ChatBI的新范式：数势科技智能分析AI Agent 保证数据准确安全
发布日期：2025-02-26 06:20 点击次数：158
在数据入手的时间，数据分析已成为百行万企决策的关键。然则，金融、制造、零卖等行业客户在数据分析过程中仍面对诸多挑战。看成行业最初的数据智能产物提供商，数势科技凭借自主研发、基于大模子增强的智能分析助手SwiftAgent，屡次荣获行业诸多奖项，并赢得繁密客户的怜爱与互助。那么这款产物为何能快速得到市集认同，咱们将从客户面对的切实痛点开赴，冉冉认识Agent架构结合语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产物功能，并通过履行案例评释其何如助力企业完毕“数据普惠化”的愿景。
业务东谈主员需浮浅易用：空洞低门槛且高效的数据分析用具
“尽管咱们满怀眷注，渴慕深化挖掘数据背后的真相以入手决策，然则SQL的复杂性却如吞并座峻岭，让非技巧东谈主员闪避而视，无数的珍重时刻被滥用在了查询语言的学习上，而非平直漂流为有价值的瞻念察与行动。诚然BI用具以其数据可视化才略为分析责任增色不少，但每次需要技巧团队躬行下场设立数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令东谈主感到无助。”
从业务东谈主员视角来看，他们面对的主要痛点是空洞高效的数据分析用具。为了进行数据分析，业务东谈主员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI用具，这不仅加多了学习资本，还裁减了责任着力。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取论断。在与客户的相通中咱们发现，许多团队但愿以天然语言交互的形态，更快速地从数据中获取瞻念察，以辅助日常决策。同期也触及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了繁密分析师的心声“咱们就像Excel的跟从，无时无刻地千里浸在数据的导入、整理与分析之中，这些访佛而低效的任务不仅消耗了团队的元气心灵，更成为快速响应数据、提供决策扶植的巨大壅塞”。
料理团队需即时洞见：现存数据产物无法快速产生深度论断
"每当董事会条款对数据速即作念出反应，我老是但愿能即刻得到精确的论断。但缺憾的是，现时的数据大屏虽能提供名义的数据概览，却难以深化挖掘其背后的故事。要获取更深档次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又未便。“
“咱们的驾驶舱在数据可视化方面如实作念得可以，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深化的分析者。"
这些果然的客户料理层声息例子反应了一个通用的诉求：料理团队需要的不只是数据的可视化展示，更是对数据的深化结合、快速获取论断和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析用具的智能性和即时交互性有着更高的条款。从料理团队视角来看，尽管企业滥用无数元气心灵诞生了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等用具，这些用具在一定程度上搞定了指挥层面看数据的问题，但许多数据产物仍停留在固化面貌的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于瞻念察。当需要对某些细分的事迹筹算进行深化分析时，仍需向分析团队建议需求，并恭候漫长的分析完了。
同期，指挥层更关注“为什么”的问题，如公司事迹下滑、门店销量欠安等，而现存的可视化、驾驶舱等用具只可提供“是什么”的谜底，无法触及数据背后的关键原因。因此，指挥层蹙迫但愿大约通过天然语言发问，如“为什么筹算下落？”，并即时得到系统的论断性回话，这是大模子技巧结合数据所能提供的价值。
技巧团队需尺度化才略：现存数据散播与筹算口径不一致
"诚然公司有繁密部门在使用数据，但每个团队对吞并筹算的界说却判然不同，莫得统一的数据口径妥协释尺度。这种不一致性给跨部门的相通和决策带来了强大”
"每次业务东谈主员新增一个筹算拓荒需求，齐但愿咱们能半小时内提供相应的筹算。近况是,诚然咱们还是在数仓加班加点拓荒了，但照旧被业务团队说反应慢，有苦说不出"
相同，在与客户的技巧团队相通中咱们发现，数据拓荒，数仓工程师等等扮装齐面对着更多的挑战。尽管数据仓库还是搭建完成，但业务方老是建议各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了无数临时ADS表，并挽回了多种临时性口径。这不仅使数据变得散播，还导致了筹算口径的不一致。
