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數(shù)據(jù)智能，不只是技術(shù)升級(jí)，更是認(rèn)知重構(gòu)。本文通過(guò)某公司的真實(shí)項(xiàng)目實(shí)踐，拆解其在數(shù)據(jù)治理、指標(biāo)體系、業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)等方面的關(guān)鍵動(dòng)作，揭示企業(yè)如何從“數(shù)據(jù)可視”走向“智能決策”。

分享一下在數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品建設(shè)中的實(shí)踐和思考。

一、從數(shù)據(jù)工具到業(yè)務(wù)助理的演進(jìn)之路

1.0 階段：一站式數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)

對(duì)于一家房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)平臺(tái)公司，將平臺(tái)運(yùn)營(yíng)策略有效傳遞到這些門(mén)店和經(jīng)紀(jì)人的關(guān)鍵角色，是區(qū)域經(jīng)理。每位區(qū)域經(jīng)理通常負(fù)責(zé)十幾家到幾十家門(mén)店，需持續(xù)關(guān)注這些門(mén)店的房源、客源是否充足，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)是否有異常波動(dòng)，哪些門(mén)店和經(jīng)紀(jì)人需要重點(diǎn)跟進(jìn)等，這些都離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支撐。

過(guò)去建設(shè)的駕駛艙重點(diǎn)服務(wù)管理層，對(duì)區(qū)域經(jīng)理這一群體的訴求關(guān)注度不夠。區(qū)域經(jīng)理往往需要從多個(gè)系統(tǒng)、多處報(bào)表手動(dòng)整合數(shù)據(jù)，耗費(fèi)很多時(shí)間在數(shù)據(jù)查找和加工上。所以，我們的初期目標(biāo)非常明確：為其量身打造一個(gè)一站式數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，真正做到“你想要的數(shù)據(jù)，這里都有”。

2.0 階段：自助問(wèn)答取數(shù)

隨著數(shù)據(jù)分類更合理，指標(biāo)更豐富，看板更直觀，我們初步實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一獲取，用戶不再需要四處找數(shù)。但隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)，核心指標(biāo)雖易于查找，那些不常用的長(zhǎng)尾指標(biāo)卻往往埋藏在較深的菜單中，用戶體驗(yàn)并不理想。

隨著大模型能力的顯著進(jìn)步，意圖識(shí)別、槽位提取、實(shí)體消歧、任務(wù)拆解、可視化呈現(xiàn)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)都具備落地條件，以自然語(yǔ)言問(wèn)答直接定位用戶所需數(shù)據(jù)、并支持表格、柱狀圖、趨勢(shì)圖等多種呈現(xiàn)形式的ChatBI產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。

值得一提的是，我們面臨兩條技術(shù)路線的選擇：NL2SQL和NL2API指標(biāo)。NL2SQL更為常見(jiàn)和靈活，但我們選擇了NL2API，先賣個(gè)關(guān)子，后面再解釋。

3.0 階段：業(yè)績(jī)分析診斷

至此，用戶既可通過(guò)數(shù)據(jù)駕駛艙獲取數(shù)據(jù)，也可通過(guò)直接提問(wèn)得到結(jié)果。然而，數(shù)據(jù)本身只是原材料，看數(shù)的本質(zhì)是為了分析。“門(mén)店經(jīng)營(yíng)狀況如何？哪些方面做得好、哪些存在不足？具體是哪些人員或環(huán)節(jié)導(dǎo)致問(wèn)題？應(yīng)如何提升？”——此類問(wèn)題仍無(wú)法得到良好的應(yīng)答。

回答這些問(wèn)題的核心在于分析思路的沉淀。類似杜邦分析，我們?cè)诟鳂I(yè)務(wù)板塊沉淀了自己的分析框架，并針對(duì)典型業(yè)務(wù)問(wèn)題整理了對(duì)應(yīng)的策略和知識(shí)庫(kù)。在AI產(chǎn)品化層面，我們采用了與當(dāng)前主流實(shí)踐相近的方案（RAG + Function Calling + 人格化輸出），從而實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)情況的自動(dòng)分析與問(wèn)題監(jiān)測(cè)，幫助區(qū)域經(jīng)理更快總結(jié)業(yè)績(jī)、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并推進(jìn)解決。

