作者 | 黃思語(yǔ)
想象您是一位連鎖咖啡店老板，每天面對(duì)海量數(shù)據(jù)難以洞察經(jīng)營(yíng)問題：A 門店銷售額驟降的原因是什么？新品三明治的市場(chǎng)反饋是否達(dá)標(biāo)？顧客等待時(shí)間過長(zhǎng)是否影響了消費(fèi)體驗(yàn)？
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的局限，正嚴(yán)重束縛著企業(yè)的發(fā)展腳步，這些困擾著零售消費(fèi)企業(yè)老板的決策難題，正在被數(shù)據(jù)智能體逐一破解。
3 月 4 日虎嗅智庫(kù)舉辦的 502 線上閉門會(huì)上給出了一些答案，從餐飲、零售、物流三大領(lǐng)域逐一探討數(shù)據(jù)智能體如何精準(zhǔn)洞察市場(chǎng)、重塑運(yùn)營(yíng)流程以及構(gòu)建安全智能生態(tài)以提升經(jīng)營(yíng)效率和用戶服務(wù)質(zhì)量。
餐飲：數(shù)據(jù)智能體重塑運(yùn)營(yíng)流程
Kyligence 解決方案高級(jí)總監(jiān)張小龍分享某頭部餐飲企業(yè)在做數(shù)據(jù)智能優(yōu)化前，深陷傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析困境。依賴 Excel 與傳統(tǒng) BI 工具，數(shù)據(jù)獲取與分析流程繁瑣，效率極為低下。引入新的生成式 BI 系統(tǒng)，借助智能問數(shù)功能，員工通過自然語(yǔ)言就能迅速獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
門店經(jīng)理只需詢問 " 昨日門店各菜品銷量及客單價(jià)情況 "，幾秒鐘內(nèi)，系統(tǒng)便能精準(zhǔn)反饋包含同比環(huán)比數(shù)據(jù)的詳細(xì)報(bào)表。在指標(biāo)分析方面，一鍵即可完成指標(biāo)維度歸因。當(dāng)菜品銷量出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)能在幾分鐘內(nèi)，從菜品口味、促銷活動(dòng)、競(jìng)品動(dòng)態(tài)等多維度剖析原因，而這在過去需分析師耗費(fèi)兩三天時(shí)間。
零售：自然問數(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
北極九章資深解決方案專家張晨介紹了針對(duì)頭部飲料快消品牌的落地實(shí)踐。該品牌雖已構(gòu)建數(shù)據(jù)看板與門戶，但面臨諸多難題，如報(bào)表名字同質(zhì)化嚴(yán)重，員工難以在眾多報(bào)表中找到所需；單張報(bào)表滿足率低，50% 以上需求需二次分析。北極九章運(yùn)用 DATA GPT 和 CHAT BI 為員工打開自然語(yǔ)言問數(shù)通道，極大降低數(shù)據(jù)獲取門檻。
企業(yè)決策者可直接詢問 " 本周華東地區(qū)飲料動(dòng)銷金額及同比變化 "，平臺(tái)不僅能快速提供數(shù)據(jù)，還能自動(dòng)挖掘同環(huán)比異常點(diǎn)，并給出分析思路，如某工廠機(jī)器故障影響產(chǎn)量，進(jìn)而影響該地區(qū)動(dòng)銷。
實(shí)施后，數(shù)據(jù)問題平均響應(yīng)時(shí)間從周單位大幅縮短至兩秒，運(yùn)營(yíng)同事單月搭建 200 張個(gè)性化看板，開發(fā)報(bào)表成本顯著降低，協(xié)同效率提升 50%，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
物流：AI 驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理，構(gòu)建安全高效智能生態(tài)
京東物流數(shù)據(jù)技術(shù)專家崔銀亮分享京東物流基于 AI 和 data 理念，打造了完整的數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用體系。在數(shù)據(jù)消費(fèi)側(cè)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析智能體，員工通過問答入口，即可獲得替代傳統(tǒng)指標(biāo)計(jì)算和報(bào)告制作的服務(wù)。員工詢問 " 某區(qū)域近期配送時(shí)效及異常情況 "，系統(tǒng)能快速反饋詳細(xì)分析報(bào)告。
在數(shù)據(jù)供應(yīng)側(cè)，利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)義建模，圍繞企業(yè)指標(biāo)體系構(gòu)建知識(shí)圖譜，開展數(shù)據(jù)治理，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與數(shù)據(jù)消費(fèi)的統(tǒng)一。通過整合京東物流資源 agent 平臺(tái)，以大語(yǔ)言模型增強(qiáng)數(shù)據(jù)問詢能力，提升數(shù)據(jù)推理效率。
該方案賦能 90% 一線分析業(yè)務(wù)人員，生產(chǎn)時(shí)效降低 70%，決策成本減少 90%，有效提高履約服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)，在風(fēng)險(xiǎn)管控領(lǐng)域，平臺(tái)通過智能化數(shù)據(jù)處理，防止了上億次數(shù)據(jù)明細(xì)下載行為，大幅降低數(shù)據(jù)安全泄露風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建起安全高效的物流數(shù)據(jù)智能生態(tài)。
解鎖數(shù)據(jù)智能體，企業(yè)需要怎么做？
