引言
在數(shù)智化浪潮席卷各行各業(yè)的當下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心生產(chǎn)要素，如何挖掘、釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價值，讓企業(yè)數(shù)據(jù)從 “沉睡的資源” 真正成為 “增長的動力”。 「洞見數(shù)據(jù)」專題將持續(xù)聚焦企業(yè)的數(shù)據(jù)需求，為您介紹數(shù)據(jù)價值釋放的技術(shù)、能力、場景、價值等。
用友BIP企業(yè)級數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用全場景方案，聚焦企業(yè)的數(shù)據(jù)能力和需求，提供了不同形式的數(shù)據(jù)服務(wù)方案，幫助企業(yè)連接、處理數(shù)據(jù)，最終以看板和報表的方式實現(xiàn)豐富多樣的數(shù)據(jù)可視化效果，或者以DataAgent（數(shù)據(jù)智能體）的自然語言交互方式進行智能問數(shù)。
方案1：基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，開發(fā)看板和報表
方案2：基于數(shù)倉的關(guān)系建模方式進行自助分析
方案3：基于數(shù)倉的維度建模方式進行商業(yè)分析
在數(shù)據(jù)應(yīng)用層面，用友BIP為企業(yè)提供兩類數(shù)據(jù)服務(wù)，一類是數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)（BI）方式，第二種是DataAgent 服務(wù)（AI+BI）。本文我們聚焦數(shù)據(jù)智能體，了解在AI技術(shù)幫助下，企業(yè)如何從“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”邁向“智能數(shù)據(jù)分析”時代。
“基于大模型的智能分析”
成為企業(yè)普遍需求
如今，企業(yè)面臨諸多的不確定性，利用數(shù)據(jù)洞察客戶需求、應(yīng)對競爭變化、推動業(yè)務(wù)發(fā)展成為共識。當董事會問“為什么業(yè)績下滑？”，如何快速拿出跨系統(tǒng)且可追溯的結(jié)論；當業(yè)務(wù)異常時，如何在1小時內(nèi)給出“根因+優(yōu)先整改項”......，面對諸多問題，企業(yè)不希望總在事后救火，而是能提前預(yù)警并給出具體處置方案。
融合AI與BI能力的數(shù)據(jù)智能體猶如一位全能數(shù)據(jù)專家，7 * 24 在你身邊，它繼承了AI Agent 的“智能骨架”，能夠以自然語言理解、規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具；又融合了數(shù)據(jù)工程的“專業(yè)肌肉”，具備SQL編寫、數(shù)據(jù)治理、圖表生成、洞察分析等操作能力。
基于大模型的數(shù)據(jù)智能體以更高的自主決策能力，讓企業(yè)實現(xiàn)更智能的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，提升整體決策質(zhì)量和運營效率。比如，臨時的數(shù)據(jù)分析需求，智能體快速響應(yīng)客戶問數(shù)需求，提升臨時需求分析效率；另外，針對日常分析需求，智能體通過“業(yè)務(wù)感知推送-圖表生成-洞察分析”的閉環(huán)，自主高效完成常規(guī)分析。
DataAgent
構(gòu)建從發(fā)現(xiàn)到解決問題的完整閉環(huán)
用友BIP為追求效率的企業(yè)用戶，尤其是非技術(shù)背景的人員提供的DataAgent，是一個能自主理解、分析、處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)任務(wù)的AI智能體，基于“描述-診斷-建議-協(xié)作”的四維能力，幫助企業(yè)構(gòu)建從發(fā)現(xiàn)問題到解決問題的完整閉環(huán)。
? 快速構(gòu)建能力：提供知識分類分片能力，讓大模型更好的理解分析模型知識和企業(yè)私域業(yè)務(wù)知識，讓問數(shù)與分析貼合業(yè)務(wù)；
? 對話式生成圖表：基于自然語言理解與AI大模型，用戶對話式描述需求，系統(tǒng)自動解析指令，智能地生成圖表或從看板中提取圖表；
? 大模型深度解析：利用大模型解讀數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，挖掘深度信息、增強決策能力和推動創(chuàng)新；
? 簡化式用戶交互：輸入問題即可秒級獲取結(jié)果，省去傳統(tǒng)工具繁瑣的操作步驟，讓分析更聚焦；
? 全場景無縫協(xié)同：Web端與移動端體驗一致，支持跨終端隨時訪問與分享，滿足辦公、出差等多場景需求。
同時，用友BIP還提供數(shù)據(jù)平臺能力和AI Agent能力融合的數(shù)據(jù)智能體構(gòu)建器，基于智能體構(gòu)建所需的全套能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建和調(diào)整數(shù)據(jù)智能體，實現(xiàn)自然語言進行數(shù)據(jù)分析和獲取業(yè)務(wù)洞察。
DataAgent
四大關(guān)鍵能力
能力1：自然語言“生成圖表、洞察分析”
結(jié)合Agent技術(shù)，數(shù)據(jù)智能體能夠自動決策執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析，快速生成美觀且富有洞察力的報表和儀表板，使用自然語言進行數(shù)據(jù)分析，獲取業(yè)務(wù)洞察。企業(yè)可以快速創(chuàng)建針對特定數(shù)據(jù)范圍的分析問數(shù)智能體，實現(xiàn)精準問數(shù)、智能分析。
