ChatBI sulit untuk diterapkan, mari kita lihat situasi baru SwiftAgent dalam memberdayakan analisis data perusahaan
2024-08-07
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Saat ini, transformasi digital telah menjadi kata kunci dalam pengembangan usaha, namun banyak perusahaan mengalami kesulitan dalam penerapan praktisnya. Kemunculan model-model besar telah menjadi kunci untuk mengubah nasib perusahaan, mempercepat hadirnya data inklusif dan menurunkan ambang batas analisis data. Dengan penerapan model besar, banyak produk ChatBI yang diturunkan dari pendekatan model besar + BI. Saat ini, ChatBI di pasaran biasanya menggunakan jalur teknis NL2SQL, yaitu menghasilkan SQL secara langsung melalui model bahasa besar masalah data. Akurasi kuerinya rendah (akurasinya 60%-70%, dan akan lebih rendah lagi jika Anda melakukan kueri antar tabel), dan kaliber datanya tidak seragam.
Shushi Technology adalah penyedia produk intelijen data terkemuka di industri. Shushi Technology memiliki wawasan profesional dan kekuatan teknis di bidang keuangan besar, manufaktur berteknologi tinggi, dan pan-retail. Shushi Technology selalu berkomitmen untuk menggunakan data dan teknologi AI untuk memecahkan masalah perusahaan . Asisten analisis cerdas (SwiftAgent) yang diluncurkan oleh Shushi dapat secara efektif memecahkan masalah sulit ChatBI, sehingga memungkinkan semua orang menjadi analis data.
Dengan mengambil contoh kasus kerja sama Teknologi Shushi, kita dapat melihat sekilas peran penting yang dimainkan SwiftAgent dalam analisis data perusahaan. Selama transformasi digitalnya, bank umum perkotaan menghadapi permasalahan seperti ketidakmampuan produk data yang ada untuk secara cepat menghasilkan kesimpulan mendalam secara end-to-end, persyaratan pelaporan berulang yang rumit, permintaan sementara sebagai hambatan, dan kaliber indikator yang tidak konsisten. Berdasarkan basis data besar, Shushi Technology telah menyelesaikan penerapan platform indikator, menyatukan semua kaliber indikator dan sumber data, serta membangun asisten analisis data cerdas SwiftAgent untuk menurunkan ambang batas analisis data karyawan.
Dalam analisis bisnis, kita sering menanyakan pertanyaan seperti: “Bagaimana data kredit bank kita akhir-akhir ini?” Ini pertanyaan yang sangat kabur. Selain itu, bank memiliki rencana dan terminologi industri yang beragam. Contoh: SDR (Special Drawing Rights), kata benda yang tepat perlu penjelasan lebih lanjut. Contoh lainnya adalah kata “kinerja”. Orang dengan peran berbeda mempunyai definisi dan penjelasan berbeda.
Solusi Shushi Technology memperhitungkan dimensi waktu, kata benda industri, dan bahkan dapat memahami semantik yang tidak jelas, memprediksi pertanyaan yang mungkin diajukan karyawan pada periode waktu berbeda, merekomendasikan pertanyaan umum, dan membangun model GASO yang dipersonalisasi. Terakhir, juga dapat memberikan saran perencanaan seperti analis profesional untuk membantu karyawan menyelesaikan proses pengambilan keputusan dengan lebih efisien.
Singkatnya, SwiftAgent Teknologi Shushi dapat memecahkan banyak masalah yang dihadapi oleh perusahaan di bidang analisis data dan pengambilan keputusan, seperti standar data yang membingungkan, kurangnya talenta data, ambang batas penggunaan data yang tinggi, siklus analisis data yang panjang, dan ketidakmampuan untuk memberdayakan keputusan bisnis, dll.
Generasi baru SwiftAgent2.0 juga telah mencapai lima peningkatan besar berdasarkan versi lama, termasuk pembangunan lapisan semantik terpadu, pembentukan lapisan semantik yang mudah dipahami seperti standar industri, indikator, dan label untuk manusia dan barang, dll., untuk memecahkan masalah penyatuan kaliber data dari berbagai departemen perusahaan. Secara efektif menghindari korupsi data dan fenomena lainnya; pengguna dapat melakukan intervensi dan membimbing pengguna dengan cara yang lebih alami petunjuknya, dan akhirnya mendapatkan konten analisis yang benar-benar ingin mereka lihat. Pengguna juga dapat "menyukai" dan "tidak menyukai" "Pembelajaran yang ditingkatkan berdasarkan umpan balik, terus-menerus memperbaiki kesalahan, menyesuaikan kueri, dan membuat analisis lebih akurat; refleksi dan pembelajaran berkelanjutan dapat mengumpulkan analisis pertanyaan dan jawaban semua pengguna di masa lalu ke dalam basis pengetahuan, dan secara langsung menganalisis skenario pertanyaan serupa dari pengguna lain di masa depan. Memberikan kesimpulan dan menyediakan proses berpikir multi-sumber mewujudkan akses data heterogen multi-sumber hanya mengakses gudang data, tetapi juga mengimpor pengetahuan tidak terstruktur seperti teks, Excel, gambar, audio dan video, dll., untuk memenuhi ide analisis komprehensif; Mesin akselerasi komputasi data mengadopsi mesin akselerasi komputasi data asli Teknologi Shushi, yang dapat mewujudkan yang kedua -kueri data tingkat dan benar-benar mewujudkan interaksi manusia-komputer secara real-time.
