影音體驗(yàn)是真的強(qiáng) 簡(jiǎn)單聊聊iQOO Pad
大公司的好處就是產(chǎn)品線豐富，非常細(xì)分化的東西也能給你做出來，例如早先我們看到了新的vivo Pad2，之后我們又在iQOO Neo8 Pro的發(fā)布會(huì)上看到了iQOO的首款平板產(chǎn)品iQOO Pad。雖
過去一年大模型應(yīng)用集中爆發(fā)，中關(guān)村科金作為領(lǐng)先的對(duì)話式 AI 技術(shù)解決方案提供商，基于各個(gè)行業(yè)真實(shí)的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，圍繞營(yíng)銷、服務(wù)與運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，創(chuàng)新打造和升級(jí)了知識(shí)助手、投顧助手、智能陪練等大模型應(yīng)用，全面賦能客戶經(jīng)理展業(yè)，實(shí)現(xiàn)降本增效。
為進(jìn)一步解決客戶經(jīng)理日常展業(yè)的痛點(diǎn)，中關(guān)村科金推出 AI 營(yíng)銷助手產(chǎn)品線，基于自研的金融領(lǐng)域大模型為數(shù)智底座，結(jié)合 OCR、RPA、音視頻等 AI 技術(shù)，以統(tǒng)一的對(duì)話式入口，集成中關(guān)村科金客戶洞察平臺(tái) CDP 和自動(dòng)化營(yíng)銷決策平臺(tái) MA, 支持用戶行為數(shù)據(jù)采集 UBS 產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了在客戶跟蹤維護(hù)、市場(chǎng) & 產(chǎn)品問題答疑、客戶標(biāo)簽行動(dòng)洞察、投資需求參數(shù)提取、金融產(chǎn)品篩選對(duì)比、大類資產(chǎn)配置輔助、場(chǎng)景化財(cái)富管理 7 個(gè)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用。
隨著前線作戰(zhàn)人員的裝備提升，營(yíng)銷活動(dòng)的組織頻次密度也將隨之增高，原先的活動(dòng)分析 BI 工具難免“相形見絀”。
“從領(lǐng)卷人數(shù)、1 天轉(zhuǎn)化、7 天轉(zhuǎn)化對(duì)比上次活動(dòng)看看?”
“把這批的活動(dòng)的最終效果，轉(zhuǎn)化漏斗、ROI, 再找找亮點(diǎn)數(shù)據(jù)，做成圖表，放到 PPT 里”
“這批活動(dòng)為什么轉(zhuǎn)化率掉了，參與人跟兩周前的有什么不同嘛?”
“這場(chǎng)直播人數(shù)看著不錯(cuò)啊，是不是咱們今天破新高了，最后這些人多少自己買了，多少聯(lián)系客服接著咨詢了?”
“你這 ROI 看著不對(duì)啊，你這分子取的什么口徑數(shù)? 虛高了吧”
當(dāng)管理層、團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)一次次的拆解營(yíng)銷任務(wù)、復(fù)盤活動(dòng)效果，需要協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)不停地給出不同口徑，不同維度的數(shù)據(jù)，活動(dòng)分析仿佛回到了 SQL+Excel 的半手工時(shí)代。運(yùn)營(yíng)人員每天陷入提數(shù)、算數(shù)、看結(jié)果，換口徑、重提數(shù)、找亮點(diǎn)，做圖表、寫匯報(bào)的循環(huán)里。
此外，傳統(tǒng) BI 系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)分析師來做 ETL 工作，根據(jù)定義好的業(yè)務(wù)需求，配置一張張的報(bào)告，過程繁瑣、固化，更適合出具財(cái)務(wù)口徑、監(jiān)管口徑等相對(duì)固定、明確的報(bào)表，且 BI 系統(tǒng)對(duì)操作熟練度有要求，需要在紛繁的報(bào)表中找到所需的。
既然營(yíng)銷可以用大模型改善，那么大模型更加擅長(zhǎng)的數(shù)據(jù)分析，同樣可以作為最先落地的應(yīng)用場(chǎng)景范圍之一。但在嘗試了 NL2SQL, 利用大模型直接將用戶指令轉(zhuǎn)換成 SQL 執(zhí)行時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)了些許問題，除了生成 SQL 的編譯、表的對(duì)應(yīng)問題外，還有以下常見難點(diǎn):
?輸入的自然語言要足夠精準(zhǔn)并避免歧義，否則結(jié)果差距非常大，但這又與自然語言習(xí)慣不太符合；
