大数据+大模型：构建企业新一代智能分析Agent，释放数据要素价值
数据民主化：实现数据要素价值释放的关键
- 企业集中式数据分析现状与痛点：当前企业面临数据需求无限、开发资源有限、需求排队严重的问题。
- 从集中式到民主式数据分析的演进过程：通过数据民主化，赋能企业每个公民，实现从数据消费到决策的转变。
解决思路分享：指标平台与AIAgent能力融合，突破数据价值化难题
- 数据业务化：以指标体系和指标平台弥合业务人员与技术人员的数字鸿沟，实现数据即业务。
- 数据价值化：为人人配上数据智能小助手AI Agent，让数据获取和洞察像聊天一样简单。
数据业务化：以指标语义层和指标平台弥合业务人员与技术人员的数字鸿沟
- 统一语义层（Unified Business Semantic Layer）：位于数据源与数据使用者之间，使得所有数据端点使用相同的业务语义和底层数据，得到一致且可信赖的洞察。
- 指标语义层建设：
- 仓内语义（NL2SQL）：繁琐复杂，业务指向性差。
- 仓外语义：灵活便捷，更加贴近业务，便于LLM Agent规划推理；基于虚拟层做数据编织，口径管理更灵活、便捷。
- Data Agent建设：仓外语义LLM Agent方案--NL2semantic，具有数据可信、准确率高、学习成本低、性能提升且稳定、数据安全可保障、能力覆盖更全等特点。
落地案例分享：围绕消费零售与金融行业，解析Data+AI如何释放数据要素价值
智慧门店：万店连锁新消费企业，如何用数势SwiftAgent打造新一代智慧门店经营决策体系
- 案例背景：承接数字化转型战略，建立一套经营决策的指标分析体系，打造低门槛智能数据分析助手，推进数字民主化进程。
- 解决思路：以产品分析和门店运营切入，建设统一的分析思路、语言和工具。
- SwiftAgent助手赋能门店稽核：通过Demo演示，展示如何快速进行数据分析和洞察。
智慧金融：大模型+Agent+指标语义层，提升领导驾驶舱从数据到价值的快速转化
- 核心场景：
- 分支行业绩对比：通过自然语言取数，快速对比各分行的业务总量。
- 客户行为分析：智能归因分析，找出导致客户流失的关键因素。
- 风险评估：利用智能归因分析，找出贷款违约集中的行业领域。
- 理财产品销售分析：通过自然语言指标取数，了解市场需求，优化产品推荐策略。
- 财务分析：各项业务对利润的贡献比例分析。
- 信用卡业务分析：通过自然语言交互形式，找出逾期率最高的客户群体特征。
总结与展望：重点突破的难点和未来展望
- 难点1：当用户提问模糊的时候，怎么提升交互体验
- 容错原则：增加反问模块，让LLM反问并协助澄清，提升正确结果概率，增加使用者的信任感。
- Human-in-the-loop：用户可干预，让LLM反问并协助澄清。
- 难点2：业务场景内的专有名词黑话如何让模型理解
- 贴近场景原则：利用LLM原生的知识库技术（如RAG），让用户说熟悉的用词、短语和黑话。
- 知识库配置：让模型读懂每个企业内部的“黑话”与“行话”。
- 难点3：如何突破当前ChatBot的产品形式并进化为真正的“增强分析”
- 增强分析：不仅提供数据，还要提供结论和建议，帮助用户进行下一步行动。
- 未来展望：进一步提升模型的智能化和用户体验，实现更深入的数据分析和洞察。
