在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)分析已成為各行各業(yè)決策的關(guān)鍵。然而，金融、制造、零售等行業(yè)客戶在數(shù)據(jù)分析過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。作為行業(yè)領先的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商，數(shù)勢科技憑借自主研發(fā)、基于大模型增強的智能分析助手SwiftAgent，多次榮獲行業(yè)諸多獎項，并贏得眾多客戶的青睞與合作。那么這款產(chǎn)品為何能快速得到市場認可，我們將從客戶面臨的切實痛點出發(fā)，逐步剖析Agent架構(gòu)結(jié)合語義層的新范式，進而展示其針對用戶痛點的產(chǎn)品功能，并通過實際案例詮釋其如何助力企業(yè)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)普惠化”的愿景。

業(yè)務人員需簡單易用：缺乏低門檻且高效的數(shù)據(jù)分析工具

“盡管我們滿懷熱情，渴望深入挖掘數(shù)據(jù)背后的真相以驅(qū)動決策，然而SQL的復雜性卻如同一座高山，讓非技術(shù)人員望而卻步，大量的寶貴時間被耗費在了查詢語言的學習上，而非直接轉(zhuǎn)化為有價值的洞察與行動。雖然BI工具以其數(shù)據(jù)可視化能力為分析工作增色不少，但每次需要技術(shù)團隊親自下場配置數(shù)據(jù)集和報表，其過程的繁瑣與復雜性依舊令人感到無助?！?/p>

從業(yè)務人員視角來看，他們面臨的主要痛點是缺乏高效的數(shù)據(jù)分析工具。為了進行數(shù)據(jù)分析，業(yè)務人員不得不自學SQL語言或使用復雜的BI工具，這不僅增加了學習成本，還降低了工作效率。在獲取數(shù)據(jù)后，他們還需從海量數(shù)據(jù)中手動挖掘洞見，導出Excel并制作透視表來獲取結(jié)論。在與客戶的溝通中我們發(fā)現(xiàn)，許多團隊希望以自然語言交互的方式，更快速地從數(shù)據(jù)中獲取洞察，以輔助日常決策。同時也涉及到客戶的分析師團隊，他們舉了一個很無奈的例子，說出了眾多分析師的心聲“我們就像Excel的奴隸，日復一日地沉浸在數(shù)據(jù)的導入、整理與分析之中，這些重復而低效的任務不僅消耗了團隊的精力，更成為快速響應數(shù)據(jù)、提供決策支持的巨大障礙”。

管理團隊需即時洞見：現(xiàn)有數(shù)據(jù)產(chǎn)品無法快速產(chǎn)生深度結(jié)論

"每當董事會要求對數(shù)據(jù)迅速做出反應，我總是希望能即刻獲得精準的結(jié)論。但遺憾的是，當前的數(shù)據(jù)大屏雖能提供表面的數(shù)據(jù)概覽，卻難以深入挖掘其背后的故事。要獲取更深層次的分析，我還需手動在數(shù)據(jù)倉庫中構(gòu)建查詢，這一過程既耗時又不便?！?/p>

“我們的駕駛艙在數(shù)據(jù)可視化方面確實做得不錯，讓數(shù)據(jù)一目了然。但在解釋數(shù)據(jù)背后的原因，解答業(yè)務中的‘為什么’時，它卻顯得有些力不從心。它像是一個優(yōu)秀的展示者，卻未能成為一個深入的分析者。"

這些真實的客戶管理層聲音例子反映了一個通用的訴求：管理團隊需要的不單是數(shù)據(jù)的可視化展示，更是對數(shù)據(jù)的深入理解、快速獲取結(jié)論和基于數(shù)據(jù)深度挖掘的原因解釋，對數(shù)據(jù)分析工具的智能性和即時交互性有著更高的要求。從管理團隊視角來看，盡管企業(yè)耗費大量精力建設了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖以及大屏、駕駛艙等工具，這些工具在一定程度上解決了領導層面看數(shù)據(jù)的問題，但很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品仍停留在固化形式的看板階段。對于決策層而言，數(shù)據(jù)并不等同于洞察。當需要對某些細分的業(yè)績指標進行深入分析時，仍需向分析團隊提出需求，并等待漫長的分析結(jié)果。

