ChatBI は実装が難しい SwiftAgent のエンタープライズ データ分析の新しい状況を見てみましょう。
2024-08-07
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現在、デジタルトランスフォーメーションが企業発展のキーワードとなっているが、多くの企業が実用化に困難を抱えている。大規模モデルの出現は、企業の運命を変える鍵となり、包括的なデータの到着を加速し、データ分析の敷居を大幅に下げています。大規模モデルの適用により、多くの ChatBI 製品は大規模モデル + BI アプローチから派生しています。現在、市場の ChatBI は通常、NL2SQL 技術パスを使用します。つまり、このソリューションは大規模な言語モデルを通じて直接生成される傾向があります。データの問題。クエリの精度が低く (精度は 60% ～ 70% ですが、テーブル間でクエリを実行するとさらに低くなります)、データの精度が均一ではありません。
Shushi Technology は、業界をリードするデータ インテリジェンス製品のプロバイダーであり、大規模金融、ハイテク製造、小売業の分野で専門的な洞察と技術力を備えており、企業の問題を解決するためにデータと AI テクノロジーを活用することに常に取り組んでいます。 。 Shushi が立ち上げたインテリジェント分析アシスタント (SwiftAgent) は、ChatBI の困難な問題を効果的に解決し、誰もがデータ アナリストになることを可能にします。
Shushi Technology の協力事例を例にとると、企業データ分析において SwiftAgent が果たす重要な役割を垣間見ることができます。ある都市の商業銀行は、デジタル変革の過程で、既存のデータ製品がエンドツーエンドで詳細な結論を迅速に生成できないこと、繰り返しのレポートに対する複雑な要件、一時的なニーズによって引き起こされるボトルネック、一貫性のない指標の口径などの問題に直面しました。 Shushi Technologyは、ビッグデータベースに基づいてインジケータープラットフォームの実装を完了し、すべてのインジケーター口径とデータソースを統合し、従業員データ分析の敷居を下げるためにSwiftAgentインテリジェントデータ分析アシスタントを構築しました。
ビジネス分析では、「最近の銀行の信用データはどうですか?」という質問がよくありますが、これは先週ですか、先月ですか?さらに、銀行にはさまざまな業界プランや用語があります。例: SDR (特別引出権)、固有名詞についてはさらに説明が必要です。もう 1 つの例は、「パフォーマンス」という言葉ですが、役割が異なれば、定義や説明も異なります。
Shushi Technology のソリューションは、時間の次元や業界の固有名詞を考慮し、曖昧な意味論も理解でき、さまざまな期間に従業員が発する可能性のある質問を予測し、一般的な質問を推奨し、パーソナライズされた GASO モデルを構築します。最後に、プロのアナリストのように計画に関する提案を提供して、従業員が意思決定プロセスをより効率的に完了できるようにすることもできます。
要約すると、Shushi Technology SwiftAgent は、混乱するデータ標準、データ人材の不足、データ使用の敷居の高さ、長いデータ分析サイクル、権限の欠如など、データ分析と意思決定の分野で企業が遭遇する多くの問題を解決できます。ビジネス上の意思決定など。
また、新世代のSwiftAgent2.0では、旧バージョンをベースに、統合セマンティックレイヤーの構築、業界標準、インジケーター、人や社会に向けたラベルなどのわかりやすいセマンティックレイヤーの確立など、5つの大幅なバージョンアップを実現しています。企業のさまざまな部門のデータ品質を統一する問題を解決するために、ユーザーが介入して、より自然な方法でユーザーをガイドすることもできます。フィードバックに基づいて学習を強化し、常にエラーを修正し、クエリを調整し、分析をより正確にすることで、ユーザーは本当に見たい分析コンテンツを最終的に得ることができます。継続的な反省と学習が可能です。すべてのユーザーの過去の質問と回答の分析をナレッジ ベースに蓄積し、将来の他のユーザーの同様の問い合わせシナリオを直接分析して、マルチソース データ リンクを提供して、マルチソースの異種データ アクセスを実現することはできません。データウェアハウスにアクセスするだけでなく、テキスト、Excel、写真、オーディオ、ビデオなどの非構造化知識をインポートして、包括的な分析アイデアを実現します。 -レベルのデータクエリを実行し、人間とコンピュータのリアルタイムの対話を真に実現します。