为了马虎这些痛点，数势科技建议了利用大模子Agent架构来改变原有范式的搞定决策——SwiftAgent 大模子数据分析助手。
大模子的Agent架构结合筹算语义层 加快数据民主化进度
咱们浮浅通过一张经由图，展现一下上头提到各个扮装的痛点。原有模式为业务方建议需求，技巧团队采购BI用具供业务方使用。然则，这些用具频频过于复杂，面对BI说明时，业务方常因技巧术语或用具不老练而感到困惑，难以有用利用数据指导业务。同期，数据分析师诚然耀眼BI用具，但面对渊博的需求数目，东谈主员显得严重不及，难以速即响应并得志业务方的数据需求。数据产物司理平常需要指导业务东谈主员何如使用BI用具，但由于各种原因，频频难以教训其使用。终末，数据工程师，即咱们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL责任，却常因“ETL任务渊博”或技巧难题，难以高效完成数据处理，进而影响通盘经由的顺畅进行。因此，数势科技建议了Agent架构加语义层的新范式，旨在裁减业务团队的看数门槛，让大模子更深化地参与到数据分析的各个智商中，让料理者以及业务东谈主员通过天然语言的面貌就可以精确且快速的进行查数，同期看成数据工程师来说筹算不需要访佛拓荒，一处界说即可全局使用。
天然，在Agent架构加语义层的新范式的鼓励过程中，也有另一种形态的产物，为了投合“天然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模子平直生成SQL,强即将大模子与BI进行了结合，完成了所谓的“数智化赋能”。因此咱们在近期也收到了繁密前ChatBI客户的吐槽与乞助，底下浮浅来谈谈二者的区别，为何这种模式给与不住长久试验？
大模子平直生成SQL ChatBI为何经不住试验？
“本合计引入ChatBI智能取数用具能是咱们责任着力和资本胁制的救星，完了却成了准确性的恶梦。吐出来的数据，错得离谱，害得咱们不得不回过火去，用最铩羽的手工提数形态一遍遍复核，着力？不存在的！更讪笑的是，所谓的智能，面前让业务部门对咱们的数据可靠性投来了深深的怀疑视力。"
某外洋零卖巨头的料理东谈主员与咱们深化的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同期她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量最佳的Top3商品是哪些？这三个永别的好评率是几许？并生成说明解读”，诚然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔尾，不只是是数据分析，还要作念排序、解读，甚而归因。该客户使用的ChatBI平台显明莫得给到准确的数据，在经过多部门的考据发现，数据不仅存在严重偏差，而且连基本的商品分类齐混浊不清，各区及跨平台的规划形态也让东谈主恍空洞惚。
尽管NL2SQL技巧以其快速响应与轻量化部署的上风，为客户勾画了‘观念即落地’的好意思好蓝图，但模子产生的幻觉问题却成了不行惨酷的绊脚石。提数过程中出现的‘一册正经地信口胡言’，透顶抵御了咱们对数据准确性的遵守，无法向客户托福既速即又精确的数据瞻念察，这无疑是对咱们初志的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技接纳了NL2Semantics的技巧门路。通过引入Agent架构，大约开首将复杂的查询申请拆解为一系列原子才略，随后结合筹算语义层进行深度解析。最终，大模子经受到的统共辅导齐会被精确映射到一系列预界说的要素上，如时刻维度、地域维度、公司维度等。以该零卖客户的问题为例，大模子仅需将“最近三个月”识别为时刻要素，“商品”识别为产物维度，“好评率”识别为具体筹算，并建立这些要素与数据之间的映射接洽。这些筹算维度对应的SQL逻辑片断，则是在数据语义层（Semantic Layer）中进行挽回和料理的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户提供准确数据的根基，更多对于筹算语义层接洽内容【点击阅读】。
同期，为了马虎客户建议的各种难度问题，咱们对SwiftAgent进行了顺应业务场景的“灵魂拷问”，举例对“黑话”的结合才略、同环比与排序、浑沌查询与多维分析、多筹算与多模子的关联查询，甚而是归因分析与大模子协同等不同级别问题。终末，咱们还尝试了“维渡过滤及查询+浑沌筹算+同环比+归因分析+建议“的五颗星（王者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下落，并生成说明解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手大约马虎马虎，具体视频挑战详见【马虎马虎王者级发问 解密SwiftAgent智能分析助手】。