同時，領導層更關(guān)注“為什么”的問題，如公司業(yè)績下滑、門店銷量不佳等，而現(xiàn)有的可視化、駕駛艙等工具只能提供“是什么”的答案，無法觸及數(shù)據(jù)背后的關(guān)鍵原因。因此，領導層迫切希望能夠通過自然語言提問，如“為什么指標下降？”，并即時獲得系統(tǒng)的結(jié)論性回答，這是大模型技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)所能提供的價值。

技術(shù)團隊需標準化能力：現(xiàn)有數(shù)據(jù)分散與指標口徑不一致

"雖然公司有眾多部門在使用數(shù)據(jù)，但每個團隊對同一指標的定義卻截然不同，沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)口徑和解釋標準。這種不一致性給跨部門的溝通和決策帶來了混亂”

"每次業(yè)務人員新增一個指標開發(fā)需求，都希望我們能半小時內(nèi)提供相應的指標?，F(xiàn)狀是,雖然我們已經(jīng)在數(shù)倉加班加點開發(fā)了，但還是被業(yè)務團隊說反應慢，有苦說不出"

同樣，在與客戶的技術(shù)團隊溝通中我們發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)開發(fā)，數(shù)倉工程師等等角色都面臨著更多的挑戰(zhàn)。盡管數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)搭建完成，但業(yè)務方總是提出各種臨時性需求，導致數(shù)據(jù)倉庫集市層建立了大量臨時ADS表，并維護了多種臨時性口徑。這不僅使數(shù)據(jù)變得分散，還導致了指標口徑的不一致。

為了應對這些痛點，數(shù)勢科技提出了利用大模型Agent架構(gòu)來改變原有范式的解決方案——SwiftAgent 大模型數(shù)據(jù)分析助手。

大模型的Agent架構(gòu)結(jié)合指標語義層 加速數(shù)據(jù)民主化進程

我們簡單通過一張流程圖，展現(xiàn)一下上面提到各個角色的痛點。原有模式為業(yè)務方提出需求，技術(shù)團隊采購BI工具供業(yè)務方使用。然而，這些工具往往過于復雜，面對BI報告時，業(yè)務方常因技術(shù)術(shù)語或工具不熟悉而感到困惑，難以有效利用數(shù)據(jù)指導業(yè)務。同時，數(shù)據(jù)分析師雖然精通BI工具，但面對龐大的需求數(shù)量，人員顯得嚴重不足，難以迅速響應并滿足業(yè)務方的數(shù)據(jù)需求。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常需要指導業(yè)務人員如何使用BI工具，但由于各種原因，往往難以教會其使用。最后，數(shù)據(jù)工程師，即我們常說的“表哥”、“表姐”們，專注于數(shù)據(jù)處理和ETL工作，卻常因“ETL任務繁重”或技術(shù)難題，難以高效完成數(shù)據(jù)處理，進而影響整個流程的順暢進行。因此，數(shù)勢科技提出了Agent架構(gòu)加語義層的新范式，旨在降低業(yè)務團隊的看數(shù)門檻，讓大模型更深入地參與到數(shù)據(jù)分析的各個環(huán)節(jié)中，讓管理者以及業(yè)務人員通過自然語言的形式就可以精準且快速的進行查數(shù)，同時作為數(shù)據(jù)工程師來說指標不需要重復開發(fā)，一處定義即可全局使用。

當然，在Agent架構(gòu)加語義層的新范式的推進過程中，也有另一種形態(tài)的產(chǎn)品，為了迎合“自然語言取數(shù)”這個場景，試圖抄近路使用大模型直接生成SQL,強行將大模型與BI進行了結(jié)合，完成了所謂的“數(shù)智化賦能”。因此我們在近期也收到了眾多前ChatBI客戶的吐槽與求助，下面簡單來談談二者的區(qū)別，為何這種模式經(jīng)受不住長期考驗？

大模型直接生成SQL ChatBI為何經(jīng)不住考驗？

“本以為引入ChatBI智能取數(shù)工具能是我們工作效率和成本控制的救星，結(jié)果卻成了準確性的噩夢。吐出來的數(shù)據(jù)，錯得離譜，害得我們不得不回過頭去，用最老套的手工提數(shù)方式一遍遍復核，效率？不存在的！更諷刺的是，所謂的智能，現(xiàn)在讓業(yè)務部門對我們的數(shù)據(jù)可靠性投來了深深的懷疑目光。"

