ChatBI è difficile da implementare. Diamo un'occhiata alla nuova situazione di analisi dei dati aziendali di SwiftAgent.
2024-08-07
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Attualmente, la trasformazione digitale è diventata una parola chiave per lo sviluppo aziendale, ma molte imprese hanno incontrato difficoltà nell’applicazione pratica. L’emergere di grandi modelli è diventata la chiave per cambiare il destino delle imprese, accelerando l’arrivo di dati inclusivi e abbassando notevolmente la soglia per l’analisi dei dati. Con l'applicazione di modelli di grandi dimensioni, molti prodotti ChatBI sono stati derivati dall'approccio modello di grandi dimensioni + BI. Attualmente, ChatBI sul mercato utilizza solitamente il percorso tecnico NL2SQL, ovvero generando direttamente SQL attraverso modelli di linguaggio di grandi dimensioni problemi con i dati. La precisione delle query è bassa (la precisione è del 60%-70% e sarà ancora inferiore se si eseguono query su tabelle) e il calibro dei dati non è uniforme.
Shushi Technology è il fornitore leader del settore di prodotti di data intelligence. Dispone di competenze professionali e forza tecnica nei settori della grande finanza, della produzione high-tech e del commercio al dettaglio. È sempre stato impegnato nell'utilizzo dei dati e della tecnologia AI per risolvere i problemi aziendali . L'assistente di analisi intelligente (SwiftAgent) lanciato da Shushi può risolvere efficacemente i difficili problemi di ChatBI, consentendo a chiunque di diventare analista di dati.
Prendendo come esempio il caso della cooperazione con Shushi Technology, possiamo intravedere l’importante ruolo svolto da SwiftAgent nell’analisi dei dati aziendali. Durante la sua trasformazione digitale, una banca commerciale cittadina ha riscontrato problemi quali l’incapacità dei prodotti di dati esistenti di produrre rapidamente conclusioni approfondite end-to-end, requisiti complessi per report ripetuti, colli di bottiglia causati da esigenze temporanee e calibri di indicatori incoerenti. Sulla base del big data base, Shushi Technology ha completato l'implementazione della piattaforma degli indicatori, ha unificato tutti i calibri degli indicatori e le origini dati e ha creato l'assistente intelligente per l'analisi dei dati SwiftAgent per abbassare la soglia per l'analisi dei dati dei dipendenti.
Nell'analisi aziendale, spesso poniamo domande del tipo: "Come sono recentemente i dati sul credito della nostra banca?" Questa è una domanda molto vaga. È l'ultima settimana o l'ultimo mese? Inoltre, le banche hanno diversi piani e terminologie settoriali. Ad esempio: DSP (Diritti Speciali di Prelievo), i nomi propri necessitano di ulteriori spiegazioni. Un altro esempio è la parola "performance". Persone che ricoprono ruoli diversi hanno definizioni e spiegazioni diverse.
La soluzione di Shushi Technology tiene conto della dimensione temporale, dei nomi propri del settore e può persino comprendere la semantica vaga, prevedere le domande che i dipendenti potrebbero sollevare in periodi di tempo diversi, consigliare domande comuni e costruire un modello GASO personalizzato. Infine, può anche fornire suggerimenti di pianificazione come analisti professionisti per aiutare i dipendenti a completare il processo decisionale in modo più efficiente.
In sintesi, Shushi Technology SwiftAgent può risolvere molti problemi incontrati dalle aziende nel campo dell'analisi dei dati e del processo decisionale, come standard dei dati confusi, mancanza di talenti in materia di dati, soglia elevata per l'utilizzo dei dati, lungo ciclo di analisi dei dati e incapacità di potenziare decisioni aziendali, ecc.
La nuova generazione di SwiftAgent2.0 ha inoltre ottenuto cinque importanti aggiornamenti basati sulla vecchia versione, tra cui la costruzione di uno strato semantico unificato, la creazione di strati semantici di facile comprensione come standard di settore, indicatori ed etichette per persone e persone. beni, ecc., per risolvere il problema dell'unificazione del calibro dei dati dei vari reparti dell'impresa Evitare efficacemente la corruzione dei dati e altri fenomeni; gli utenti possono intervenire e guidare gli utenti in modo più naturale Gli utenti possono anche porre nuovamente domande secondo e infine ottenere il contenuto dell'analisi che desiderano veramente vedere. Gli utenti possono anche "mettere mi piace" e "non mi piace" "Apprendimento avanzato basato sul feedback, correzione costante degli errori, adeguamento delle query e resa dell'analisi più accurata; riflessione e apprendimento continui possono essere visualizzati. accumulare l'analisi delle domande e delle risposte passate di tutti gli utenti nella base di conoscenza e analizzare direttamente gli scenari di ricerca simili di altri utenti in futuro. Fornire conclusioni e fornire processi di pensiero accedi solo ai data warehouse, ma importa anche conoscenze non strutturate come testo, Excel, immagini, audio e video, ecc., per soddisfare idee di analisi complete; query di dati a livello di livello e realizzare realmente l'interazione uomo-computer in tempo reale.
