作者 | 黃思語

想象您是一位連鎖咖啡店老板，每天面對海量數據難以洞察經營問題：A 門店銷售額驟降的原因是什么？新品三明治的市場反饋是否達標？顧客等待時間過長是否影響了消費體驗？

傳統數據處理方式的局限，正嚴重束縛著企業的發展腳步，這些困擾著零售消費企業老板的決策難題，正在被數據智能體逐一破解。

3 月 4 日虎嗅智庫舉辦的 502 線上閉門會上給出了一些答案，從餐飲、零售、物流三大領域逐一探討數據智能體如何精準洞察市場、重塑運營流程以及構建安全智能生態以提升經營效率和用戶服務質量。

餐飲：數據智能體重塑運營流程

Kyligence 解決方案高級總監張小龍分享某頭部餐飲企業在做數據智能優化前，深陷傳統數據分析困境。依賴 Excel 與傳統 BI 工具，數據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，借助智能問數功能，員工通過自然語言就能迅速獲取關鍵數據。

門店經理只需詢問 " 昨日門店各菜品銷量及客單價情況 "，幾秒鐘內，系統便能精準反饋包含同比環比數據的詳細報表。在指標分析方面，一鍵即可完成指標維度歸因。當菜品銷量出現波動時，系統能在幾分鐘內，從菜品口味、促銷活動、競品動態等多維度剖析原因，而這在過去需分析師耗費兩三天時間。

零售：自然問數實現精細化運營

北極九章資深解決方案專家張晨介紹了針對頭部飲料快消品牌的落地實踐。該品牌雖已構建數據看板與門戶，但面臨諸多難題，如報表名字同質化嚴重，員工難以在眾多報表中找到所需；單張報表滿足率低，50% 以上需求需二次分析。北極九章運用 DATA GPT 和 CHAT BI 為員工打開自然語言問數通道，極大降低數據獲取門檻。

企業決策者可直接詢問 " 本周華東地區飲料動銷金額及同比變化 "，平臺不僅能快速提供數據，還能自動挖掘同環比異常點，并給出分析思路，如某工廠機器故障影響產量，進而影響該地區動銷。

實施后，數據問題平均響應時間從周單位大幅縮短至兩秒，運營同事單月搭建 200 張個性化看板，開發報表成本顯著降低，協同效率提升 50%，助力企業實現精細化運營。

物流：AI 驅動數據治理，構建安全高效智能生態

京東物流數據技術專家崔銀亮分享京東物流基于 AI 和 data 理念，打造了完整的數據治理與應用體系。在數據消費側，構建數據分析智能體，員工通過問答入口，即可獲得替代傳統指標計算和報告制作的服務。員工詢問 " 某區域近期配送時效及異常情況 "，系統能快速反饋詳細分析報告。

在數據供應側，利用人工智能進行語義建模，圍繞企業指標體系構建知識圖譜，開展數據治理，實現生產與數據消費的統一。通過整合京東物流資源 agent 平臺，以大語言模型增強數據問詢能力，提升數據推理效率。

該方案賦能 90% 一線分析業務人員，生產時效降低 70%，決策成本減少 90%，有效提高履約服務質量。同時，在風險管控領域，平臺通過智能化數據處理，防止了上億次數據明細下載行為，大幅降低數據安全泄露風險，構建起安全高效的物流數據智能生態。

解鎖數據智能體，企業需要怎么做？

實踐的成果只是起點，當我們深入剖析這些案例背后的趨勢，不難發現數據智能體正站在一個全新的變革路口，其發展方向將影響企業后續的數字化征程，未來有哪些關鍵路徑與策略值得企業提前布局？

智能化與簡便化并行：大模型的發展將提升數據生成和報表生成的速度與質量，降低人機交互成本，讓數據使用更加便捷。企業應抓住這一趨勢，在引入生成式 BI 時，優先選擇能與現有辦公軟件深度集成的產品，如與企業微信、釘釘等無縫對接，員工無需額外學習復雜操作，就能在日常工作場景中便捷使用數據服務。

混合模型成主流：未來數據智能體更多采用混合模型，結合不同 AI 技術優勢，提升數據分析準確性和效率。企業在構建生成式 BI 方案時，應依據自身業務特點，合理搭配通用大模型與垂直專業模型。例如，在零售行業的商品銷售預測場景中，通用大模型可用于分析宏觀市場趨勢、消費者行為變化等寬泛信息，而垂直專業模型專注于企業內部歷史銷售數據、庫存周轉率等核心業務指標的深度挖掘，兩者協同工作，為企業提供更精準的銷售預測，助力企業優化庫存管理、精準制定營銷策略。

數據安全與合規受重視：隨著數據智能體的廣泛應用，數據安全和合規性成為關鍵挑戰。企業需通過私有化部署等方式，確保數據安全性和可控性，滿足合規要求。在私有化部署過程中，企業要對數據傳輸、存儲、使用等全流程進行加密處理，并建立嚴格的用戶權限管理體系，不同部門、不同崗位員工僅能訪問和操作其工作所需的數據。

人才培養與團隊協作：企業需培養既懂業務又熟悉數據智能體的復合型人才。一方面，針對業務人員，開展數據智能體搭建及使用的培訓，使其掌握自然語言問數、簡單數據分析解讀等技能，更好地運用數據輔助日常工作決策；另一方面，對于技術人員，提供深入的數據智能體技術培訓，包括模型優化、數據治理等內容，提升其技術應用與創新能力。

結語

數據智能體正在成為零售消費行業數字化轉型的重要工具。通過 AI 技術的賦能，企業能夠更高效地挖掘數據價值，提升決策效率。未來，隨著技術的不斷進步，生成式 BI 將更加智能化、簡便化，并在更多場景中發揮重要作用。企業需要積極擁抱這一趨勢，通過數據驅動決策，提升市場競爭力。

整場活動中，線上觀眾也參與了熱烈的討論，提出了一些問題，嘉賓給出了相應的回答。有來自知名 TOP 公司：星巴克中國、格力、赫基國際、貝殼、美的等，特別觀眾面孔：星巴克中國數字化技術戰略總監、貝殼城市合規運營負責人、亞馬遜商務經理等優質觀眾參與本場活動，現場活動在交流實踐經驗，探討業務合作等多種聲音下落下帷幕。

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