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中闭村科金大模子bi处理安放 帮帮企业杀青数据驱动筹备决定

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过去一年大模型应用集中爆发,中关村科金作为领先的对话式AI技术解决方案提供商,基于各个行业真实的业务痛点,围绕营销、服务与运营场景,创新打造和升级了知识助手、投顾助手、智能陪练等大模型应用,全面赋能客户经理展业,达成降本增效。

为进一步解决客户经理日常展业的痛点,中关村科金推出AI营销助手产品线,基于自研的金融领域大模型为数智底座,结合OCR、RPA、音视频等AI技术,以统一的对话式入口,集成中关村科金客户洞察平台CDP和自动化营销决策平台MA,支持用户行为数据采集UBS产品,达成了在客户跟踪维护、市场 产品问题答疑、客户标签行动洞察、投资需求参数提取、金融产品筛选对比、大类资产配置辅助、场景化财富管理7个具体业务场景的应用。

随着前线作战人员的装备提升,营销活动的组织频次密度也将随之增高,原先的活动分析BI工具难免 相形见绌 。

从领卷人数、1天转化、7天转化对比上次活动看看?

把这批的活动的最终效果,转化漏斗、ROI,再找找亮点数据,做成图表,放到PPT里

这批活动为什么转化率掉了,参与人跟两周前的有什么不同嘛?

这场直播人数看着不错啊,是不是咱们今天(Today)破新高了,最后这些人多少自己买了,多少联系客服接着咨询了?

你这ROI看着不对啊,你这分子取的什么口径数?虚高了吧

当管理层、团队长一次次的拆解营销任务、复盘活动效果,需要协调数据团队不停地给出不同口径,不同维度的数据,活动分析仿佛回到了SQL+Excel的半手工时代。运营人员每天陷入提数、算数、看结果(Result),换口径、重提数、找亮点,做图表、写汇报的循环里。

此外,传统BI系统需要大量的数据分析师来做ETL工作,根据定义好的业务需求,配置一张张的报告,过程繁琐、固化,更适合出具财务口径、监管口径等相对固定、明确的报表,且BI系统对操作熟练度有要求,需要在纷繁的报表中找到所需的。

既然营销可以用大模型改善,那么大模型更加擅长的数据分析,同样可以作为最先落地的应用场景范围之一。但在尝试了NL2SQL,利用(Use)大模型直接将用户指令转换成SQL执行时,却发现了些许问题,除了生成SQL的编译、表的对应问题外,还有以下常见难点:

        输入的自然(Nature)语言要足够精准并避免歧义,否则结果(Result)差距非常大,但这又与自然(Nature)语言习惯不太符合;

        有的请求是依赖上下文的,属于渐进式需求表达,但生成的SQL却可能与前述截然不同;

        自然(Nature)语言很难表达一些复杂场景,甚至不如直接写SQL来的容易;

        查看数据时,往往需要切换不同的口径,从而找出数据变化的原因,但对口径的理解和多轮对话的表达常常又难以表述,出现反复横跳现象。

基于NL2SQL的Chat2SQL,虽然改变了用户的交互形式,以更加友好的对话式交互提升了操作的便捷性,但又存在直接对应底层数据库表时,语义理解难以准确的映射到数据层,难以应用在严肃场合的问题。此外,Chat2SQL可以辅助数据分析师开发,但数据分析师自身往往又是SQL高手,业务人员想用又不敢信,很难产生实际的生产价值。

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不过这些问题并非全然无解。中关村科金基于指标中台,将可视化BI和AI能力进行(Carry Out)合增强,引入Headless Bl模式,构建对话式BI、异动分析、智能归因、数据预测、能解读等多个产品模块,为业务提供自动化洞察数据的智能分析可视化工具,达成零代码解读数据,提高业务人员数据分析的效率,帮助企业利用(Use)数据创造更多的价值,发现新的商业机会和创新点,真正达成数据驱动经营决策。

指标中台的引入,使得AI+BI的方案可以很好地保留基于大模型对话的友好交互形式,便捷查询、低成本学习等特点,并且所有数据又经过了指标中台的处理加工,指标定义清晰、语义识别明确、结果(Result)反馈准确,既灵活又严肃。

灵活性核心体现在交互式探索。尤其是营销活动复盘这种分析重于展现的场景,对数字背后的影响因子很难一下设定完整,甚至是没有明确的方向,需要不断地依靠假设拆解指标、变换口径,以此测试验证思路的准确性,仅从几张预设的报表中是无法看出问题的。而基于大模型的交互式探索,正适合利用(Use)多轮对话,将设想转换成不同的形式呈现出来,并进行(Carry Out)实时反馈,有助于激发想象力。

严肃主要是指数据可用、敢用。统一的指标口径与定义、严谨的原子指标加工,使得团队可以基于共同语言体系来看数据,理解一致能够提升互信度,洞见才更有可能被采纳。

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为了更好的给客户解决端到端的问题,AI营销助手在集成智能营销板块后,又引入基于指标中台的AI+BI模块,将可视化BI和AI交互、分析能力合并增强,形成以下4个特点:

1、 Headless BI,助力业务场景灵活探索

将数据的语义层和应用层进行(Carry Out)解耦,通过统一语义层的模式达成指标和模型的一处定义、多处使用。为分析应用和业务场景提供统一的语言,提升数据服务的可重用性和开发效率,为业务场景的探索提供更灵活和有力的支持。

2、 对话式BI,提升产品交互体验

更友好的交互体验,简单上手,在探索中分析数据,洞见智能生成图表,支持以创建模板的形式,形成个性化的仪表盘和数据报告。

3、 Chat2Metrics,加重分析基础性能

从自然(Nature)语言对话,到精准的指令语义识别,使得AI+BI更严谨,识别准确度高,指标知识库更完整,分析基础更牢靠。

4、 增强分析,提高分析决策能力

学习历史(History)用户交互的归因结果(Result),多维度、组合形式辅助寻找关键因子。基于历史(History)知识,精准、快捷的构建人群包和营销策略,复制成功(Success)经验。基于实时数据,监控指标异动,给出分析建议,通过用户对解的评价,不断修正解读。

在数字化时代,数据的价值不言而喻,然而如何有效利用(Use)和分析数据,让数据成为企业的核心资产,是每个企业都需要面临的挑战。AI+BI将人工智能的智能化分析和商业智能的可视化分析相结合的解决方案,为企业提供了一种全新的数据分析方式。

中关村科金在AI+BI领域的探索和创新正是基于这样的背景。既打破了传统BI的局限性,达成了数据分析和交互的智能化、自动化,也提高了数据分析的效率,降低了数据分析的门槛,使得更多的业务人员能够轻松上手,利用(Use)数据驱动业务决策。

在推动大模型垂直化、产业化落地的过程中,中关村科金全力探索、加速演进,以场景应用为牵引,持续推出创新应用,帮助客户进行(Carry Out)卓有成效的降本、行之有效的增效,以创新打开增长空间。

 

中关村科金大模型BI解决方案 帮助企业实现数据驱动经营决策

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