瓴羊副总裁王赛：做真正可商用的ChatBl，坚持智能准确性与数据安全性并重

DataFunTalk · 公众号 · · 2024-09-29 13:00

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导读： 9月20日，瓴羊智能科技（以下简称瓴羊）在2024云栖大会上举办了“Data × AI：企业服务智能化，价值增长新动能”专场论坛。阿里巴巴集团副总裁、瓴羊智能科技CEO 朋新宇在会上发布产品年度智能化战略：“(算法 + 算力 + 数据) x 场景 ”，强调企业必须重视场景，只有通过解构场景、重构业务，才能真正拥抱AI，带来突破性增长。

在数据分析领域，瓴羊副总裁王赛分享了「Dataphin和Quick BI的长期主义与AI创新」的主题演讲。王赛提到， 数据分析依然是大数据领域最普遍、最有用的场景，是AI时代帮助企业找到成功的关键方法。

随着技术的进步和应用的普及，数据分析正逐渐演变，从传统的报表迈向深入的业务洞察和决策支持。对于企业而言，除了商业模式、运营方法创新外，能够利用好自身业务数据，并回向赋能业务，才能实现长久持续的成功。

在王赛看来，企业要建设好数据，需要从这三层数据架构入手：

底层架构 ：首先要将数据存储起来，并确保计算能力的支持；
数据治理与应用 ：在获得数据后，需要对其进行生产、加工和治理，将原始数据转化为数据资产；
分析与可视化 ：提供便捷的可视化工具和洞察分析，是完成大数据分析的基础。

从事大数据行业18年，王赛切身感受到技术进步对于行业发展的推动力。

“十几年前，金融、电信企业构建数据仓库时，使用的软件几乎清一色都是国外产品。到如今，我们的数据产品在行业中已经表现得相当出色，为客户提供了不少优质的落地方案。”王赛说。

今年6月， Quick BI连续第五年入选Gartner®分析和商业智能平台魔力象限 ，成功巩固其业内「挑战者」地位。这也是中国唯一一款入选Gartner ABI魔力象限的BI产品。

国产大数据工具取得的长足进步，帮助更多企业实现了技术普惠，也让更多业务人员把数据「用」起来。

智能准确性与数据安全性并重

这一年，随着大模型在数据应用端的驱动，业内不少厂商推出了ChatBI类产品，但基于大模型的NL2SQL在一些关键领域的表现却不甚理想，甚至很难满足用户实际需求。

比如在问数场景覆盖度（如汇总、占比、趋势、排名、同环比等）、复杂计算的兼容性（包括聚合二次计算、筛选聚合再筛选、动态环比等）、权限管理（如行列权限等）、可视分析（图表呈现、筛选排序的二次交互等）、以及模糊语义识别能力（如习语、缩写等）等方面的表现不佳，导致企业在实际应用中「问」不起来。

如今，Quick BI 智能问数（ChatBI）凭借多年积累的商业智能分析（BI）经验和对垂直领域的深入理解，在上述五大方面均表现出色。尤其是在复杂计算的兼容性和模糊语义识别能力方面表现优异，使得企业能够真正 “大胆问起来” 。

会上，王赛针对上述能力提升进行了现场演示，对于一些真实业务场景，如销售场景进行了还原：

在电商平台销售场景中，Quick BI 回答关于销售额大于1万的省份这类问题，实则体现了其智能问数（ChatBI）的二次复杂计算能力。

对于模糊语义的识别，当前智能问数（ChatBI）也能轻松识别并理解。如提问「小郑」会精准定位到「郑强」的数据结果。

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