某國際零售巨頭的管理人員與我們深入的探討了ChatBI使用過程中的痛點，同時她提到一個具體的問題，比如問：“最近3個月銷量最好的Top3商品是哪些？這三個分別的好評率是多少？并生成報告解讀”，雖然看著很日?；男枨螅枰鄠€任務的銜接，不僅僅是數(shù)據(jù)分析，還要做排序、解讀，甚至歸因。該客戶使用的ChatBI平臺顯然沒有給到準確的數(shù)據(jù)，在經(jīng)過多部門的驗證發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)不僅存在嚴重偏差，而且連基本的商品分類都混淆不清，各區(qū)及跨平臺的計算方式也讓人摸不著頭腦。

盡管NL2SQL技術(shù)以其快速響應與輕量化部署的優(yōu)勢，為客戶勾勒了‘概念即落地’的美好藍圖，但模型產(chǎn)生的幻覺問題卻成了不可忽視的絆腳石。提數(shù)過程中出現(xiàn)的‘一本正經(jīng)地胡言亂語’，徹底違背了我們對數(shù)據(jù)準確性的堅守，無法向客戶交付既迅速又精準的數(shù)據(jù)洞察，這無疑是對我們初衷的背離。

因此為破解NL2SQL模式提數(shù)不準的難題，數(shù)勢科技采用了NL2Semantics的技術(shù)路線。通過引入Agent架構(gòu)，能夠首先將復雜的查詢請求拆解為一系列原子能力，隨后結(jié)合指標語義層進行深度解析。最終，大模型接收到的所有指令都會被精確映射到一系列預定義的要素上，如時間維度、地域維度、公司維度等。以該零售客戶的問題為例，大模型僅需將“最近三個月”識別為時間要素，“商品”識別為產(chǎn)品維度，“好評率”識別為具體指標，并建立這些要素與數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。這些指標維度對應的SQL邏輯片段，則是在數(shù)據(jù)語義層（Semantic Layer）中進行維護和管理的，總之，通過Agent架構(gòu)加語義層的新范式，是給客戶提供準確數(shù)據(jù)的根基，更多關(guān)于指標語義層相關(guān)內(nèi)容請關(guān)注“數(shù)勢科技”。

同時，為了應對客戶提出的各種難度問題，我們對SwiftAgent進行了符合業(yè)務場景的“靈魂拷問”，例如對“黑話”的理解能力、同環(huán)比與排序、模糊查詢與多維分析、多指標與多模型的關(guān)聯(lián)查詢，甚至是歸因分析與大模型協(xié)同等不同級別問題。最后，我們還嘗試了“維度過濾及查詢+模糊指標+同環(huán)比+歸因分析+建議“的五顆星（王者級別)問題即“某區(qū)域某商品的下單金額周環(huán)比為何下降，并生成報告解讀和趨勢圖表”，SwiftAgent智能分析助手能夠輕松應對。

在企業(yè)構(gòu)建智能分析助手之前，每個門店經(jīng)理在做月度復盤、技術(shù)復盤時都是依靠專業(yè)分析師在 BI 或 Excel 里面做分析，成本、門檻很高。部署數(shù)勢科技SwiftAgent之后，實現(xiàn)了讓門店經(jīng)理、不太懂數(shù)據(jù)的人可以直接通過自然語言的輸入，去做一些指標洞察跟分析。比如看最近 30 天的銷售額，首先會讓大模型去把這一段話去解析出來，里面的銷售額、毛利是指標，30 天是日期，做日期推理，再對應到語義層把數(shù)據(jù)取出來。取到之后，還可以通過快速地點選，讓大模型生成一些可視化的圖表。當發(fā)現(xiàn)指標異常時，可以讓大模型去調(diào)度一些歸因小模型，來做一些維度或者因子分析，實現(xiàn)快速洞察。針對維度特別多的問題，我們會通過一個維度歸因的算法，快速定位到因子維度。原來一個門店經(jīng)理可能要花 4 個小時才能夠知道，這一天毛利為什么跌了，是什么商品跌了，誰負責的門店跌了，現(xiàn)在通過自然語言交互即可直接生成結(jié)論。