前边聊完了在企业中各个扮装面对数据分析的痛点以及Agent架构加语义层的意旨，底下咱们通过一个在企业计议分析场景的视频，先来初步了解一下这款零恭候、零门槛、零幻觉的大模子数据分析助手SwiftAgent：
视频
在构建智能分析助手之前，每个门店司理在作念月度复盘、技巧复盘时齐是依靠专科分析师在 BI 或 Excel 里面作念分析，资本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，完毕了让门店司理、不太懂数据的东谈主可以平直通过天然语言的输入，去作念一些筹算瞻念察跟分析。比如看最近 30 天的销售额，开首会让大模子去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是筹算，30 天是日历，作念日历推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地方选，让大模子生成一些可视化的图表。当发现筹算荒谬时，可以让大模子去诊疗一些归因小模子，来作念一些维度或者因子分析，完毕快速瞻念察。针对维度非常多的问题，咱们融会过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。底本一个门店司理可能要花 4 个小时才大约知谈，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁负责的门店跌了，面前通过天然语言交互即可平直生成论断。
数据查询零门槛 业务东谈主员也能马虎用数
数势科技SwiftAgent接纳AI对话式交互，结合大模子和AI Agent技巧，让用户仅凭日常交流的语言（无论是笔墨照旧语音）就能马虎查询数据，无需掌执SQL或Python等专科查询语言。还将用天然的形态指点用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这么的浑沌查询，也能速即提供如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回话，供用户细化查询。
同期，具备强化学习才略，能凭证用户的“点赞”和“踩”反馈束缚检阅症结、调整查询，愈加精确地得志用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行千里淀并强化学习完了，在相似问询场景中平直提供论断及想考过程，展现出刚劲的想考及学习才略。其双向交互功能更是将AI想考过程白盒化，让用户明晰可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像言语一样浮浅，无需技巧布景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零恭候 料理团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答何况提供归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏检讨筹算，但深化分析或关联分析时，频频需恭候分析团队响应，耗时长达数小时甚而数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端照旧手机端，高管们齐能随时进行天然语言查询、高阶归因分析及荒谬分析，无需恭候秒级获取企业中枢计议数据。SwiftAgent不仅以图表面貌直不雅展示业务完了，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以笔墨解释，让业务近况、对比、趋势一目了然，助力精确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专科分析师想维模式，针对不同行业生成定制化数据分析说明，并主动推送瞻念察，有用缓解企业东谈主员不及、数据分析才略匮乏的问题，智能辅助料理团队进行策略建议。在问题会诊和分析的基础上，咱们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一齐，完毕了才略的增强。举例，“当指挥筹商这个月的毛利为什么下落”时，咱们不仅大约按照商品维度精确索求毛利数据，快速定位毛利下落幅度较大的商品，还能结合企业已有的学问库，将数据分析完了与尺度操作经由（SOP）相结合，自动生成一系列针对性的改进建议。这么的策略建议不仅详确地呈现了数据和分析完了，还为用户提供了明确的行动指南，有助于他们更速即地作念出决策。
