AI 數(shù)智助理，變革組織運營與管理的開始

“業(yè)數(shù)一體化是金融業(yè)用數(shù)的方向，Data+AI 會加速這個趨勢，甚至對未來運營和管理產(chǎn)生影響。”一位銀行數(shù)字化負責人如是說。

“平時工作需要隨時查看業(yè)務(wù)指標變化情況和分析根因，AI 數(shù)智助理+指標平臺的組合讓人眼前一亮，這種新的用數(shù)習慣一定對日常運營與管理效率提升有很大幫助。”一位制造業(yè)市場營銷總監(jiān)不無興奮地表示道。

“感受到 AI 巨大的進步，有職業(yè)危機感了，但我們都需要跟上時代的步伐。”一位數(shù)據(jù)分析師有些擔憂地認為。

“ Data+AI 的確能帶來很大的變化，但是成本問題是我比較擔心的。”一位保險行業(yè)數(shù)據(jù)管理部的負責人坦誠道。

……

在2023 Kyligence “釋放數(shù)智生產(chǎn)力”用戶大會上，來自不同行業(yè)、不同崗位的參會嘉賓向大數(shù)據(jù)在線表達了上述觀點。這些觀點有驚喜、有期待，也有擔憂，甚至有那么一點點“恐懼”。但無論如何，AI 的浪潮已經(jīng)來臨，它正加速開啟一場生產(chǎn)力的變革。

管理學巨擘彼得·德魯克曾言：巨變時代的最大危險并非變化本身，而是依然用過去的邏輯做事。在大模型橫空出世、AI 不斷發(fā)展的背景下，個人、企業(yè)甚至整個社會該如何認識和理解其發(fā)展，并探索這場技術(shù)變革的復(fù)雜性和潛力？

無疑，Data+AI 正開拓出一條前景廣闊的新路徑。

Data+AI ，為何最容易產(chǎn)生化學反應(yīng)

對于 AI ，企業(yè)關(guān)心的不是如何寫詩，而是如何帶來生產(chǎn)力的重塑與釋放。

眾所周知，在數(shù)據(jù)成為新的核心生產(chǎn)要素、AI 被視為最先進的生產(chǎn)工具之際，千行百業(yè)愈發(fā)形成共識：即釋放數(shù)智生產(chǎn)力已成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的剛需。

但如何充分釋放數(shù)智生產(chǎn)力？

這些年，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展真正開啟了“用數(shù)”時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動型場景逐漸增多、數(shù)據(jù)消費相對簡單、數(shù)據(jù)價值得到一定程度挖掘，用戶們充分認識到數(shù)據(jù)分析的重要性。但數(shù)據(jù)分析程式化的界面設(shè)計、復(fù)雜的處理過程以及 GUI 交互方式等固有模式，逐漸成為從“用數(shù)”邁向“用好數(shù)”的阻礙。

在大模型涌現(xiàn)出強大的能力之后，Data+AI 融合被認為是釋放數(shù)智生產(chǎn)力最重要的路徑。中金公司計算機行業(yè)首席分析師于鐘海直言：“ Data+AI 將是目前大模型落地最快的場景之一?！?/p>

事實上，這波由 ChatGPT 引發(fā)的生成式 AI 和大模型浪潮中，數(shù)據(jù)分析型企業(yè)是最為積極且行動最為快速的群體之一。之所以會如此，一方面是因為常年與各種數(shù)據(jù)打交道且離數(shù)據(jù)最近，數(shù)據(jù)分析企業(yè)深知數(shù)據(jù)要素所蘊含的巨大價值，以及千行百業(yè)對于釋放數(shù)智生產(chǎn)力的迫切性；另一方面，數(shù)據(jù)分析企業(yè)自身近年來都在積極擁抱 AI ，當大模型所展現(xiàn)出強大能力之時，數(shù)據(jù)分析型企業(yè)敏銳洞察到 AI 帶來的變革，將對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)消費、數(shù)據(jù)使用交互帶來深遠影響。

Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 韓卿表示：“數(shù)據(jù)分析+大模型對于人和機器、人和數(shù)據(jù)等交互模式影響巨大，未來甚至會對組織運營與管理帶來變革?！?/p>

