在大模型爆發(fā)一年后，人工智能的浪潮已席卷全球。高盛預測，未來會有超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型，或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應用。
眼下的問題是，大模型如何從技術層走向應用層，創(chuàng)造更多的商業(yè)價值?
為此，全球科技廠商正在大模型+B端應用的開發(fā)方面做各項嘗試，其中就包括BI(商業(yè)智能)這個細分領域。
BI能將企業(yè)各種經(jīng)營數(shù)據(jù)轉化為輔助商業(yè)決策的有用信息，是最直接體現(xiàn)業(yè)務價值的應用領域。根據(jù)Gartner的調(diào)研，2023年，62%的中國CIO將在2023年增加商業(yè)智能BI的投資，BI已經(jīng)成為支持企業(yè)數(shù)字化轉型支出的主力之一。
近日，知名國產(chǎn)BI品牌思邁特軟件正式發(fā)布了Smartbi對話式分析大模型版本，實現(xiàn)大模型+BI結合應用的產(chǎn)品化。
對于AI+BI的結合應用，思邁特軟件創(chuàng)始人兼董事長吳華夫在接受松果財經(jīng)專訪時說道，這是BI進化的新階段(從傳統(tǒng)BI到自助BI再到智能BI)，智能BI面向的客戶群體和帶來的客戶業(yè)務價值是不一樣的。
那么，AI+BI的結合應用將對企業(yè)產(chǎn)生怎樣的價值?智能BI的商業(yè)前景又如何?
Part1
大模型“重寫”BI產(chǎn)品力
業(yè)務價值與使用門檻雙突破
盡管生成式AI一夜“爆火”，但是傳統(tǒng)BI進化到智能BI，不是一蹴而就的成績。
據(jù)悉，早在2019年，Smartbi首度將AI與BI融合;兩年后，Smartbi又獲得了一項自然語言分析(NLA)發(fā)明專利，該專利讓用戶可以通過語音助手將輸入的自然語言轉為語言元模型，從而快速準確地找到想要的查詢結果。
2023年，Smartbi把之前申請了NLA專利更好地產(chǎn)品化，發(fā)布了Smartbi對話式分析大模型版本。同年8月，Gartner發(fā)布《2023年中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術成熟度曲線》報告，Smartbi憑借不斷融合BI和AI增強型大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，再次入選為增強數(shù)據(jù)分析代表廠商、與自助分析代表廠商，這也是Smartbi連續(xù)四年入選“Gartner增強數(shù)據(jù)分析代表廠商”。
經(jīng)過這些年的探索，Smartbi一方面以業(yè)務為導向將技術轉化為實實在在的商業(yè)價值，另一方面也通過產(chǎn)品迭代逐步降低了企業(yè)數(shù)字化轉型的門檻。
從業(yè)務端來看，大模型加持下，Smartbi產(chǎn)生了更多業(yè)務價值。
作為開發(fā)者，思邁特軟件便是第一個“吃螃蟹的人”。通過Smartbi構建內(nèi)部的業(yè)財一體化系統(tǒng)，思邁特軟件實現(xiàn)了降本增效，同時收入實現(xiàn)了大幅增長，2023年同比直接轉虧為盈。
在具體業(yè)務場景中，吳華夫以內(nèi)部經(jīng)營分析會為例：“首先查看今年上半年的整體業(yè)績，Smartbi會展示上半年合同收入以及同比的情況，然后我還可以繼續(xù)追問，業(yè)務人員合同不好的話，商機夠不夠?商機不夠，業(yè)務人員的拜訪量夠不夠?如果拜訪量不夠的話，業(yè)務人員跑動夠不夠?”
