ChatBI es difícil de implementar. Veamos la nueva situación de análisis de datos empresariales de SwiftAgent.
2024-08-07
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Actualmente, la transformación digital se ha convertido en una palabra clave para el desarrollo empresarial, pero muchas empresas han encontrado dificultades en su aplicación práctica. La aparición de grandes modelos se ha convertido en la clave para cambiar el destino de las empresas, acelerando la llegada de datos inclusivos y reduciendo considerablemente el umbral para el análisis de datos. Con la aplicación de modelos grandes, muchos productos ChatBI se han derivado del enfoque de modelo grande + BI. Actualmente, ChatBI en el mercado generalmente usa la ruta técnica NL2SQL, es decir, generar SQL directamente a través de modelos de lenguaje grandes. problemas de datos. La precisión de la consulta es baja (la precisión es del 60% al 70% y será aún menor si realiza la consulta en tablas) y el calibre de los datos no es uniforme.
Shushi Technology es el proveedor líder de productos de inteligencia de datos de la industria. Tiene conocimientos profesionales y solidez técnica en los campos de las grandes finanzas, la fabricación de alta tecnología y el comercio minorista. Siempre ha estado comprometido con el uso de datos y tecnología de inteligencia artificial para resolver problemas corporativos. . El asistente de análisis inteligente (SwiftAgent) lanzado por Shushi puede resolver eficazmente los difíciles problemas de ChatBI, haciendo posible que todos se conviertan en analistas de datos.
Tomando como ejemplo el caso de la cooperación de Shushi Technology, podemos vislumbrar el importante papel que desempeña SwiftAgent en el análisis de datos empresariales. Durante su transformación digital, un banco comercial urbano encontró problemas como la incapacidad de los productos de datos existentes para producir rápidamente conclusiones detalladas de un extremo a otro, requisitos complejos para informes repetidos, cuellos de botella causados por necesidades temporales y calibres de indicadores inconsistentes. Basándose en la gran base de datos, Shushi Technology completó la implementación de la plataforma de indicadores, unificó todos los calibres de indicadores y fuentes de datos y creó el asistente de análisis de datos inteligente SwiftAgent para reducir el umbral para el análisis de datos de los empleados.
En el análisis empresarial, a menudo hacemos preguntas como: "¿Cómo están los datos crediticios de nuestro banco recientemente?" Esta es una pregunta muy vaga. ¿Es la última semana o el último mes? Además, los bancos tienen diversos planes y terminología industriales. Por ejemplo: DEG (Derechos Especiales de Giro), los nombres propios necesitan más explicaciones. Otro ejemplo es la palabra "desempeño". Las personas que desempeñan diferentes roles tienen diferentes definiciones y explicaciones.
La solución de Shushi Technology tiene en cuenta la dimensión temporal, los nombres propios de la industria e incluso puede comprender una semántica vaga, predice preguntas que los empleados pueden plantear en diferentes períodos de tiempo, recomienda preguntas comunes y crea un modelo GASO personalizado. Finalmente, también puede brindar sugerencias de planificación, como analistas profesionales, para ayudar a los empleados a completar el proceso de toma de decisiones de manera más eficiente.
En resumen, Shushi Technology SwiftAgent puede resolver muchos problemas que enfrentan las empresas en el campo del análisis de datos y la toma de decisiones, como estándares de datos confusos, falta de talentos en datos, umbrales altos para el uso de datos, ciclos de análisis de datos largos e incapacidad para empoderar. decisiones comerciales, etc.
La nueva generación de SwiftAgent2.0 también ha logrado cinco actualizaciones importantes basadas en la versión anterior, incluida la construcción de una capa semántica unificada, el establecimiento de capas semánticas fáciles de entender, como estándares industriales, indicadores y etiquetas para personas y productos, etc., para resolver el problema de unificar el calibre de datos de varios departamentos de la empresa. Evite eficazmente la corrupción de datos y otros fenómenos. Los usuarios pueden intervenir y guiar a los usuarios de una manera más natural. indicaciones y, finalmente, obtener el contenido del análisis que realmente desean ver. Los usuarios también pueden "me gusta" y "no me gusta" "Aprendizaje mejorado basado en comentarios, corrigiendo errores constantemente, ajustando consultas y haciendo que el análisis sea más preciso; la reflexión y el aprendizaje continuos pueden". acumular el análisis de preguntas y respuestas anteriores de todos los usuarios en la base de conocimientos y analizar directamente escenarios de investigación similares de otros usuarios en el futuro. Proporcionar conclusiones y proporcionar enlaces de datos de múltiples fuentes para lograr el acceso a datos heterogéneos de múltiples fuentes. solo acceda a almacenes de datos, pero también importe conocimientos no estructurados como texto, Excel, imágenes, audio y video, etc., para cumplir con ideas de análisis integrales. El motor de aceleración de computación de datos adopta el motor de aceleración de computación de datos original de Shushi Technology, que puede realizar el segundo; Consulta de datos a nivel y realmente realiza la interacción persona-computadora en tiempo real.