4.0 階段 業(yè)務(wù)助理

至此，我們完成了一款功能豐富的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)工具，也收獲了積極的用戶反饋。但隨著對(duì)用戶工作場(chǎng)景的深入調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)，即使分析結(jié)論和問(wèn)題預(yù)警也并非數(shù)據(jù)的終點(diǎn)。

舉個(gè)例子，區(qū)域經(jīng)理有一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)——巡店。系統(tǒng)能否自動(dòng)生成巡店建議，例如新開(kāi)門(mén)店或業(yè)績(jī)連續(xù)下滑門(mén)店？到店后，能否自動(dòng)生成詳實(shí)的門(mén)店分析報(bào)告，涵蓋業(yè)績(jī)概覽、核心問(wèn)題、各業(yè)務(wù)板塊表現(xiàn)等，省去區(qū)域經(jīng)理手動(dòng)加工過(guò)程？更進(jìn)一步，能否實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的個(gè)性化自動(dòng)推送、匯報(bào)材料的自動(dòng)生成？這些，才是數(shù)據(jù)應(yīng)用的真正終端。

至此，我們的產(chǎn)品不僅是一款數(shù)據(jù)工具，更是一位貼心的業(yè)務(wù)助理，將用戶從繁重、重復(fù)的數(shù)據(jù)處理中解放出來(lái)，直接提供所需結(jié)論與材料，從而專注于溝通與決策本身。

二、為什么AI助理產(chǎn)品是更先進(jìn)的產(chǎn)品形態(tài)

回顧這四個(gè)階段：

1.0 階段如同早期門(mén)戶網(wǎng)站，聚合信息但交互有限；

2.0 階段類似搜索引擎，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)檢索；

3.0 階段則如專業(yè)顧問(wèn)，提供分析建議；

4.0 階段已成為真正的工作助理，主動(dòng)規(guī)劃、預(yù)判需求、提供終端服務(wù)。

產(chǎn)品形態(tài)的演進(jìn)，以及我們選擇NL2API而不是NL2SQL，核心原因在于數(shù)據(jù)規(guī)模爆發(fā)帶來(lái)的復(fù)雜度飆升。如果僅面對(duì)幾張表、幾十個(gè)指標(biāo)，搭建一張精美的數(shù)據(jù)看板足矣。但是，大規(guī)模的數(shù)據(jù)體量，對(duì)查詢性能、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、運(yùn)維成本都提出了極高要求。

這正如管理一家10人公司與10萬(wàn)人公司的區(qū)別：前者靠喊話就能協(xié)調(diào)，后者則必須依靠完善的架構(gòu)與流程。

大家是否想過(guò)，論生活水平，我們比古代歷代帝王都要高，但很多職場(chǎng)人過(guò)得并不開(kāi)心，自嘲為“牛馬”。核心原因在于沒(méi)有人幫我們分擔(dān)掉那些瑣碎的、價(jià)值度不高的事情。如果能夠只把心思花在戰(zhàn)略規(guī)劃、業(yè)務(wù)決策、真正創(chuàng)造性的工作上，不喜歡做的事情都交給助理完成，大家的工作體驗(yàn)和效能一定會(huì)顯著提升。這也是我們把最終產(chǎn)品定位為“業(yè)務(wù)助理”的核心邏輯。

在過(guò)去，只有高管才會(huì)配備助理。而上位者和普通人最大的區(qū)別，就在于掌握更多的資源。如果能把過(guò)去上位者驗(yàn)證過(guò)的需求，通過(guò)新技術(shù)降低成本，下放給普通人使用，就存在巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。人形機(jī)器人之于保姆、自動(dòng)駕駛之于司機(jī)，甚至孫正義那套 Time Machine理論，我認(rèn)為也是同樣的邏輯。

三、結(jié)語(yǔ)

每一次技術(shù)變革的本質(zhì)，都是將曾經(jīng)稀缺的資源轉(zhuǎn)化為可規(guī)?；峁┑姆?wù)，我們?cè)跀?shù)據(jù)智能領(lǐng)域的探索，正是這一邏輯的印證。

我也想要一個(gè)助理。