案例中，Smartbi對話式分析大模型版本展示出較強的上下文理解能力，它會把用戶之前的問題和需求牢記于心，并根據(jù)情景輸出連貫的數(shù)據(jù)分析結果。這種多輪對話分析的方式可以幫助用戶高效查找問題的根本原因，從而支持業(yè)務科學決策。
同時，從產(chǎn)品端來看，Smartbi還增強了自己的使用價值，并降低了使用門檻。
過去，傳統(tǒng)BI階段只能由IT專業(yè)人員做固定報表匯報，到了自助BI階段，數(shù)據(jù)分析師進行可視化操作更好地輔助管理者決策，再到如今智能BI階段，業(yè)務人員可以直接像聊天一樣通過簡單的對話問答讓AI進行智能數(shù)據(jù)解析。
“大模型的出現(xiàn)，真正讓我感受到了數(shù)據(jù)分析零門檻，因為我們正在實現(xiàn)人人都能成為數(shù)據(jù)分析師。”吳華夫總結道，Smartbi對話式分析大模型版本主要提升兩個方面：一是用戶群體，面向廣大業(yè)務人員提供業(yè)務幫助;二是分析深度，BI從描述性分析走向預測性分析。
由此可以看出，AI大模型+BI，同時為企業(yè)解決了兩個問題，一是數(shù)字化轉型如何在財報上體現(xiàn)價值，二是如何更簡單且全面地實現(xiàn)數(shù)字化轉型。
那么，Smartbi是怎么樣做到這兩點的?
Part2
以終為始
深度融合行業(yè)know-how與大模型
目前，大模型應用層生態(tài)方興未艾，尤其是在企業(yè)級應用領域。對于大數(shù)據(jù)BI軟件服務商，將生成式AI技術投入到具體的商業(yè)環(huán)境中，以什么為目標，以何種方法，都處于探索階段。
“結合AI的商業(yè)應用是一個開荒的過程。”吳華夫認為，大模型出了很多，但落到應用層大部分是To C的角度，而To B方興未艾。事實上，AI+BI的結合是AI商業(yè)價值快速變現(xiàn)的途徑，并且也是客戶愿意付費的一個應用場景。
因此，思邁特軟件主動擔當這個開荒者，找到了用AI技術升級BI產(chǎn)品兩大關鍵：一是要真正產(chǎn)生業(yè)務價值;二是要經(jīng)歷實踐檢驗。
具體來看，廠商首先要“以終為始”，即融合AI技術迭代產(chǎn)品的過程中，BI始終要以業(yè)務為導向。
Smartbi對話式分析大模型版本能夠降低企業(yè)數(shù)字化門檻，核心就是解決了作為“終點”的廣大業(yè)務人員面臨的使用問題。
比如，準確性問題。相比之前的AI語音助手，Smartbi能夠準確地理解業(yè)務人員的意思。在消費端，AI對用戶意圖的理解少量錯誤并不完全影響使用，用戶容忍度更高，但是對于企業(yè)來說，一次數(shù)據(jù)分析出錯，可能業(yè)務人員就不愿意再使用智能BI。
對此，吳華夫表示：“我們這次通過大模型和專利技術，讓BI能充分理解用戶的意圖，去解決準確性的問題，這是我覺得最核心的一個突破。”
再比如，常識理解能力和安全性的問題。針對前者，Smartbi基于一個基座模型的通用知識，把BI行業(yè)和領域知識再訓練進去，再結合客戶的應用場景去優(yōu)化;針對后者，最新版本的Smartbi實現(xiàn)了本地大模型私有化部署，可以降低數(shù)據(jù)泄露的風險，具備更強的安全性。
除了站在業(yè)務視角解決問題，AI+BI還要基于實踐，實現(xiàn)行業(yè)know-how和大模型的結合。
脫離了實際業(yè)務背景的數(shù)字化工具必然是低價值的。Smartbi對話式分析大模型版本之所以能有效幫助企業(yè)降本增效，創(chuàng)造業(yè)務價值，關鍵在于搭建了一個參考的管理指標體系，讓客戶只需要根據(jù)自己的情況做指標刪減，易于使用。同時，向導式的簡單操作方式，也幫助企業(yè)沉淀優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
據(jù)悉，Smartbi指標庫的來源是與多個合作伙伴共同積累的業(yè)務經(jīng)驗。同時，大模型“讀”了很多管理書籍，它具備管理知識。吳華夫指出：“現(xiàn)在我們把行業(yè)know-how和大模型結合起來，構建了一個參考的管理指標體系，客戶根據(jù)自己的情況做刪減就可以了。這樣子BI交付變得更快，我們對BI未來的思考是‘一句話生成一套BI系統(tǒng)’。”
