(chǔ)。唐昕表示：“智能化對(duì)BI的影響更多在提升效率的環(huán)節(jié)，核心還是要結(jié)合當(dāng)下場(chǎng)景進(jìn)一步分析?！?/section>這一思路和網(wǎng)易不謀而和，網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)產(chǎn)品線總經(jīng)理余利華認(rèn)為：“如果BI僅僅疊加了大模型，但不能落地、沒(méi)有場(chǎng)景，就沒(méi)有價(jià)值?！?/section>反觀當(dāng)下BI行業(yè)所面臨的痛點(diǎn)，并不僅僅是技術(shù)難題，簡(jiǎn)單的講，并不是智能化缺乏落地場(chǎng)景，而是整個(gè)BI行業(yè)都面臨著場(chǎng)景落地的階段性難題。不少客戶(hù)反饋，大模型生成的分析代碼質(zhì)量參差不齊，準(zhǔn)確率難以保證。帆軟表示，這就要求BI廠商對(duì)領(lǐng)域場(chǎng)景有足夠理解，進(jìn)行細(xì)致調(diào)教。否則用戶(hù)體驗(yàn)反彈，信任難以建立。如何理解場(chǎng)景？唐昕舉了一個(gè)例子，BI軟件具體應(yīng)該形成什么樣的指標(biāo)，如何能讓業(yè)務(wù)用起來(lái)，如何分析產(chǎn)生數(shù)據(jù)價(jià)值，都需要深入行業(yè)梳理。以制造業(yè)為例，在制造業(yè)里“不良率”是一個(gè)重要指標(biāo)，那么BI介入之后，首先，需要根據(jù)行業(yè)認(rèn)知，去確定“不良率”的特征標(biāo)準(zhǔn)，然后才可以把這一特征揪出來(lái)，放到指標(biāo)庫(kù)里，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)復(fù)用。在這一階段，BI性能越高就能行業(yè)通吃，這就需要把行業(yè)經(jīng)驗(yàn)吃透，沉淀出指標(biāo)來(lái)。畢竟，金融級(jí)的BI要求的是數(shù)據(jù)敏感，而制造業(yè)就不要敏感、需要穩(wěn)定，行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)往往不能照搬遷移。因此，對(duì)于所有BI企業(yè)而言，在進(jìn)入一個(gè)新行業(yè)之時(shí)，企業(yè)們又回到了相似的起跑線上。從行業(yè)開(kāi)拓的角度來(lái)看，BI企業(yè)開(kāi)始步入新一輪探索階段，尋求其他更復(fù)雜更邊緣行業(yè)的落地機(jī)會(huì)。BI發(fā)展多年以來(lái)，率先在金融、電商、零售等行業(yè)落地。例如，網(wǎng)易數(shù)帆基于金融機(jī)構(gòu)面臨的監(jiān)管加強(qiáng)、價(jià)值體現(xiàn)難、數(shù)據(jù)質(zhì)量不足、開(kāi)發(fā)資源緊張等挑戰(zhàn)，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)，包括數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的提升，其內(nèi)涵涉及合規(guī)、增值（為管理、運(yùn)營(yíng)人員等提供即開(kāi)即用的數(shù)據(jù)）、可信（業(yè)務(wù)人員信得過(guò)數(shù)據(jù)及平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)壁壘）、協(xié)同等。在舒適區(qū)探索趨近于飽和之后，BI行業(yè)正在向外探索，例如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等數(shù)字化程度較低、專(zhuān)業(yè)性的行業(yè)，成為了下一個(gè)階段BI探索與爭(zhēng)奪的目標(biāo)。而在解決這些痛點(diǎn)難題之后，智能化更多的作用集中在“輔助”和“增強(qiáng)”的環(huán)節(jié)。以愛(ài)數(shù)客戶(hù)為例，他們?cè)诖竽Ｐ偷戎С窒陆鉀Q了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)統(tǒng)一等問(wèn)題，從而提升下游分析建模效率達(dá)30%以上。盡管市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了各種智能BI的概念與嘗試，大到行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，小到新晉創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。但產(chǎn)品落地后，用戶(hù)普遍反映智能化的效果并不盡如人意。原因在于，智能BI并不是簡(jiǎn)單架接一個(gè)通用型大模型即可高效運(yùn)轉(zhuǎn)。未來(lái)中國(guó)BI，智能化只是其中一個(gè)可能路徑。但必須要強(qiáng)調(diào)的是，目前無(wú)論是國(guó)外PowerBI還是國(guó)內(nèi)的諸多BI廠商的調(diào)研來(lái)看，客戶(hù)對(duì)于智能化的需求并不強(qiáng)，多半抱著獵奇的心態(tài)，感興趣但不會(huì)真的為其買(mǎi)單。更為關(guān)鍵的是如何從客戶(hù)場(chǎng)景、行業(yè)痛點(diǎn)中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。這是中國(guó)BI企業(yè)在新一輪應(yīng)用探索中必須面對(duì)的選擇。要求數(shù)據(jù)能力更高，行業(yè)重新洗牌
