如果說(shuō)數(shù)據(jù)是智能時(shí)代的基石，
那數(shù)據(jù)分析就是智能時(shí)代不可或缺的桁架。
ChatGPT最近很火，有多火呢?
這么說(shuō)吧，CHatGPT作為一款應(yīng)用程序，
注冊(cè)用戶從0到1億僅用了2個(gè)月時(shí)間，
如此恐怖的用戶增長(zhǎng)速度目前全球僅此一例。
這么火的ChatGPT用來(lái)干什么的呢?
它不僅能回答各類(lèi)問(wèn)題、
還能夠?qū)懳陌?、?xiě)郵件、寫(xiě)文本
甚至是寫(xiě)論文都不在話下。
ChatGPT之所以能夠在最近“一鳴驚人”
離不開(kāi)前期多年的數(shù)據(jù)積累、沉淀和分析。
GPT-1包含1.2億個(gè)參數(shù)
GPT-2包含了15億個(gè)參數(shù)
GPT-3則擁有1750億個(gè)參數(shù)
而最近發(fā)布的GPT-4擁有上百萬(wàn)億個(gè)參數(shù)。
海量的數(shù)據(jù)和龐大的數(shù)據(jù)分析
支撐了CHatGPT4如此令人驚艷的能力，
同時(shí)也讓OpenAI這家公司一夜爆火。
可以說(shuō)數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析能力，
越發(fā)成為企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。
作為國(guó)內(nèi)一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)創(chuàng)者，
同時(shí)也是國(guó)內(nèi)敏捷BI的引領(lǐng)者，
永洪科技這些年也在持續(xù)提升產(chǎn)品力，
引領(lǐng)BI應(yīng)用場(chǎng)景趨勢(shì)、不斷助推BI行業(yè)的發(fā)展。
對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，
AI是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深入洞察，
提升企業(yè)決策與預(yù)測(cè)能力的關(guān)鍵。
對(duì)于BI廠商來(lái)說(shuō)，
AI是推動(dòng)增長(zhǎng)和創(chuàng)新的利器。
永洪科技率先提出了“BI+AI”的理念
通過(guò)永洪BI的AI增強(qiáng)分析可以實(shí)現(xiàn)：
“數(shù)據(jù)可視化”不等于“可視化分析”，
企業(yè)、管理者和業(yè)務(wù)人員所需要的
也不僅僅是一張張數(shù)據(jù)報(bào)告，
而是深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。
因此，永洪BI著力通過(guò)自服務(wù)分析、
AI增強(qiáng)分析等功能，
使業(yè)務(wù)人員可以以便捷的可視化方式，
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘與洞察，
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用。
永洪BI融入AI增強(qiáng)分析模塊，
以“AI平民化”為理念，
可以全流程可視化建模，
降低AI應(yīng)用門(mén)檻，讓AI應(yīng)用走進(jìn)業(yè)務(wù)，
讓業(yè)務(wù)人員上手更簡(jiǎn)單。
其中內(nèi)置了5種類(lèi)型，20余種插件化算子，
可以滿足常用分析場(chǎng)景，
使AI深度分析與BI數(shù)據(jù)可視化深度融合以實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)分析。
數(shù)據(jù)問(wèn)答;
在永洪敏捷BI系統(tǒng)中，
用戶可以使用自然語(yǔ)言快速得出數(shù)據(jù)分析視圖。
簡(jiǎn)單說(shuō)就是在系統(tǒng)已經(jīng)導(dǎo)入了某公司數(shù)據(jù)的情況下，
只需通過(guò)“數(shù)據(jù)問(wèn)答”
輸入如產(chǎn)品名稱(chēng)、前top5、餅圖幾個(gè)關(guān)鍵詞，
系統(tǒng)即可自動(dòng)識(shí)別并將產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)完美呈現(xiàn)出來(lái)。
數(shù)據(jù)解釋;
針對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)影響較大的因素進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)和分析。
舉例說(shuō)明，比如從不同的因素分析部門(mén)員工離職的原因，
找到影響較大的原因作為數(shù)據(jù)分析參考。
數(shù)據(jù)洞察：
是基于數(shù)據(jù)問(wèn)答功能的二次數(shù)據(jù)探索，
能夠幫助大家發(fā)現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)分析結(jié)果;
則自動(dòng)給出用于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)、減少的原因，
比如發(fā)現(xiàn)西部市場(chǎng)比南部市場(chǎng)銷(xiāo)售增長(zhǎng)，
就可以一鍵選擇數(shù)據(jù)洞察，發(fā)現(xiàn)背后的原因。
可以看出，
與純AI產(chǎn)品不同，
BI+AI的模式更多的是讓數(shù)據(jù)應(yīng)用
更加智能、便捷，
其出發(fā)點(diǎn)仍然是通過(guò)數(shù)據(jù)輔助決策、指導(dǎo)業(yè)務(wù)。
正因如此，使永洪科技的BI+AI的模式可以落到實(shí)處。
例如，
永洪BI幫助某大型風(fēng)電企業(yè)
建立了風(fēng)機(jī)故障預(yù)測(cè)模型，
準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上，提前預(yù)知故障，
減少計(jì)劃外中斷，增加設(shè)備綜合效率，
降低維修成本每年約數(shù)百萬(wàn)元。
永洪科技認(rèn)為，
無(wú)論是數(shù)據(jù)共享還是規(guī)模化應(yīng)用，
都需要以數(shù)據(jù)安全作為前提，
傳統(tǒng)的風(fēng)控手段在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代
越發(fā)難以滿足需求，
在建立標(biāo)準(zhǔn)、打通數(shù)據(jù)、多方整合、合規(guī)運(yùn)用的前提下，
“BI+AI”的風(fēng)控模式顯然更為合理。
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