組織運營與管理：Kyligence 打造強差異化

IDC 預(yù)測，未來超過90%的組織都將成為“數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織”，組織的決策、運營、管理乃至創(chuàng)新都是圍繞數(shù)據(jù)來開展，用數(shù)據(jù)來驅(qū)動日常業(yè)務(wù)，而不是經(jīng)驗和直覺。

這實質(zhì)上描繪了一幅組織中人人用數(shù)的美好愿景。在數(shù)據(jù)爆炸性增長以及業(yè)務(wù)數(shù)字化程度不斷提升的今天，組織不缺乏豐富的數(shù)據(jù)和成千上萬的指標，卻缺少將數(shù)據(jù)全面用起來和用好的工具與窗口。

過去命令行、GUI 圖形界面的方式固然持續(xù)在提升數(shù)據(jù)分析和使用效率，但要實現(xiàn)人人用數(shù)，數(shù)據(jù)分析一定需要進一步降低門檻，走向直觀和易用。顯然，大模型出色的自然語言理解準確度、思考推理能力和以及自然語言輸出讓這一切變成可能。

如今，Kyligence 在業(yè)界率先帶來了它的答案-- AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot。韓卿介紹， Kyligence Copilot 是基于 Open AI 等大模型技術(shù)打造的 AI 數(shù)智助理，通過 AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot +一站式指標平臺 Kyligence Zen，企業(yè)與組織可以從效率、經(jīng)營、協(xié)同三個方面帶來變革。

首先，AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot 真正將數(shù)據(jù)使用與消費的門檻降低到“零”，每一個人都能利用 Kyligence Copilot 去查找指標以及層層推進式的深入分析。Kyligence Copilot 真正讓數(shù)據(jù)使用與消費成為一件很容易的事情，通過自然語言的方式進行指標查找、指標推薦、歸因分析、創(chuàng)建儀表盤等，這無疑會大幅增加數(shù)據(jù)消費者群體的范圍和數(shù)據(jù)消費的頻次，真正用好數(shù)據(jù)。

“過去的模式是以數(shù)據(jù)為中心，來進行治理、建模和報表制作，最后為業(yè)務(wù)使用。像管理者等人群很少去使用這些工具型產(chǎn)品；現(xiàn)在，Kyligence Copilot 帶來的交互方式無疑會大幅提升數(shù)據(jù)分析的效率。”韓卿如是說。

其次，運營管理的核心是發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，進而促進效率提升和業(yè)務(wù)增長。正如彼得·德魯克所言：“如果你不能衡量，那就不能有效增長。”因此，我們迫切需要在日常運營中，通過數(shù)據(jù)與指標的層層分析去獲取真實、客觀的洞察，并尋找到原因。

韓卿介紹，Kyligence Copilot + Kyligence Zen 的組合可以充分賦能運營來釋放管理的潛力，企業(yè)管理者和運營人員從數(shù)據(jù)視角深入理解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，包括關(guān)注指標波動趨勢并開展歸因分析，以及通過自主問答掌握業(yè)務(wù)目標背后的事實。此外，Kyligence Copilot 還能夠提出通用性建議，“未來會涉及到行業(yè)內(nèi)更深入的專業(yè)知識，所以這方面值得持續(xù)探索?！?/p>

最后，Kyligence Copilot 的推出，進一步以 AI 加強協(xié)同，釋放組織的潛力。Kyligence 大家可以通過 Kyligence Copilot 去對接不同的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，整合不同的第三方軟件和系統(tǒng)，進一步提升了，數(shù)據(jù)流程和反饋速度，加速組織管理協(xié)同的優(yōu)化與迭代。

“如今，Kyligence 已構(gòu)建起 AI 數(shù)智助理 Kyligence Copilot +一站式指標平臺 Kyligence Zen + 多維數(shù)據(jù)分析引擎 Kyligence Enterprise 的全新產(chǎn)品家族，加速幫助企業(yè)實現(xiàn)人人用數(shù)，釋放數(shù)智生產(chǎn)力。”韓卿總結(jié)道。

