“業(yè)數(shù)一體化是金融業(yè)用數(shù)的方向，Data+AI 會(huì)加速這個(gè)趨勢(shì)，甚至對(duì)未來(lái)運(yùn)營(yíng)和管理產(chǎn)生影響?！币晃汇y行數(shù)字化負(fù)責(zé)人如是說(shuō)。

“平時(shí)工作需要隨時(shí)查看業(yè)務(wù)指標(biāo)變化情況和分析根因，AI 數(shù)智助理+指標(biāo)平臺(tái)的組合讓人眼前一亮，這種新的用數(shù)習(xí)慣一定對(duì)日常運(yùn)營(yíng)與管理效率提升有很大幫助?！币晃恢圃鞓I(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷總監(jiān)不無(wú)興奮地表示道。

“感受到 AI 巨大的進(jìn)步，有職業(yè)危機(jī)感了，但我們都需要跟上時(shí)代的步伐?！币晃粩?shù)據(jù)分析師有些擔(dān)憂地認(rèn)為。

“ Data+AI 的確能帶來(lái)很大的變化，但是成本問(wèn)題是我比較擔(dān)心的?！币晃槐ｋU(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)管理部的負(fù)責(zé)人坦誠(chéng)道。

……

在2023 Kyligence “釋放數(shù)智生產(chǎn)力”用戶大會(huì)上，來(lái)自不同行業(yè)、不同崗位的參會(huì)嘉賓向大數(shù)據(jù)在線表達(dá)了上述觀點(diǎn)。這些觀點(diǎn)有驚喜、有期待，也有擔(dān)憂，甚至有那么一點(diǎn)點(diǎn)“恐懼”。但無(wú)論如何，AI 的浪潮已經(jīng)來(lái)臨，它正加速開(kāi)啟一場(chǎng)生產(chǎn)力的變革。

管理學(xué)巨擘彼得·德魯克曾言：巨變時(shí)代的最大危險(xiǎn)并非變化本身，而是依然用過(guò)去的邏輯做事。在大模型橫空出世、AI 不斷發(fā)展的背景下，個(gè)人、企業(yè)甚至整個(gè)社會(huì)該如何認(rèn)識(shí)和理解其發(fā)展，并探索這場(chǎng)技術(shù)變革的復(fù)雜性和潛力？

無(wú)疑，Data+AI 正開(kāi)拓出一條前景廣闊的新路徑。

Data+AI ，為何最容易產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)

對(duì)于 AI ，企業(yè)關(guān)心的不是如何寫(xiě)詩(shī)，而是如何帶來(lái)生產(chǎn)力的重塑與釋放。

眾所周知，在數(shù)據(jù)成為新的核心生產(chǎn)要素、AI 被視為最先進(jìn)的生產(chǎn)工具之際，千行百業(yè)愈發(fā)形成共識(shí)：即釋放數(shù)智生產(chǎn)力已成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的剛需。

但如何充分釋放數(shù)智生產(chǎn)力？

這些年，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展真正開(kāi)啟了“用數(shù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型場(chǎng)景逐漸增多、數(shù)據(jù)消費(fèi)相對(duì)簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)價(jià)值得到一定程度挖掘，用戶們充分認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性。但數(shù)據(jù)分析程式化的界面設(shè)計(jì)、復(fù)雜的處理過(guò)程以及 GUI 交互方式等固有模式，逐漸成為從“用數(shù)”邁向“用好數(shù)”的阻礙。

在大模型涌現(xiàn)出強(qiáng)大的能力之后，Data+AI 融合被認(rèn)為是釋放數(shù)智生產(chǎn)力最重要的路徑。中金公司計(jì)算機(jī)行業(yè)首席分析師于鐘海直言：“ Data+AI 將是目前大模型落地最快的場(chǎng)景之一?！?/p>

事實(shí)上，這波由 ChatGPT 引發(fā)的生成式 AI 和大模型浪潮中，數(shù)據(jù)分析型企業(yè)是最為積極且行動(dòng)最為快速的群體之一。之所以會(huì)如此，一方面是因?yàn)槌Ｄ昱c各種數(shù)據(jù)打交道且離數(shù)據(jù)最近，數(shù)據(jù)分析企業(yè)深知數(shù)據(jù)要素所蘊(yùn)含的巨大價(jià)值，以及千行百業(yè)對(duì)于釋放數(shù)智生產(chǎn)力的迫切性；另一方面，數(shù)據(jù)分析企業(yè)自身近年來(lái)都在積極擁抱 AI ，當(dāng)大模型所展現(xiàn)出強(qiáng)大能力之時(shí)，數(shù)據(jù)分析型企業(yè)敏銳洞察到 AI 帶來(lái)的變革，將對(duì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)消費(fèi)、數(shù)據(jù)使用交互帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。

Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 韓卿表示：“數(shù)據(jù)分析+大模型對(duì)于人和機(jī)器、人和數(shù)據(jù)等交互模式影響巨大，未來(lái)甚至?xí)?duì)組織運(yùn)營(yíng)與管理帶來(lái)變革。”

組織運(yùn)營(yíng)與管理：Kyligence 打造強(qiáng)差異化

IDC 預(yù)測(cè)，未來(lái)超過(guò)90%的組織都將成為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織”，組織的決策、運(yùn)營(yíng)、管理乃至創(chuàng)新都是圍繞數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展，用數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)日常業(yè)務(wù)，而不是經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。

這實(shí)質(zhì)上描繪了一幅組織中人人用數(shù)的美好愿景。在數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)以及業(yè)務(wù)數(shù)字化程度不斷提升的今天，組織不缺乏豐富的數(shù)據(jù)和成千上萬(wàn)的指標(biāo)，卻缺少將數(shù)據(jù)全面用起來(lái)和用好的工具與窗口。

過(guò)去命令行、GUI 圖形界面的方式固然持續(xù)在提升數(shù)據(jù)分析和使用效率，但要實(shí)現(xiàn)人人用數(shù)，數(shù)據(jù)分析一定需要進(jìn)一步降低門檻，走向直觀和易用。顯然，大模型出色的自然語(yǔ)言理解準(zhǔn)確度、思考推理能力和以及自然語(yǔ)言輸出讓這一切變成可能。

如今，Kyligence 在業(yè)界率先帶來(lái)了它的答案-- AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot。韓卿介紹， Kyligence Copilot 是基于 Open AI 等大模型技術(shù)打造的 AI 數(shù)智助理，通過(guò) AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot +一站式指標(biāo)平臺(tái) Kyligence Zen，企業(yè)與組織可以從效率、經(jīng)營(yíng)、協(xié)同三個(gè)方面帶來(lái)變革。

首先，AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot 真正將數(shù)據(jù)使用與消費(fèi)的門檻降低到“零”，每一個(gè)人都能利用 Kyligence Copilot 去查找指標(biāo)以及層層推進(jìn)式的深入分析。Kyligence Copilot 真正讓數(shù)據(jù)使用與消費(fèi)成為一件很容易的事情，通過(guò)自然語(yǔ)言的方式進(jìn)行指標(biāo)查找、指標(biāo)推薦、歸因分析、創(chuàng)建儀表盤等，這無(wú)疑會(huì)大幅增加數(shù)據(jù)消費(fèi)者群體的范圍和數(shù)據(jù)消費(fèi)的頻次，真正用好數(shù)據(jù)。

“過(guò)去的模式是以數(shù)據(jù)為中心，來(lái)進(jìn)行治理、建模和報(bào)表制作，最后為業(yè)務(wù)使用。像管理者等人群很少去使用這些工具型產(chǎn)品；現(xiàn)在，Kyligence Copilot 帶來(lái)的交互方式無(wú)疑會(huì)大幅提升數(shù)據(jù)分析的效率?！表n卿如是說(shuō)。

其次，運(yùn)營(yíng)管理的核心是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，進(jìn)而促進(jìn)效率提升和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。正如彼得·德魯克所言：“如果你不能衡量，那就不能有效增長(zhǎng)?！币虼?，我們迫切需要在日常運(yùn)營(yíng)中，通過(guò)數(shù)據(jù)與指標(biāo)的層層分析去獲取真實(shí)、客觀的洞察，并尋找到原因。

韓卿介紹，Kyligence Copilot + Kyligence Zen 的組合可以充分賦能運(yùn)營(yíng)來(lái)釋放管理的潛力，企業(yè)管理者和運(yùn)營(yíng)人員從數(shù)據(jù)視角深入理解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，包括關(guān)注指標(biāo)波動(dòng)趨勢(shì)并開(kāi)展歸因分析，以及通過(guò)自主問(wèn)答掌握業(yè)務(wù)目標(biāo)背后的事實(shí)。此外，Kyligence Copilot 還能夠提出通用性建議，“未來(lái)會(huì)涉及到行業(yè)內(nèi)更深入的專業(yè)知識(shí)，所以這方面值得持續(xù)探索?！?/p>

最后，Kyligence Copilot 的推出，進(jìn)一步以 AI 加強(qiáng)協(xié)同，釋放組織的潛力。Kyligence 大家可以通過(guò) Kyligence Copilot 去對(duì)接不同的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，整合不同的第三方軟件和系統(tǒng)，進(jìn)一步提升了，數(shù)據(jù)流程和反饋速度，加速組織管理協(xié)同的優(yōu)化與迭代。

“如今，Kyligence 已構(gòu)建起 AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot +一站式指標(biāo)平臺(tái) Kyligence Zen + 多維數(shù)據(jù)分析引擎 Kyligence Enterprise 的全新產(chǎn)品家族，加速幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)人人用數(shù)，釋放數(shù)智生產(chǎn)力?！表n卿總結(jié)道。