SwiftAgent还将提供刚劲的数据趋势分析才略，让用户能深化瞻念察筹算趋势荒谬，精确分析历史时刻序列数据，找到问题根源，并以说明面貌讲究呈现，全面擢升数据瞻念察才略。数据趋势分析的才略使用户大约针对以前几天、几个月甚而几年的筹算趋势荒谬进行深化瞻念察。举例，用户可以识别出哪些筹算是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些筹算可能呈现出波动性。在这个基础上，咱们可以对筹算的历史时刻序列数据进行更精确的波动分析，匡助用户找到每个筹算趋势荒谬的根底原因。同期，咱们可以将这些趋势分析的完了以说明的面貌进行讲究，最终呈现给每位用户，以擢升他们对数据的瞻念察才略。
统一口径零幻觉 技巧团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的筹算与标签语义层，即NL2Semantics体系，有用搞定了大模子对底层业务语义结合难及企业数据口径不一的问题。该体系开首建立了包括行业尺度、筹算、东谈主货场标签等在内的易于结合的语义层，搞定了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。筹算一次界说，屡次复用，无需反复校验，大幅擢升技巧团队的责任着力。
SwiftAgent接纳的开创数据规划加快引擎Hyper Metrics Engine（HME），通过智能化编排调优和一系列规划优化，搞定了数据分析中的“不行能三角”问题，即在高生动性的数据分析基础上，完毕了快速数据处理和低资本运营。搞定传统规划查询着力低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等高效数据分析引擎，结合对数据加工和使用场景的优化，以及数据臆造化技巧的应用，完毕了亚秒级数据查询和实时东谈主机交互，极大擢升了数据分析的着力和生动性。
俗语说：“光说不练假把式”，底下咱们将共享三个来自零卖、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如安在履行应用中助力企业完毕高效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
联袂翰亦烧仙草 共建大模子增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确建议了两大中枢主见：作念大财务后果，作念强顾主价值。这意味着企业不仅要在财务施展上完毕权臣擢升，还要在顾主体验和行状价值上达到新的高度。为了完毕这一主见，企业亟需窜改传统的计议料理模式，向愈加细巧化、数据化的标的迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一所以产物为维度的细巧化运营，通过诞生统一的分析用具、统一的分析语言和统一的分析想路复旧政策决策和料理。二所以门店督导为维度的细巧化料理，通过智能督导助手的诞生，赋能督导巡店着力和质料的擢升，并为IT部门提效，裁减运维资本。
督导看成连锁加盟行业中诱导公司与加盟商的关键扮装，频频齐面对以下几个挑战：开首，信息获取贫苦，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、事迹施展和存在的问题，但面前空洞有用的用具和系统扶植；其次，督导才略各异权臣，这平直影响了他们对门店计议的分析和指导才略；再者，新督导培训面对难题，新入职的督导需要快速老练运营尺度操作圭表（SOP）和策略，但面前空洞有用的平台和内容来扶植他们的快速培训和培养。这些挑战导致了一系列严重后果：新开门店由于事迹不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面对商圈变更和消费者线上转换的双重压力，事迹下滑，进一步影响了加盟商对品牌的信任。
智能督导助手与构建的筹算平台无缝集成，全面探讨了一线督导的履行使用习尚，旨在大幅度擢升责任着力和督导效果。其中枢功能包括：
·主见设定：精确明确门店巡检的中枢目的，涵盖擢升行状质料、确保运营尺度实施、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析用具，以对话式界面直不雅展示门店事迹排行和同店对比分析，从而速即锁定需要要点考察的门店。
·巡店推敲：充分利用智能分析用具的学问库功能，精确细目巡店的具体地址及其他接洽信息。同期，借助刚劲的数据分析才略，明确每次巡店应要点关注的事迹筹算及其潜在波动原因。
·门店稽核：诈欺智能分析用具，对门店的各项问题筹算进行全面检验。举例，一朝发现新品销售情况欠安，系统会深化探究并归因于“产物上新动作”等接洽系列筹算的问题，并即时调用学问库中的接洽文档和尺度化操作圭表（SOP），指导进行快速有用的问题检阅。
名堂效果：优化门店料理、擢升督导着力
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导大约速即获取关键的门店运营数据，提高数据分析着力。