總之，以業(yè)務為導向、以行業(yè)know-how+大模型為方法，Smartbi對話式分析大模型版本由此走出了自己的商業(yè)化路徑，而AI+BI應用的市場潛力也隨著產(chǎn)品的落地逐漸顯露。
Part3
AI+BI重塑生產(chǎn)力
高效開采數(shù)字經(jīng)濟的“黃金礦”
對于AI+BI應用的未來，吳華夫認為，無論是從企業(yè)服務行業(yè)來說，還是從整個中國數(shù)字經(jīng)濟來說，AI+BI的發(fā)展空間是廣闊的。
一方面，AI技術發(fā)展是新一次的科技革命。AIGC的興起，不僅幫助企業(yè)更好地從數(shù)據(jù)中獲取價值，更是改變了BI廠商的生產(chǎn)效率。從BI到AI+BI，就像從鏟子到挖掘機。
另一方面，數(shù)字經(jīng)濟毫無疑問擁有確定性的機遇。目前，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模超過50萬億元，總量穩(wěn)居世界第二。根據(jù)財政部印發(fā)的《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關會計處理暫行規(guī)定》《關于加強數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的指導意見》等文件，2024年成為數(shù)據(jù)資源進入企業(yè)財務報表的元年。同時，數(shù)字基礎設施建設與產(chǎn)業(yè)數(shù)字生態(tài)將進一步融合。2024年，預計數(shù)據(jù)基礎設施建設在全國將遍地開花。
因此，對于2024年及往后的一段時間，Smartbi圍繞著AI+BI制定了兩個發(fā)展階段，以開采數(shù)字經(jīng)濟的“黃金礦”。
第一個階段是讓BI實現(xiàn)對話式分析，幫助企業(yè)數(shù)字化轉型。具體來看，Smartbi從自然語言查詢開始，到能做歸因分析、深度洞察以及預測分析，再然后能夠自動針對業(yè)務問題生成整個診斷報告。讓對話式分析大模型版本越來越易用的同時，能力越來越深入。
第二個階段則是以AIGC和指標體系提升BI項目交付效率。對此，吳華夫表示，“未來，我們要用AI為客戶自動生成定制化的BI系統(tǒng)，把一個BI項目交付周期從三個月到半年變成三天到六天。我們‘AI+BI’的未來其實是可快速生成符合企業(yè)定制化的BI系統(tǒng)，AIGC在企業(yè)服務領域將從生成圖片、語音進化到生成BI系統(tǒng)。”
這兩個發(fā)展階段的規(guī)劃，是基于思邁特軟件對BI市場未來機會的洞察：
隨著AI降低使用門檻，頭部市場客戶使用BI的群體不斷擴大。大企業(yè)里面業(yè)務人員構成是多樣化的，有些人會使用編程語言，有些人會用Excel，有些人會“拖拉拽”，也有些人沒有接觸過數(shù)字工具。讓數(shù)據(jù)驅動科學的業(yè)務決策并不簡單，而今天AIGC更使得人人使用成為可能。BI進入對話式分析階段后，能夠擴大用戶群體。
隨著交付效率提升，中腰部市場將成為新的藍海。原來沒有AIGC，沒有指標體系的時候，BI項目交付周期長，成本高，吳華夫判斷，當Smartbi在AI+BI結合應用來到第二個階段，AI自動生成BI系統(tǒng)，對整個中國腰部市場來說會是一個巨大的變化，將打開中腰部市場的增量空間。
隨著數(shù)字技術加速向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透，BI市場里的一個長期機遇正在形成。比如，傳統(tǒng)制造業(yè)。對此，吳華夫指出：“未來的話，我覺得制造業(yè)的轉型是重要的部分，因為制造業(yè)是立國根本。它的信息化水平比金融運營商落后很多，我覺得這個是很明顯、看得見的趨勢。”
不過，正是基于整個數(shù)字經(jīng)濟市場發(fā)展的不均衡，他也認為，想全部做完(數(shù)字化)，可能要5年到10年甚至更長的周期。
“BI市場仍然是一個供給側定義的市場。”廠商通過“AI+”驅動業(yè)務發(fā)展，提升業(yè)務效率，拉開了BI行業(yè)新成長周期的大幕。
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