數(shù)據(jù)查詢零門檻  業(yè)務人員也能輕松用數(shù)

數(shù)勢科技SwiftAgent采用AI對話式交互，結(jié)合大模型和AI Agent技術(shù)，讓用戶僅憑日常交流的語言（無論是文字還是語音）就能輕松查詢數(shù)據(jù)，無需掌握SQL或Python等專業(yè)查詢語言。還將用自然的方式引導用戶，即便面對“我想看一下最近的銷售情況”這樣的模糊查詢，也能迅速提供如“最近7天銷售額”、“本月北京地區(qū)銷售額”等具體回答，供用戶細化查詢。

同時，具備強化學習能力，能根據(jù)用戶的“點贊”和“踩”反饋不斷糾正錯誤、調(diào)整查詢，更加精準地滿足用戶需求。此外，SwiftAgent還將用戶過往的問答分析進行沉淀并強化學習結(jié)果，在相似問詢場景中直接提供結(jié)論及思考過程，展現(xiàn)出強大的思考及學習能力。其雙向交互功能更是將AI思考過程白盒化，讓用戶清晰可見，進一步增強了用戶體驗。數(shù)勢科技SwiftAgent讓數(shù)據(jù)查詢和分析變得像說話一樣簡單，無需技術(shù)背景也能0門檻取數(shù)。

數(shù)據(jù)分析、策略建議零等待    管理團隊即問即答

數(shù)勢科技SwiftAgent智能分析助手，為企業(yè)高管帶來了即問即答并且提供歸因分析與策略建議的數(shù)據(jù)分析體驗。傳統(tǒng)上，高管們需通過數(shù)據(jù)駕駛艙或大屏查看指標，但深入分析或關(guān)聯(lián)分析時，往往需等待分析團隊響應，耗時長達數(shù)小時甚至數(shù)天。而今，借助SwiftAgent，無論是在PC端還是手機端，高管們都能隨時進行自然語言查詢、高階歸因分析及異常分析，無需等待秒級獲取企業(yè)核心經(jīng)營數(shù)據(jù)。SwiftAgent不僅以圖表形式直觀展示業(yè)務結(jié)果，如柱狀圖、折線圖、環(huán)狀圖等，還輔以文字解釋，讓業(yè)務現(xiàn)狀、對比、趨勢一目了然，助力精準決策。

此外，SwiftAgent還能模擬專業(yè)分析師思維模式，針對不同行業(yè)生成定制化數(shù)據(jù)分析報告，并主動推送洞察，有效緩解企業(yè)人員不足、數(shù)據(jù)分析能力匱乏的問題，智能輔助管理團隊進行策略建議。在問題診斷和分析的基礎上，我們將數(shù)據(jù)分析的What、Why和How三個方面整合在一起，實現(xiàn)了能力的增強。例如，“當領導詢問這個月的毛利為什么下降”時，我們不僅能夠按照商品維度精確提取毛利數(shù)據(jù)，快速定位毛利下降幅度較大的商品，還能結(jié)合企業(yè)已有的知識庫，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果與標準操作流程（SOP）相結(jié)合，自動生成一系列針對性的改進建議。這樣的策略建議不僅詳實地呈現(xiàn)了數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，還為用戶提供了明確的行動指南，有助于他們更迅速地做出決策。

SwiftAgent還將提供強大的數(shù)據(jù)趨勢分析能力，讓用戶能深入洞察指標趨勢異常，精確分析歷史時間序列數(shù)據(jù)，找到問題根源，并以報告形式總結(jié)呈現(xiàn)，全面提升數(shù)據(jù)洞察能力。數(shù)據(jù)趨勢分析的能力使用戶能夠針對過去幾天、幾個月甚至幾年的指標趨勢異常進行深入洞察。例如，用戶可以識別出哪些指標是先降后增，哪些是先增后降，還有哪些指標可能呈現(xiàn)出波動性。在這個基礎上，我們可以對指標的歷史時間序列數(shù)據(jù)進行更精確的波動分析，幫助用戶找到每個指標趨勢異常的根本原因。同時，我們可以將這些趨勢分析的結(jié)果以報告的形式進行總結(jié)，最終呈現(xiàn)給每位用戶，以提升他們對數(shù)據(jù)的洞察能力。

