前言
隨著大模型的崛起，問答式商業(yè)智能(BI)產品層出不窮，功能雖大同小異，但通過對話式操作大幅降低了用戶門檻，使更多業(yè)務用戶能夠輕松高效地進行數(shù)據(jù)分析，提升數(shù)據(jù)價值的普及率。
盡管智能BI產品前景廣闊，用戶對其實用性仍有疑慮。BI應用的核心在于能否準確輸出復雜的分析洞察，用戶擔心這些產品表面華麗，內涵卻缺乏深度。
因此，選擇智能問答B(yǎng)I產品時，用戶需關注其功能背后的技術與經(jīng)驗，評估準確性、安全性等關鍵指標，深入了解其分析能力和專業(yè)性，以確保準確滿足復雜應用場景的需求，從中獲得真正的價值與洞察。
今年8月，思邁特推出基于Agent技術的Smartbi AIChat白澤，已成為行業(yè)焦點。白澤是一款集易用性、靈活性、安全性、準確性于一體的智能問答式BI產品，通過自然語言對話式查詢與交互的方式，滿足復雜數(shù)據(jù)計算、歸因預測及數(shù)據(jù)解釋、復雜嵌套式查詢等多種數(shù)據(jù)分析需求。
Smartbi AIChat白澤之所以能成為行業(yè)新標桿，源于其將先進的人工智能技術、BI技術與行業(yè)豐富經(jīng)驗完美融合，形成如同鐵三角般的協(xié)同效應。這樣的深度融合不僅提供便捷操作體驗，也確保數(shù)據(jù)分析洞察的準確性和專業(yè)性。
Part1
鐵三角實力分別如何?
一、白澤采用最先進的AI技術
近些年來，對話式分析技術發(fā)展迅猛，思邁特軟件的技術方案也隨著行業(yè)的進步不斷優(yōu)化升級。每一次調整都致力于克服以往技術的局限性，推動對話式分析能力的不斷提升與完善。
對話式分析四種技術路線
在對話式分析技術路線中，技術路線一(NL2SQL路線)在準確性、數(shù)據(jù)權限、指標口徑、復雜分析、擴展性和靈活性方面存在局限性。技術路線二(NL2DSL路線)雖然改善了精準度和安全性，但因需單獨微調和適配而導致巨大的工作量和成本，同時限制了泛化能力。
技術路線三(NL2DSL+指標庫Metrics路線)通過指標庫和RAG能力提升模型對行業(yè)知識的理解，進一步提高數(shù)據(jù)分析和決策的準確性，但仍無法進行高級分析或提供推薦和建議。
Smartbi AIChat白澤在技術路線三RAG增強檢索能力的基礎上，采用先進的AI Agent技術，結合Python等工具，顯著提升了數(shù)據(jù)分析的準確性和靈活性。AI Agent通過規(guī)劃器理解問題，將復雜任務拆解為小任務并逐一完成，生成的Python代碼確保了任務的精準與高效。Python作為強大的編程語言，具備處理復雜數(shù)據(jù)分析任務的優(yōu)勢，特別是在診斷、預測和指示性分析、機器學習和可視化方面。AI Agent與Python的結合，增強了白澤的任務執(zhí)行效率和擴展能力。
Smartbi AIChat白澤技術原理
二、白澤擁有行業(yè)領先的BI能力
1、數(shù)據(jù)模型
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)分析的核心基礎，猶如汽車的引擎，決定了行駛的動力、效率、速度和穩(wěn)定性。智能BI則像一輛智能汽車，如果引擎不夠強大，僅依賴智能技術，就能平穩(wěn)快速前行嗎?并不能!
只有夯實數(shù)據(jù)模型這一基礎，智能技術才能發(fā)揮其最大效能，確保分析過程高效、精準，助力企業(yè)穩(wěn)步前進。而Smartbi數(shù)據(jù)模型帶來了“敏捷多維建模”的新思路，從“數(shù)據(jù)引擎”上提高數(shù)據(jù)準備效率，為上層應用輸出更澎湃的“動力”!