自动化巡店推敲：自动生成巡店推敲，使督导大约更专注于门店料理和问题搞定。
问题定位：智能督导助手大约准细目位事迹筹算的下滑或波动的原因，匡助督导快速识别关键身分。
有用业务策略：提供了基于数据分析的业务策略学问库，匡助督导凭证门店具体情况制定有用改进门径。
书亦烧仙草CIO王世飞示意：“与数势科技联袂后，完毕了数据料理的根人道变革。面前，统共计议域的数据均源自统一的筹算平台，这一举措确保了数据看板的一致性，统一了团队对数据的知道，并极地面简化了数据查找过程。针对那些空洞现成看板的情况，咱们提供了自助取数平台，使业务部门大约自主下载数据、进行分析，无需恭候咱们的拓荒团队，这一系列变革权臣擢升了业务部门的欢喜度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
联袂某外洋快消品巨头 智能优化订单料理
在众人快速消费品市集的热烈竞争中，某外洋快消品巨头面对着品牌分销与经销网罗的复杂性挑战。线上线下多渠谈并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单跟踪和料理上碰到着力瓶颈。非常是在订单到收款（Order to Cash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个智商齐需要细巧化料理以确保订单顺畅实施和客户欢喜度。为了马虎在复杂分销网罗下的着力瓶颈，该外洋快消品巨头联袂数势科技，旨在通过数字化技能推动供应链团队订单料理着力的大幅擢升，并打造企业供应链分析助手。主要行状供应链OMA（Order Management Assistant）团队，通过搞定订单料理过程中的痛点，擢升订单得志率和客户欢喜度，进而增强企业的市集竞争力
构建订单料理筹算监控体系 三大中枢技能助力名堂落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能筹算平台（SwiftMetrics）产物组合，为该巨头建立了《订单料理筹算监控体系》。该体系遮盖下单准备、下单、订单阐述、分货、仓储发货、收成、发票、付款、砍单、砍单跟踪跟进等全业务经由智商。通过AI Agent智能问数和归因分析，打造供应链订单管千里着厚重能助手，全面擢升订单料理着力。
建立Order-To-Cash筹算体系
梳理量化全经由筹算体系：梳理并量化好意思满订单链路的全经由筹算体系，确保每一个智商齐有明确的筹算进行推断。
确立北极星筹算：确立部门北极星筹算，包括订单得志率和订单跟进完成率CFR（Case Fill Rate），以此看成推断订单料理着力的关键筹算。
MVP阶段考据与扩充：完成MVP阶段考据后，冉冉干预扩充及踏实阶段，确保筹算体系在履行业务中得到有用应用。
搭建筹算料理经由机制
横向拉通各级筹算体系：横向拉通企业级、BU级、个东谈主级筹算体系界说、拓荒、料理经由，确保各级筹算之间的一致性和协同性。
纵向打造北极星筹算体系：纵向打造具体业务范围下的北极星筹算体系和SA场景应用才略，为不同行务场景提供定制化的筹算管结合决决策。
打造订单智能分析助手
集周密生命周期状况筹算体系：集成供应链订单料理全生命周期状况筹算体系，SwiftAgent匡助OMA团队跟踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全经由业务施展。
监控定位着力瓶颈：针对各个智商的着力瓶颈进行监控和定位，匡助OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采纳有用门径进行改善。
识别荒谬订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成改善指引说明
提效200% 挽回订单吃亏上千万 大幅擢升订单完成率
智能筹算平台结合智能分析助手的名堂落地，在实施中展现出了权臣的效果，非常是在擢升订单完成率与客户欢喜度方面。开首，智能筹算平台大约扶植筹算体系的构建和跟踪主见达成情况，通过对各项筹算的实时监控和归因分析，业务东谈主员大约明晰了解订单料理的各个智商施展，并实时采纳门径进行优化。其次，平台与RAG学问库的无缝对接，不仅擢升了精确问数的才略，还能处理用户的复杂需求，如多表诱导查询、自动加合及排序等高等规划，结合里面学问体系，快速调用及千里淀问题搞定决策，权臣提高了业务东谈主员的责任着力。再者，基于智能分析助手的大模子天然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务东谈主员可以通过天然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和接洽问题的指点，极地面提高了数据查询和分析的着力。