? 精準問數(shù)：支持對指定數(shù)據(jù)范圍進行高效查詢和提取；
? 智能分析：提供數(shù)據(jù)洞察和深度分析能力。
用友BIP數(shù)據(jù)智能體，支持數(shù)據(jù)庫表、語義模型、指標庫、導(dǎo)入excel文件等多渠道的數(shù)據(jù)來源進行數(shù)據(jù)分析。
能力2：RAG增強理解用戶提問，提升回答準確率
數(shù)據(jù)智能體通過RAG能力，從模型知識（涵蓋模型描述、字段描述或別名、指標數(shù)據(jù)格式、多模型間關(guān)系等）和業(yè)務(wù)知識（包含補充提示詞知識、業(yè)務(wù)規(guī)則知識、文件描述、同義詞或黑話）兩個維度，增強對用戶提問內(nèi)容的理解，從而提升大模型回答的準確率。
比如，針對模型知識，用一段文字認真描述這個模型是分析什么的、有哪些字段等，更有助于大模型理解用戶語義，找到更準確的模型；另外，用戶可能不知道“員工姓名”字段，通常會針對“業(yè)務(wù)員”進行提問，字段描述可以將常用的提問詞備注清楚?？傊?，私域知識越契合企業(yè)現(xiàn)狀，大模型理解的會越準確。
當業(yè)務(wù)分析涉及多個關(guān)聯(lián)模型，且用戶查詢的維度/指標需要跨模型關(guān)聯(lián)計算時，傳統(tǒng)大模型可能因無法準確理解模型間的關(guān)聯(lián)關(guān)系而產(chǎn)生錯誤解讀。用友BIP數(shù)據(jù)智能體通過顯式構(gòu)建模型間關(guān)系知識，確?？缒Ｐ筒樵兊臏蚀_性。
能力3：通過快捷指令訂閱“關(guān)鍵指標、數(shù)據(jù)看板”
用戶可以訂閱關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標，數(shù)據(jù)智能體將按設(shè)定條件自動推送動態(tài)可視化分析內(nèi)容，實現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)控“一次訂閱，持續(xù)送達”。比如用戶通過快捷指令方式，向智能體發(fā)送訂閱消息：訂閱30天，每天早上9點推送各省份當天、今年的銷售金額、完成率。
另外，數(shù)據(jù)智能體還可按預(yù)設(shè)周期自動向用戶推送定制化數(shù)據(jù)看板，實現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標的智能觸達。看板內(nèi)容包含用戶關(guān)注的核心指標及可視化圖表，適用于管理層監(jiān)控業(yè)務(wù)動態(tài)、運營人員追蹤核心KPI等場景，確保信息及時性。
能力4：在數(shù)據(jù)看板中推送“預(yù)警分析”
在PC端，當用戶打開數(shù)據(jù)看板，自動呼出“智友”，智友會顯示與當前看板相關(guān)的分析數(shù)據(jù)和圖表。比如，在財務(wù)運營看板中，智友會自動推動“合同簽約、收款、人均產(chǎn)出”等關(guān)鍵分析指標，用戶點擊“合同簽約”的圖表預(yù)警指標，智友會繼續(xù)推送相關(guān)分析結(jié)果。
5個步驟
快速構(gòu)建一個問數(shù)智能體
基于用友BIP數(shù)據(jù)智能體構(gòu)建器，經(jīng)過以下幾個簡單的步驟，企業(yè)可以在幾分鐘內(nèi)快速構(gòu)建一個問數(shù)智能體，在web端、手機端隨時可以問數(shù)、洞察分析數(shù)據(jù)。
1) 新建智能體：打開“數(shù)據(jù)智能體”節(jié)點，創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)智能體；
2) 添加數(shù)據(jù)知識：添加模型知識，以及包含同義詞、別名、業(yè)務(wù)私域知識在內(nèi)的業(yè)務(wù)知識；
3) AI生成開場引導(dǎo)：當不知道該如何組織提問句式時，可以通過“AI”自動生成開場引導(dǎo)提問示例；
4) 保存&調(diào)試：保存數(shù)據(jù)智能體并調(diào)試預(yù)覽效果，測試提示詞、業(yè)務(wù)知識是否生效，數(shù)據(jù)是否正確；
5) 發(fā)布&授權(quán)：完成數(shù)據(jù)智能體對象發(fā)布，同時數(shù)據(jù)智能體可以發(fā)布為一個數(shù)智員工，對數(shù)據(jù)員工進行角色授權(quán)，并初始化、啟用后即可使用。
數(shù)據(jù)智能體依托iuap數(shù)智底座，構(gòu)建了面向多業(yè)務(wù)場景的智能化分析體系，該體系通過多智能體協(xié)作層實現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)、治理、分析的一體化高效協(xié)同。企業(yè)可以根據(jù)自身需求，快速創(chuàng)建財務(wù)分析、人力分析、生產(chǎn)分析、營銷分析等各類細分場景的數(shù)據(jù)智能體，充分挖掘和發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，以數(shù)據(jù)賦能決策，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
而數(shù)據(jù)價值的充分發(fā)揮，離不開數(shù)據(jù)治理水平的不斷提升，下一期我們聚焦數(shù)據(jù)治理，請持續(xù)關(guān)注「洞見數(shù)據(jù)」專題。
洞見數(shù)據(jù)
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