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如上圖示例，在處理復雜問句(如“2024年1月4日，現(xiàn)金資產超過1萬且貸款金額少于1萬的客戶的學歷、總資產和總負債情況”)時，想要準確響應，需要準確識別問句中相關的物理表，如“資產事實表”、“債務事實表”和“客戶信息表”，并有效關聯(lián)這些事實表。
然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理方式依賴于表，這些表的數(shù)據(jù)質量參差不齊，且信息常常分散并重復。通常的智能問答工具僅依賴大模型的NL2SQL轉換能力，面對需要多事實表關聯(lián)的復雜問句時，不僅難以準確選擇表格，還難以判斷在不同聚合粒度下的關聯(lián)關系。它們往往強行進行左連接或右連接，導致生成的SQL語句不夠準確，進而造成查詢結果的缺失或錯誤。
而Smartbi的數(shù)據(jù)模型，支持以維度建模的方式生成星座模型。這里我們可以把"資產事實表"、"債務事實表"、"客戶事實表"等多張事實表，以共享"客戶維"、"日期維"等維表的方式創(chuàng)建星座模型，這種方式不僅避免了數(shù)據(jù)冗余，還能通過維表關聯(lián)多事實表，實現(xiàn)不同粒度的聚合關聯(lián)，提升數(shù)據(jù)查詢的準確性和效率。
因此，在面對上述問句時，白澤首先通過創(chuàng)建好的星座數(shù)據(jù)模型動態(tài)構建僅包含相關信息的"資產事實表"、"債務事實表"和"客戶信息表"這三個小表，然后通過"客戶信息表"這個維表分別去關聯(lián)"資產事實表"和"債務事實表"，最后無論從哪種粒度進行查詢，我們都可以輕松生成正確的SQL，確保最終結果正確無誤。
此外，白澤還加載了數(shù)據(jù)模型強大的計算能力。它在面對包含時間計算的問句(如"2024年1月4日，所有客戶的資產和負債金額，以及同比")時，無需大模型生成復雜的SQL，只要通過數(shù)據(jù)模型動態(tài)構建的包含"資產金額同比"、"負債金額同比"的單表，即可快速準確地完成查詢，從而進一步降低大模型對于NL2SQL能力的依賴。
2、指標模型
Smartbi通過構建統(tǒng)一的指標模型，實現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合。這種整合不僅減少了數(shù)據(jù)冗余，還確保了數(shù)據(jù)口徑的統(tǒng)一。Smartbi的指標模型能夠融合行業(yè)指標體系，有效對接企業(yè)的戰(zhàn)略目標。
使用指標模型后，企業(yè)就如同監(jiān)控汽車行駛，能夠清晰設定戰(zhàn)略目標，并實時監(jiān)測關鍵運營參數(shù)，這種方式不僅確保企業(yè)沿著既定戰(zhàn)略穩(wěn)步前進，還能及時發(fā)現(xiàn)潛在問題，迅速應對，從而保障運營的安全性和效率。
3、BI分析能力
Smartbi具備一站式的數(shù)據(jù)分析能力，可以涵蓋描述性、診斷性、預測性和指導性分析，同時擁有多表關聯(lián)查詢分析、多數(shù)據(jù)集融合分析、探索分析和多模態(tài)展現(xiàn)等分析能力。此外，Smartbi還提供專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工具，內含60+專業(yè)的算法。這些專業(yè)的分析能力，會使得白澤在智能BI領域擁有非常明顯的領導性和優(yōu)勢。
三、白澤基于豐富的行業(yè)Know-how
Smartbi在BI數(shù)據(jù)分析行業(yè)13年的深耕，不僅積累了5000+的客戶經(jīng)驗，還沉淀了金融、政府、制造、醫(yī)療、教育等眾多行業(yè)的寶貴知識。這些行業(yè) Know-how不僅幫助Smartbi更好地理解客戶需求，還為其提供了豐富的解決方案案例和行業(yè)最佳實踐。
Part2
鐵三角如何共振發(fā)力
一、RAG+數(shù)據(jù)模型/指標模型+行業(yè)Know-how，擁有準確性和安全性
通過全面的RAG技術，在向量庫中接入元數(shù)據(jù)、示例、業(yè)務知識及外部知識，使得Smartbi AIChat白澤懂得越多，理解能力不斷增強，準確性也隨之提升。同時，統(tǒng)一的指標模型和數(shù)據(jù)模型確保了數(shù)據(jù)口徑的一致性，同時結合豐富的行Know-how經(jīng)驗，融合企業(yè)指標體系和落地經(jīng)驗，實現(xiàn)更準確的結果，進而實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標。
此外，系統(tǒng)還能根據(jù)用戶的使用情況不斷迭代，越用越智能，越用越精準。初次使用時即可達到80%-90%的準確度，在特定場景下甚至能實現(xiàn)99%的準確率。