这一系列门径的实施，使得分析着力大幅擢升，从平均每东谈主每天处理少于20笔订单擢升至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同期，系统大约实时发现并处理荒谬砍单订单，有用挽回逾越上千万的订单吃亏！不仅擢升了企业的经济效益，还权臣增强了客户的信任度和欢喜度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模子+Agent+筹算语义层：赋能某城商行非技巧东谈主员完毕生动取
某头部城商行的里面统计数据清晰，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天约莫有20多个工单。这一表象揭示了该银行在数据分析范围存在巨大的即时响应后劲和优化空间。面对这一挑战，银行计议分析团队通过生动调整责任推敲，积极马虎数据分析需求的增长。但日益加多的临时性数据需乞降可能出现的工单积压问题，赓续困扰着指挥层、业务团队和计议分析团队。他们试图通过各种形态解脱这一窘境，大模子的兴起为其提供新范式。应用大模子是该城商行的政策主见之一，由副行长牵头，鼎力推动大模子在应用场景的落地。在大模子落地初期，该城商行聘任了几个要点场景，数据分析便是其中之一。他们但愿通过大模子技巧升级数据分析责任，以得志生动数据分析的需求。
数势科技为银行提供智能分析搞定决策，以SwiftAgent产物为中枢，利用行业学问和数据分析模子，结合策略主见，将银行计议矩阵完毕从数据到价值的快速漂流。搞定决策技巧架构包含五个部分：
基座大模子：数势科技聘任了经过履行应用考据的国产大模子，并对其进行了进一步的Prompt微谐和模子微调，以确保其在银行数据分析场景中的高效应用。这么的定制化处理不仅得志了银行对数据安全性的高尺度条款，还会权臣裁减大模子可能产生的幻觉问题，提高数据分析完了的准确性。
企业数据源：待到名堂实施过程中，数势科技开首对该城商行的各种数据源进行留神梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所非凡据的范例化和尺度化料理，为后续的筹算语义层构建和大模子应用奠定坚实基础。
筹算语义层：数势科技推敲为该城商行构建统一的筹算语义层，明确界说各种筹算的规划口径和业务含义。这不仅提高数据筹算的料理着力，还确保不同行务部门在数据使用上的一致性，幸免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产物：看成智能分析搞定决策的中枢，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能完毕数据筹算的生动查询、自动归因分析、可视化说明自动生成以及筹算全生命周期的预警分析。用户只需通过天然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈精确的分析完了，可以彰着擢升数据分析的着力和准确性。
数据分析应用：在一期诞生中，数势科技将要点落地企业计议分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级料理层提供高效、精确的数据扶植，助力其在决策和运营中愈加生动和敏捷。畴昔，数势科技将赓续推广更多的数据分析应用场景，进一步得志银行多元化的数据分析需求。同期，数势科技凭证该城商行需求进行定制拓荒，包括拓荒出动端、买通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务谋划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数列队情况成为以前式
智能分析系统建成后，该城商行计议分析团队负责东谈主、大数据部门负责东谈主以及多位中高层指挥参与验收，从多方面进行评估与打分，主要完了如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务谋划准确率＞95%。
2.着力擢升：分析责任处理时长减少80%，每东谈主每周减少10+小时数据处理责任。
3.用户欢喜度：使用者欢喜度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各接洽方均对智能分析系统高度评价，系统安适上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层指挥及业务团队中已常态化使用，取数用数列队与工单积压情况成为以前式。
数势科技将赓续深耕数据分析范围，束缚优化和升级SwiftAgent产物，以得志更多客户的各种化需求。咱们坚信，跟着SwiftAgent的平庸应用和赓续迭代，它将为更多企业带来高效、精确的数据分析体验，助力企业在热烈的市集竞争中脱颖而出，完毕数据入手的业务增长和赓续窜改。