統(tǒng)一口徑零幻覺 技術(shù)團隊無需反復校驗

前文提到數(shù)勢科技通過Agent架構(gòu)加語義層的新范式，構(gòu)建統(tǒng)一的指標與標簽語義層，即NL2Semantics體系，有效解決了大模型對底層業(yè)務語義理解難及企業(yè)數(shù)據(jù)口徑不一的問題。該體系首先建立了包括行業(yè)標準、指標、人貨場標簽等在內(nèi)的易于理解的語義層，解決了數(shù)據(jù)“幻覺”問題，確保了數(shù)據(jù)準確、口徑統(tǒng)一且分析可溯源。指標一次定義，多次復用，無需反復校驗，大幅提升技術(shù)團隊的工作效率。

SwiftAgent采用的獨創(chuàng)數(shù)據(jù)計算加速引擎Hyper Metrics Engine（HME），通過智能化編排調(diào)優(yōu)和一系列計算優(yōu)化，解決了數(shù)據(jù)分析中的“不可能三角”問題，即在高靈活性的數(shù)據(jù)分析基礎上，實現(xiàn)了快速數(shù)據(jù)處理和低成本運營。解決傳統(tǒng)計算查詢效率低及性能弱等問題。底層選用StarRocks、Doris等高效數(shù)據(jù)分析引擎，結(jié)合對數(shù)據(jù)加工和使用場景的優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)的應用，實現(xiàn)了亞秒級數(shù)據(jù)查詢和實時人機交互，極大提升了數(shù)據(jù)分析的效率和靈活性。

俗話說：“光說不練假把式”，下面我們將分享三個來自零售、快消品及金融行業(yè)頭部企業(yè)的實踐案例，展示數(shù)勢科技SwiftAgent智能分析助手如何在實際應用中助力企業(yè)實現(xiàn)高效決策與業(yè)務增長。

SwiftAgent智能分析助手實戰(zhàn)案例一：

攜手書亦燒仙草 共建大模型增強的智能門店督導助手

書亦燒仙草在新的一年里明確提出了兩大核心目標：做大財務成果，做強顧客價值。這意味著企業(yè)不僅要在財務表現(xiàn)上實現(xiàn)顯著提升，還要在顧客體驗和服務價值上達到新的高度。為了實現(xiàn)這一目標，企業(yè)亟需轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的經(jīng)營管理模式，向更加精細化、數(shù)據(jù)化的方向邁進。具體而言，這包括兩個層面的轉(zhuǎn)型：一是以產(chǎn)品為維度的精細化運營，通過建設統(tǒng)一的分析工具、統(tǒng)一的分析語言和統(tǒng)一的分析思路支撐戰(zhàn)略決策和管理。二是以門店督導為維度的精細化管理，通過智能督導助手的建設，賦能督導巡店效率和質(zhì)量的提升，并為IT部門提效，降低運維成本。

督導作為連鎖加盟行業(yè)中連接公司與加盟商的關(guān)鍵角色，往往都面臨以下幾個挑戰(zhàn)：首先，信息獲取困難，督導在巡店前需要獲取門店的基礎信息、業(yè)績表現(xiàn)和存在的問題，但目前缺乏有效的工具和系統(tǒng)支持；其次，督導能力差異顯著，這直接影響了他們對門店經(jīng)營的分析和指導能力；再者，新督導培訓面臨難題，新入職的督導需要快速熟悉運營標準操作程序（SOP）和策略，但目前缺少有效的平臺和內(nèi)容來支持他們的快速培訓和培養(yǎng)。這些挑戰(zhàn)導致了一系列嚴重后果：新開門店由于業(yè)績不達標，加盟商對品牌失去信心；老門店則面臨商圈變更和消費者線上轉(zhuǎn)移的雙重壓力，業(yè)績下滑，進一步影響了加盟商對品牌的信任。