實(shí)踐的成果只是起點(diǎn)，當(dāng)我們深入剖析這些案例背后的趨勢(shì)，不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能體正站在一個(gè)全新的變革路口，其發(fā)展方向?qū)⒂绊懫髽I(yè)后續(xù)的數(shù)字化征程，未來有哪些關(guān)鍵路徑與策略值得企業(yè)提前布局？
智能化與簡(jiǎn)便化并行：大模型的發(fā)展將提升數(shù)據(jù)生成和報(bào)表生成的速度與質(zhì)量，降低人機(jī)交互成本，讓數(shù)據(jù)使用更加便捷。企業(yè)應(yīng)抓住這一趨勢(shì)，在引入生成式 BI 時(shí)，優(yōu)先選擇能與現(xiàn)有辦公軟件深度集成的產(chǎn)品，如與企業(yè)微信、釘釘?shù)葻o縫對(duì)接，員工無需額外學(xué)習(xí)復(fù)雜操作，就能在日常工作場(chǎng)景中便捷使用數(shù)據(jù)服務(wù)。
混合模型成主流：未來數(shù)據(jù)智能體更多采用混合模型，結(jié)合不同 AI 技術(shù)優(yōu)勢(shì)，提升數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性和效率。企業(yè)在構(gòu)建生成式 BI 方案時(shí)，應(yīng)依據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)，合理搭配通用大模型與垂直專業(yè)模型。例如，在零售行業(yè)的商品銷售預(yù)測(cè)場(chǎng)景中，通用大模型可用于分析宏觀市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者行為變化等寬泛信息，而垂直專業(yè)模型專注于企業(yè)內(nèi)部歷史銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率等核心業(yè)務(wù)指標(biāo)的深度挖掘，兩者協(xié)同工作，為企業(yè)提供更精準(zhǔn)的銷售預(yù)測(cè)，助力企業(yè)優(yōu)化庫(kù)存管理、精準(zhǔn)制定營(yíng)銷策略。
數(shù)據(jù)安全與合規(guī)受重視：隨著數(shù)據(jù)智能體的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。企業(yè)需通過私有化部署等方式，確保數(shù)據(jù)安全性和可控性，滿足合規(guī)要求。在私有化部署過程中，企業(yè)要對(duì)數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、使用等全流程進(jìn)行加密處理，并建立嚴(yán)格的用戶權(quán)限管理體系，不同部門、不同崗位員工僅能訪問和操作其工作所需的數(shù)據(jù)。
人才培養(yǎng)與團(tuán)隊(duì)協(xié)作：企業(yè)需培養(yǎng)既懂業(yè)務(wù)又熟悉數(shù)據(jù)智能體的復(fù)合型人才。一方面，針對(duì)業(yè)務(wù)人員，開展數(shù)據(jù)智能體搭建及使用的培訓(xùn)，使其掌握自然語(yǔ)言問數(shù)、簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析解讀等技能，更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)輔助日常工作決策；另一方面，對(duì)于技術(shù)人員，提供深入的數(shù)據(jù)智能體技術(shù)培訓(xùn)，包括模型優(yōu)化、數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容，提升其技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新能力。
結(jié)語(yǔ)
數(shù)據(jù)智能體正在成為零售消費(fèi)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具。通過 AI 技術(shù)的賦能，企業(yè)能夠更高效地挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，提升決策效率。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成式 BI 將更加智能化、簡(jiǎn)便化，并在更多場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用。企業(yè)需要積極擁抱這一趨勢(shì)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
整場(chǎng)活動(dòng)中，線上觀眾也參與了熱烈的討論，提出了一些問題，嘉賓給出了相應(yīng)的回答。有來自知名 TOP 公司：星巴克中國(guó)、格力、赫基國(guó)際、貝殼、美的等，特別觀眾面孔：星巴克中國(guó)數(shù)字化技術(shù)戰(zhàn)略總監(jiān)、貝殼城市合規(guī)運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人、亞馬遜商務(wù)經(jīng)理等優(yōu)質(zhì)觀眾參與本場(chǎng)活動(dòng)，現(xiàn)場(chǎng)活動(dòng)在交流實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，探討業(yè)務(wù)合作等多種聲音下落下帷幕。
大鯨案例庫(kù)已全面登陸智庫(kù)官網(wǎng)，案例庫(kù)將實(shí)時(shí)追蹤 AIGC、AI Agent、具身智能、工業(yè)大模型等前沿應(yīng)用，誠(chéng)邀行業(yè)朋友掃碼申報(bào)，為我們提供更多有關(guān)生成式 AI 的豐富實(shí)踐。
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