智能化雖然不是開(kāi)掛，但也確實(shí)激活了相對(duì)固定的行業(yè)格局。最為典型的特點(diǎn)便是今年以來(lái)，老選手們奮力創(chuàng)新，新選手們也在排隊(duì)入場(chǎng)。不止百度這種大廠開(kāi)始發(fā)力GBI(生成式商業(yè)智能產(chǎn)品），SaaS廠商開(kāi)始下探PaaS層，數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)也基于AP的分析能力對(duì)外向企業(yè)提供BI服務(wù)，一時(shí)間，BI成了數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的交叉點(diǎn)，整個(gè)行業(yè)格局也面臨著重新洗牌。智能化對(duì)數(shù)據(jù)能力要求的進(jìn)一步提升，讓更底層的數(shù)據(jù)廠商積累的能力，得以在大模型時(shí)代釋放。比如，針對(duì)大模型在產(chǎn)業(yè)中落地存在著數(shù)據(jù)層的關(guān)鍵難題——幻覺(jué)問(wèn)題、不可解釋性、安全風(fēng)險(xiǎn)等等，愛(ài)數(shù)方面認(rèn)為，這并不是大模型的問(wèn)題，而是數(shù)據(jù)問(wèn)題。數(shù)據(jù)廠商的基礎(chǔ)能力，也是BI智能化的下一階段所需要的核心能力。比如，企業(yè)中常年存在的“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效連接和統(tǒng)一查詢(xún)利用。而且，多個(gè)系統(tǒng)中存在重復(fù)和冗余的數(shù)據(jù)，造成存儲(chǔ)和計(jì)算資源浪費(fèi)。同一數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中存在不一致版本，數(shù)據(jù)質(zhì)量無(wú)法有效控制。這會(huì)嚴(yán)重影響分析結(jié)果和準(zhǔn)確性，這不是上一個(gè)系統(tǒng)、換一個(gè)工具、買(mǎi)一些SaaS產(chǎn)品局部診脈就能解決的問(wèn)題，企業(yè)需要系統(tǒng)性的、全局性的BI產(chǎn)品。為了打通多種數(shù)據(jù)源，愛(ài)數(shù)在數(shù)據(jù)管道、數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體方面進(jìn)行了探索，也將這樣的探索應(yīng)用在了RGA（檢索增強(qiáng)）技術(shù)中，在大語(yǔ)言模型推理生成答案時(shí)，額外檢索調(diào)用外部的領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，利用綜合檢索結(jié)果進(jìn)行答案生成。
而智能化產(chǎn)生的新需求對(duì)底層的數(shù)據(jù)能力提出了挑戰(zhàn)，這正是全鏈條工具儲(chǔ)備的一個(gè)新?tīng)恳Α?/section>李基亮舉了一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的例子：“現(xiàn)在我們很多客戶(hù)都是幾百TB以上的數(shù)據(jù)，那平臺(tái)的搜索能力、對(duì)元數(shù)據(jù)的備份能力、對(duì)勒索病毒的抵抗能力，這些很基礎(chǔ)的平臺(tái)能力如果沒(méi)有，那建好了分析也是空中樓閣?！?/strong>“所以現(xiàn)在不是AI＋Data，而是Data＋AI?！崩罨翉?qiáng)調(diào)。雖然基礎(chǔ)工作繁瑣，當(dāng)智能分析一旦跑通，將成為新的生產(chǎn)力方式。企業(yè)服務(wù)往往靠的是經(jīng)驗(yàn)型產(chǎn)品和服務(wù)，行業(yè)格局也會(huì)更依賴(lài)于先發(fā)優(yōu)勢(shì)和客戶(hù)突破能力，也正是因此，短時(shí)間內(nèi)，后來(lái)者很難顛覆帆軟Top1的地位。智能化作為生產(chǎn)力之后，客戶(hù)的選擇更多，也可以通過(guò)智能化把需求重新做一遍，這讓行業(yè)有一個(gè)了新的彎道超車(chē)的機(jī)遇期，甚至像百度這種基本沒(méi)有涉足過(guò)BI行業(yè)的大廠，也能通過(guò)一些AI原生的能力切入中小企業(yè)，滿(mǎn)足不同群體的不同訴求。智能化為BI開(kāi)啟了一扇新的窗口，同時(shí)，也將帶著廠商走入新的競(jìng)爭(zhēng)格局。本文來(lái)自投稿，不代表增長(zhǎng)黑客立場(chǎng)，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：http://allfloridahomeinspectors.com/cgo/110451.html
文｜劉雨琦
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