落地與普及，Kyligence 做足功課

任何一項理念/技術(shù)從落地走向普及，離不開使用成本、體驗和安全三個核心要素。

對于人人用數(shù)和 Data+AI 而言，亦是如此。在本次大會上，眾多參會嘉賓向大數(shù)據(jù)在線反饋的關(guān)切意見也主要集中在成本等上述三個方面。對此，Kyligence CTO 李揚強調(diào) Copilot +指標體系+合理成本是一個較為可觀的組合：Copilot 提供零門檻的數(shù)據(jù)工具；指標體系帶來通用的數(shù)據(jù)語言；合理成本則是投入成本相對確定下，尋找到一個有價值、有回報的場景。

其一是使用成本。眾所周知，類 Copilot 這樣的 AI 智能助理，一旦在某個企業(yè)得到規(guī)?；褂?，將帶來推理、數(shù)據(jù)分析等指數(shù)級的增長，對于算力資源、性能要求極高。對此，Kyligence 的思路是打造 AI 時代的 OLAP 引擎，支撐起百倍的負載，利用自身已經(jīng)成熟的多維數(shù)據(jù)引擎、向量化計算引擎（Kyligence Turbo）等技術(shù)以及其他成本優(yōu)化舉措。

其二是使用體驗。大模型雖然可以理解和生成自然語言，但是在復(fù)雜和模糊的場景下，尤其是專業(yè)領(lǐng)域，它可能產(chǎn)生不準確的結(jié)果。對此，Kyligence CTO 李揚也認為 NLP to SQL 存在穩(wěn)定收斂難，需要提供足夠反饋機制，確保數(shù)據(jù)分析的結(jié)果準確和可靠，“ Kyligence 本身并不做通用大模型，而是專注聚焦指標領(lǐng)域的語言模型訓練，打造專屬于指標領(lǐng)域的語言，使更多企業(yè)能夠輕松建立私有化的指標知識庫?！?/p>

另外，部署體驗也是用戶關(guān)注的問題。不同行業(yè)的不同用戶自身的IT環(huán)境大不相同，對于 Kyligence Copilot 的部署與使用需求也不一樣。為此，Kyligence Copilot 目前支持 SaaS 部署，未來將有更多落地形式。同時，Kyligence 提出“ Copilot as a Service ”，支持嵌入第三方不同軟件中（例如，飛書等），使企業(yè)打造專屬的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。李揚介紹：“除了 OpenAI ，Kyligence Copilot 可以對接 LLaMA、Falcon 等開源大模型，并且也能對接企業(yè)自有大模型?！?/p>

其三則是使用安全，類似 Kyligence Copilot 這樣的 AI 數(shù)智助理背后涉及大量的數(shù)據(jù)分析操作，可能會有關(guān)系到大量核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如何確保大模型在處理 Copilot 請求時，不泄露數(shù)據(jù)、充分保護數(shù)據(jù)的安全和用戶的隱私非常關(guān)鍵。

“Kyligence Copilot 設(shè)計之初就將安全放在首位。比如在 SaaS 部署方案中，數(shù)據(jù)存儲、計算資源按組織隔離；數(shù)據(jù)全程加密，包括存儲態(tài)和傳輸態(tài)；另外，所有生產(chǎn)域的訪問保留審計日志和監(jiān)控，并且取得了SOC 2 Type II和 ISO 9001/27001認證?！崩顡P表示道。

綜合觀察，人工智能的“ iPhone 時刻”已經(jīng)到來，生成式AI和大模型所展現(xiàn)出來的強大能力，正在改變游戲規(guī)則和加速顛覆舊有模式。Kyligence 等數(shù)據(jù)分析企業(yè)深刻意識到生成式 AI 和大模型將對于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)使用、人機交互帶來深遠影響。隨著像 Kyligence Copilot 這樣的 AI 數(shù)智助理出現(xiàn)，標志著數(shù)據(jù)分析的下半場也正式開始。面向未來，Data+AI 依然面臨著種種挑戰(zhàn)，值得大模型公司、數(shù)據(jù)分析企業(yè)和用戶們持續(xù)去探索，但一個“人人用數(shù)”的時代必將加速來臨。

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