落地與普及，Kyligence 做足功課

任何一項(xiàng)理念/技術(shù)從落地走向普及，離不開(kāi)使用成本、體驗(yàn)和安全三個(gè)核心要素。

對(duì)于人人用數(shù)和 Data+AI 而言，亦是如此。在本次大會(huì)上，眾多參會(huì)嘉賓向大數(shù)據(jù)在線反饋的關(guān)切意見(jiàn)也主要集中在成本等上述三個(gè)方面。對(duì)此，Kyligence CTO 李揚(yáng)強(qiáng)調(diào) Copilot +指標(biāo)體系+合理成本是一個(gè)較為可觀的組合：Copilot 提供零門檻的數(shù)據(jù)工具；指標(biāo)體系帶來(lái)通用的數(shù)據(jù)語(yǔ)言；合理成本則是投入成本相對(duì)確定下，尋找到一個(gè)有價(jià)值、有回報(bào)的場(chǎng)景。

其一是使用成本。眾所周知，類 Copilot 這樣的 AI 智能助理，一旦在某個(gè)企業(yè)得到規(guī)?；褂?，將帶來(lái)推理、數(shù)據(jù)分析等指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，對(duì)于算力資源、性能要求極高。對(duì)此，Kyligence 的思路是打造 AI 時(shí)代的 OLAP 引擎，支撐起百倍的負(fù)載，利用自身已經(jīng)成熟的多維數(shù)據(jù)引擎、向量化計(jì)算引擎（Kyligence Turbo）等技術(shù)以及其他成本優(yōu)化舉措。

其二是使用體驗(yàn)。大模型雖然可以理解和生成自然語(yǔ)言，但是在復(fù)雜和模糊的場(chǎng)景下，尤其是專業(yè)領(lǐng)域，它可能產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果。對(duì)此，Kyligence CTO 李揚(yáng)也認(rèn)為 NLP to SQL 存在穩(wěn)定收斂難，需要提供足夠反饋機(jī)制，確保數(shù)據(jù)分析的結(jié)果準(zhǔn)確和可靠，“ Kyligence 本身并不做通用大模型，而是專注聚焦指標(biāo)領(lǐng)域的語(yǔ)言模型訓(xùn)練，打造專屬于指標(biāo)領(lǐng)域的語(yǔ)言，使更多企業(yè)能夠輕松建立私有化的指標(biāo)知識(shí)庫(kù)。”

另外，部署體驗(yàn)也是用戶關(guān)注的問(wèn)題。不同行業(yè)的不同用戶自身的IT環(huán)境大不相同，對(duì)于 Kyligence Copilot 的部署與使用需求也不一樣。為此，Kyligence Copilot 目前支持 SaaS 部署，未來(lái)將有更多落地形式。同時(shí)，Kyligence 提出“ Copilot as a Service ”，支持嵌入第三方不同軟件中（例如，飛書(shū)等），使企業(yè)打造專屬的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。李揚(yáng)介紹：“除了 OpenAI ，Kyligence Copilot 可以對(duì)接 LLaMA、Falcon 等開(kāi)源大模型，并且也能對(duì)接企業(yè)自有大模型?！?/p>

其三則是使用安全，類似 Kyligence Copilot 這樣的 AI 數(shù)智助理背后涉及大量的數(shù)據(jù)分析操作，可能會(huì)有關(guān)系到大量核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如何確保大模型在處理 Copilot 請(qǐng)求時(shí)，不泄露數(shù)據(jù)、充分保護(hù)數(shù)據(jù)的安全和用戶的隱私非常關(guān)鍵。

“Kyligence Copilot 設(shè)計(jì)之初就將安全放在首位。比如在 SaaS 部署方案中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算資源按組織隔離；數(shù)據(jù)全程加密，包括存儲(chǔ)態(tài)和傳輸態(tài)；另外，所有生產(chǎn)域的訪問(wèn)保留審計(jì)日志和監(jiān)控，并且取得了SOC 2 Type II和 ISO 9001/27001認(rèn)證?！崩顡P(yáng)表示道。

綜合觀察，人工智能的“ iPhone 時(shí)刻”已經(jīng)到來(lái)，生成式AI和大模型所展現(xiàn)出來(lái)的強(qiáng)大能力，正在改變游戲規(guī)則和加速顛覆舊有模式。Kyligence 等數(shù)據(jù)分析企業(yè)深刻意識(shí)到生成式 AI 和大模型將對(duì)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)使用、人機(jī)交互帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。隨著像 Kyligence Copilot 這樣的 AI 數(shù)智助理出現(xiàn)，標(biāo)志著數(shù)據(jù)分析的下半場(chǎng)也正式開(kāi)始。面向未來(lái)，Data+AI 依然面臨著種種挑戰(zhàn)，值得大模型公司、數(shù)據(jù)分析企業(yè)和用戶們持續(xù)去探索，但一個(gè)“人人用數(shù)”的時(shí)代必將加速來(lái)臨。

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