除了準確性之外，白澤還有一個特性是安全性。目前，Smartbi AIChat不僅支持百度、阿里等大模型，還支持多種本地私有化部署的大模型。系統(tǒng)具有金融級別的安全管理體系，包括操作權限、資源權限和數(shù)據(jù)權限三大類型的權限控制，確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)。
二、Agent+Python+工具，擁有靈活性和擴展分析洞察能力
1、計算能力的融合
Smartbi數(shù)據(jù)模型擅長大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，Python則在復雜算法處理上表現(xiàn)出色。Smartbi AIChat結合兩者優(yōu)勢，用戶可在一個平臺完成數(shù)據(jù)準備、計算和結果呈現(xiàn)。系統(tǒng)根據(jù)任務類型靈活分配計算：部分在Smartbi模型中完成，另一些通過Python庫外處理。這樣的分工協(xié)作確保平臺高效處理復雜任務，整合多源數(shù)據(jù)，提供精準、深入的分析與快速響應。
2、數(shù)據(jù)分析洞察能力的融合
作為國內領先的BI廠商，Smartbi提供一站式BI產品，具備數(shù)據(jù)模型查詢、專業(yè)機器學習平臺及50+挖掘組件，涵蓋分類、回歸、聚類等成熟算法。通過結合Python，用戶既可以調用其庫函數(shù)，也能使用Smartbi的算法組件，實現(xiàn)圖形生成、預測分析和歸因分析等功能。
3、多數(shù)據(jù)集分析的融合
Agent具備項目經(jīng)理的能力，能夠思考、規(guī)劃、分解、決策和協(xié)調。面對復雜的多數(shù)據(jù)集分析，Agent會詳細理解問題，制定行動計劃，將大任務拆分為多個小任務，每個小任務生成一個數(shù)據(jù)集，最終通過Python或插件執(zhí)行并匯總結果，實現(xiàn)多數(shù)據(jù)集的融合。
縱觀國內市場，傳統(tǒng)BI廠商和互聯(lián)網(wǎng)大廠中，有些未能融入最新的AI技術，另一些則缺乏數(shù)據(jù)模型或數(shù)據(jù)分析能力。而思邁特軟件作為國產資深的BI廠商，憑借在BI領域的深耕與對AI等前沿技術的持續(xù)創(chuàng)新，精準把握技術革新機遇，因此在激烈的競爭中脫穎而出。
Part3
鐵三角共振力量驅動白澤躍升行業(yè)翹楚
1、AI賦能BI，提升智能性與準確性
通過AI Agent、RAG等技術，賦予BI強大的智能化功能，讓業(yè)務人員可以在不依賴技術背景的情況下，以AI智能對話問答的方式，輕松準確地獲取洞察業(yè)務的數(shù)據(jù)結果，提升了使用體驗和效率。
2、BI保證AI的數(shù)據(jù)準確性和深度洞察能力
Smartbi提供一站式數(shù)據(jù)分析能力，尤其在數(shù)據(jù)模型引擎和專業(yè)分析上表現(xiàn)突出。其強大且獨有的數(shù)據(jù)模型引擎高效處理復雜數(shù)據(jù)關系，確保準確性和一致性;專業(yè)分析能力深入挖掘數(shù)據(jù)背后的業(yè)務邏輯與行業(yè)趨勢。再結合AI大模型語義理解，不僅能快速處理復雜數(shù)據(jù)分析場景，還能生成精確且符合行業(yè)需求的分析結果，幫助企業(yè)領導者在復雜的商業(yè)環(huán)境中做出明智決策。
3、行業(yè)Know-how與AI相互促進
行業(yè)Know-how的深厚積累不僅提升了AI的專業(yè)性，也確保了其與業(yè)務的緊密契合。通過將行業(yè)知識與商業(yè)智能(BI)系統(tǒng)相結合，AI不僅能夠提供精準的分析，還能更好地滿足企業(yè)的實際需求和戰(zhàn)略目標。與此同時，來自上千家客戶項目的經(jīng)驗沉淀，形成了寶貴的行業(yè)指標和管理思路，為AI技術的持續(xù)演進提供了重要反饋。這種反饋機制推動了AI的迭代發(fā)展，使其更深入地理解業(yè)務需求，從而進一步提升分析的精準度和適用性。
通過這一閉環(huán)，AI、BI和行業(yè)Know-how相互促進、共同發(fā)展，形成強大的生態(tài)系統(tǒng)，為企業(yè)帶來直觀的價值。Smartbi AIChat賦能管理者，利用對話式分析迅速識別經(jīng)營問題根源，基于最新、全面的信息做出科學決策。對于業(yè)務人員，Smartbi AIChat的易用性和靈活性使其能更自主地進行數(shù)據(jù)分析，提升業(yè)務運作的敏捷性和響應速度。對于技術人員，Smartbi AIChat簡化了即席分析過程，減少操作負擔，讓他們能夠更專注于分析邏輯和數(shù)據(jù)洞察。
AI與BI的協(xié)同發(fā)展至關重要。單靠強大的AI而缺乏BI，猶如在迷霧中摸索方向;而只有強大的BI而沒有AI，則如同跋涉于荊棘叢生的山路。只有兩者相輔相成，才能高效獲取關鍵信息與精準預測未來，助力企業(yè)在復雜市場中實現(xiàn)智能化決策。
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