智能督導助手與構(gòu)建的指標平臺無縫集成，全面考慮了一線督導的實際使用習慣，旨在大幅度提升工作效率和督導效果。其核心功能包括：

·目標設定：精確明確門店巡檢的核心目的，涵蓋提升服務質(zhì)量、確保運營標準執(zhí)行、優(yōu)化門店環(huán)境等多個關(guān)鍵方面。借助智能分析工具，以對話式界面直觀展示門店業(yè)績排名和同店對比分析，從而迅速鎖定需要重點巡查的門店。

·巡店計劃：充分利用智能分析工具的知識庫功能，精準確定巡店的具體地址及其他相關(guān)信息。同時，借助強大的數(shù)據(jù)分析能力，明確每次巡店應重點關(guān)注的業(yè)績指標及其潛在波動原因。

·門店稽核：運用智能分析工具，對門店的各項問題指標進行全面檢查。例如，一旦發(fā)現(xiàn)新品銷售情況不佳，系統(tǒng)會深入探究并歸因于“產(chǎn)品上新動作”等相關(guān)系列指標的問題，并即時調(diào)用知識庫中的相關(guān)文檔和標準化操作程序（SOP），指導進行快速有效的問題糾正。

項目效果：優(yōu)化門店管理、提升督導效率

快速數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^快速數(shù)據(jù)查詢功能，督導能夠迅速獲取關(guān)鍵的門店運營數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析效率。

自動化巡店計劃：自動生成巡店計劃，使督導能夠更專注于門店管理和問題解決。

問題定位：智能督導助手能夠準確定位業(yè)績指標的下滑或波動的原因，幫助督導快速識別關(guān)鍵因素。

有效業(yè)務策略：提供了基于數(shù)據(jù)分析的業(yè)務策略知識庫，幫助督導根據(jù)門店具體情況制定有效改進措施。

書亦燒仙草CIO王世飛表示：“與數(shù)勢科技攜手后，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理的根本性變革?，F(xiàn)在，所有經(jīng)營域的數(shù)據(jù)均源自統(tǒng)一的指標平臺，這一舉措確保了數(shù)據(jù)看板的一致性，統(tǒng)一了團隊對數(shù)據(jù)的認知，并極大地簡化了數(shù)據(jù)查找過程。針對那些缺乏現(xiàn)成看板的情況，我們提供了自助取數(shù)平臺，使業(yè)務部門能夠自主下載數(shù)據(jù)、進行分析，無需等待我們的開發(fā)團隊，這一系列變革顯著提升了業(yè)務部門的滿意度?！?/p>

SwiftAgent智能分析助手實戰(zhàn)案例二：

攜手某國際快消品巨頭 智能優(yōu)化訂單管理

在全球快速消費品市場的激烈競爭中，某國際快消品巨頭面臨著品牌分銷與經(jīng)銷網(wǎng)絡的復雜性挑戰(zhàn)。線上線下多渠道并存，包括電商、大賣場KA、便利店等，使得供應鏈團隊在訂單追蹤和管理上遭遇效率瓶頸。特別是在訂單到收款（Order to Cash）的全鏈條中，從下單前準備到客戶付款，每一個環(huán)節(jié)都需要精細化管理以確保訂單順暢執(zhí)行和客戶滿意度。為了應對在復雜分銷網(wǎng)絡下的效率瓶頸，該國際快消品巨頭攜手數(shù)勢科技，旨在通過數(shù)字化手段推動供應鏈團隊訂單管理效率的大幅提升，并打造企業(yè)供應鏈分析助手。主要服務供應鏈OMA（Order Management Assistant）團隊，通過解決訂單管理過程中的痛點，提升訂單滿足率和客戶滿意度，進而增強企業(yè)的市場競爭力

構(gòu)建訂單管理指標監(jiān)控體系 三大核心手段助力項目落地

數(shù)勢科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指標平臺（SwiftMetrics）產(chǎn)品組合，為該巨頭建立了《訂單管理指標監(jiān)控體系》。該體系覆蓋下單準備、下單、訂單確認、分貨、倉儲發(fā)貨、收貨、發(fā)票、付款、砍單、砍單追蹤跟進等全業(yè)務流程環(huán)節(jié)。通過AI Agent智能問數(shù)和歸因分析，打造供應鏈訂單管理智能助手，全面提升訂單管理效率。

建立Order-To-Cash指標體系

梳理量化全流程指標體系：梳理并量化完整訂單鏈路的全流程指標體系，確保每一個環(huán)節(jié)都有明確的指標進行衡量。

確立北極星指標：確立部門北極星指標，包括訂單滿足率和訂單跟進完成率CFR（Case Fill Rate），以此作為衡量訂單管理效率的關(guān)鍵指標。

MVP階段驗證與推廣：完成MVP階段驗證后，逐步進入推廣及穩(wěn)定階段，確保指標體系在實際業(yè)務中得到有效應用。

搭建指標管理流程機制

橫向拉通各級指標體系：橫向拉通企業(yè)級、BU級、個人級指標體系定義、開發(fā)、管理流程，確保各級指標之間的一致性和協(xié)同性。

縱向打造北極星指標體系：縱向打造具體業(yè)務領域下的北極星指標體系和SA場景應用能力，為不同業(yè)務場景提供定制化的指標管理解決方案。

打造訂單智能分析助手

集成全生命周期狀態(tài)指標體系：集成供應鏈訂單管理全生命周期狀態(tài)指標體系，SwiftAgent幫助OMA團隊追蹤自詢單、下單、掃描出庫、物流、驗收入庫、砍單/返單全流程業(yè)務表現(xiàn)。

監(jiān)控定位效率瓶頸：針對各個環(huán)節(jié)的效率瓶頸進行監(jiān)控和定位，幫助OMA團隊一鍵定位CFR瓶頸，并采取有效措施進行改善。

識別異常訂單，定位客戶砍單原因

歸因分析，并自動生成改善指引報告

提效200% 挽回訂單損失上千萬 大幅提升訂單完成率

智能指標平臺結(jié)合智能分析助手的項目落地，在實施中展現(xiàn)出了顯著的效果，特別是在提升訂單完成率與客戶滿意度方面。首先，智能指標平臺能夠支持指標體系的構(gòu)建和追蹤目標達成情況，通過對各項指標的實時監(jiān)控和歸因分析，業(yè)務人員能夠清晰了解訂單管理的各個環(huán)節(jié)表現(xiàn)，并及時采取措施進行優(yōu)化。其次，平臺與RAG知識庫的無縫對接，不僅提升了精確問數(shù)的能力，還能處理用戶的復雜需求，如多表連接查詢、自動加合及排序等高級計算，結(jié)合內(nèi)部知識體系，快速調(diào)用及沉淀問題解決方案，顯著提高了業(yè)務人員的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然語音取數(shù)功能，意圖識別準確度高，使得業(yè)務人員可以通過自然語言與系統(tǒng)進行交互，快速獲取所需數(shù)據(jù)和相關(guān)問題的引導，極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的效率。

這一系列措施的實施，使得分析效率大幅提升，從平均每人每天處理少于20筆訂單提升至每天處理60+筆訂單，提效200%以上。同時，系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理異常砍單訂單，有效挽回超過上千萬的訂單損失！不僅提升了企業(yè)的經(jīng)濟效益，還顯著增強了客戶的信任度和滿意度。

SwiftAgent智能分析助手實戰(zhàn)案例三：

大模型+Agent+指標語義層：賦能某城商行非技術(shù)人員實現(xiàn)靈活取

某頭部城商行的內(nèi)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2023年臨時性數(shù)據(jù)分析需求占總需求的40%，每天大約有20多個工單。這一現(xiàn)象揭示了該銀行在數(shù)據(jù)分析領域存在巨大的即時響應潛力和優(yōu)化空間。面對這一挑戰(zhàn)，銀行經(jīng)營分析團隊通過靈活調(diào)整工作計劃，積極應對數(shù)據(jù)分析需求的增長。但日益增加的臨時性數(shù)據(jù)需求和可能出現(xiàn)的工單積壓問題，持續(xù)困擾著領導層、業(yè)務團隊和經(jīng)營分析團隊。他們試圖通過各種方式擺脫這一困境，大模型的興起為其提供新范式。應用大模型是該城商行的戰(zhàn)略目標之一，由副行長牽頭，大力推動大模型在應用場景的落地。在大模型落地初期，該城商行選擇了幾個重點場景，數(shù)據(jù)分析就是其中之一。他們希望通過大模型技術(shù)升級數(shù)據(jù)分析工作，以滿足靈活數(shù)據(jù)分析的需求。

數(shù)勢科技為銀行提供智能分析解決方案，以SwiftAgent產(chǎn)品為核心，利用行業(yè)知識和數(shù)據(jù)分析模型，理解策略目標，將銀行經(jīng)營矩陣實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的快速轉(zhuǎn)化。解決方案技術(shù)架構(gòu)包含五個部分：

基座大模型：數(shù)勢科技選擇了經(jīng)過實際應用驗證的國產(chǎn)大模型，并對其進行了進一步的Prompt微調(diào)和模型微調(diào)，以確保其在銀行數(shù)據(jù)分析場景中的高效應用。這樣的定制化處理不僅滿足了銀行對數(shù)據(jù)安全性的高標準要求，還會顯著降低大模型可能產(chǎn)生的幻覺問題，提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性。

企業(yè)數(shù)據(jù)源：待到項目實施過程中，數(shù)勢科技首先對該城商行的各類數(shù)據(jù)源進行詳細梳理和整合，包括業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖等。這一過程可以確保所有數(shù)據(jù)的規(guī)范化和標準化管理，為后續(xù)的指標語義層構(gòu)建和大模型應用奠定堅實基礎。

指標語義層：數(shù)勢科技計劃為該城商行構(gòu)建統(tǒng)一的指標語義層，明確定義各類指標的計算口徑和業(yè)務含義。這不僅提高數(shù)據(jù)指標的管理效率，還確保不同業(yè)務部門在數(shù)據(jù)使用上的一致性，避免了因口徑不統(tǒng)一而導致的數(shù)據(jù)分析偏差問題。

SwiftAgent產(chǎn)品：作為智能分析解決方案的核心，SwiftAgent通過與用戶的交互式問答，能實現(xiàn)數(shù)據(jù)指標的靈活查詢、自動歸因分析、可視化報告自動生成以及指標全生命周期的預警分析。用戶只需通過自然語言輸入需求，SwiftAgent便能智能識別并反饋精準的分析結(jié)果，可以明顯提升數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。

數(shù)據(jù)分析應用：在一期建設中，數(shù)勢科技將重點落地企業(yè)經(jīng)營分析、企業(yè)營銷復盤和業(yè)務團隊日常用數(shù)三大應用場景，旨在為銀行的各級管理層提供高效、精準的數(shù)據(jù)支持，助力其在決策和運營中更加靈活和敏捷。未來，數(shù)勢科技將繼續(xù)擴展更多的數(shù)據(jù)分析應用場景，進一步滿足銀行多元化的數(shù)據(jù)分析需求。同時，數(shù)勢科技根據(jù)該城商行需求進行定制開發(fā)，包括開發(fā)移動端、打通SSO統(tǒng)一登錄、集成權(quán)限系統(tǒng)等。

用戶意圖識別率＞98%，復雜任務規(guī)劃準確率＞95%，好用的智能分析應用讓取數(shù)用數(shù)排隊情況成為過去式

智能分析系統(tǒng)建成后，該城商行經(jīng)營分析團隊負責人、大數(shù)據(jù)部門負責人以及多位中高層領導參與驗收，從多方面進行評估與打分，主要結(jié)果如下：

1.準確性：用戶意圖識別率＞98%，復雜任務規(guī)劃準確率＞95%。

2.效率提升：分析工作處理時長減少80%，每人每周減少10+小時數(shù)據(jù)處理工作。

3.用戶滿意度：使用者滿意度9.3+分。

交互友好度：用戶界面友好度9.5分。

該城商行各相關(guān)方均對智能分析系統(tǒng)高度評價，系統(tǒng)正式上線。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析應用，在該城商行中高層領導及業(yè)務團隊中已常態(tài)化使用，取數(shù)用數(shù)排隊與工單積壓情況成為過去式。

數(shù)勢科技將繼續(xù)深耕數(shù)據(jù)分析領域，不斷優(yōu)化和升級SwiftAgent產(chǎn)品，以滿足更多客戶的多樣化需求。我們相信，隨著SwiftAgent的廣泛應用和持續(xù)迭代，它將為更多企業(yè)帶來高效、精準的數(shù)據(jù)分析體驗，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務增長和持續(xù)創(chuàng)新。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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