?有的請(qǐng)求是依賴上下文的，屬于漸進(jìn)式需求表達(dá)，但生成的 SQL 卻可能與前述截然不同；
?自然語言很難表達(dá)一些復(fù)雜場(chǎng)景，甚至不如直接寫 SQL 來的容易；
?查看數(shù)據(jù)時(shí)，往往需要切換不同的口徑，從而找出數(shù)據(jù)變化的原因，但對(duì)口徑的理解和多輪對(duì)話的表達(dá)常常又難以表述，出現(xiàn)反復(fù)橫跳現(xiàn)象。
基于 NL2SQL 的 Chat2SQL, 雖然改變了用戶的交互形式，以更加友好的對(duì)話式交互提升了操作的便捷性，但又存在直接對(duì)應(yīng)底層數(shù)據(jù)庫(kù)表時(shí)，語義理解難以準(zhǔn)確的映射到數(shù)據(jù)層，難以應(yīng)用在嚴(yán)肅場(chǎng)合的問題。此外，Chat2SQL 可以輔助數(shù)據(jù)分析師開發(fā)，但數(shù)據(jù)分析師自身往往又是 SQL 高手，業(yè)務(wù)人員想用又不敢信，很難產(chǎn)生實(shí)際的生產(chǎn)價(jià)值。
不過這些問題并非全然無解。中關(guān)村科金基于指標(biāo)中臺(tái)，將可視化 BI 和 AI 能力進(jìn)行合增強(qiáng)，引入 Headless Bl 模式，構(gòu)建對(duì)話式 BI、異動(dòng)分析、智能歸因、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、能解讀等多個(gè)產(chǎn)品模塊，為業(yè)務(wù)提供自動(dòng)化洞察數(shù)據(jù)的智能分析可視化工具，實(shí)現(xiàn)零代碼解讀數(shù)據(jù)，提高業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)分析的效率，幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多的價(jià)值，發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)和創(chuàng)新點(diǎn)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)決策。
指標(biāo)中臺(tái)的引入，使得 AI+BI 的方案可以很好地保留基于大模型對(duì)話的友好交互形式，便捷查詢、低成本學(xué)習(xí)等特點(diǎn)，并且所有數(shù)據(jù)又經(jīng)過了指標(biāo)中臺(tái)的處理加工，指標(biāo)定義清晰、語義識(shí)別明確、結(jié)果反饋準(zhǔn)確，既靈活又嚴(yán)肅。
靈活性核心體現(xiàn)在交互式探索。尤其是營(yíng)銷活動(dòng)復(fù)盤這種分析重于展現(xiàn)的場(chǎng)景，對(duì)數(shù)字背后的影響因子很難一下設(shè)定完整，甚至是沒有明確的方向，需要不斷地依靠假設(shè)拆解指標(biāo)、變換口徑，以此測(cè)試驗(yàn)證思路的準(zhǔn)確性，僅從幾張預(yù)設(shè)的報(bào)表中是無法看出問題的。而基于大模型的交互式探索，正適合利用多輪對(duì)話，將設(shè)想轉(zhuǎn)換成不同的形式呈現(xiàn)出來，并進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，有助于激發(fā)想象力。
嚴(yán)肅主要是指數(shù)據(jù)可用、敢用。統(tǒng)一的指標(biāo)口徑與定義、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑又笜?biāo)加工，使得團(tuán)隊(duì)可以基于共同語言體系來看數(shù)據(jù)，理解一致能夠提升互信度，洞見才更有可能被采納。
為了更好的給客戶解決端到端的問題，AI 營(yíng)銷助手在集成智能營(yíng)銷板塊后，又引入基于指標(biāo)中臺(tái)的 AI+BI 模塊，將可視化 BI 和 AI 交互、分析能力合并增強(qiáng)，形成以下 4 個(gè)特點(diǎn):
1、Headless BI, 助力業(yè)務(wù)場(chǎng)景靈活探索
將數(shù)據(jù)的語義層和應(yīng)用層進(jìn)行解耦，通過統(tǒng)一語義層的模式實(shí)現(xiàn)指標(biāo)和模型的一處定義、多處使用。為分析應(yīng)用和業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供統(tǒng)一的語言，提升數(shù)據(jù)服務(wù)的可重用性和開發(fā)效率，為業(yè)務(wù)場(chǎng)景的探索提供更靈活和有力的支持。
2、對(duì)話式 BI, 提升產(chǎn)品交互體驗(yàn)
更友好的交互體驗(yàn)，簡(jiǎn)單上手，在探索中分析數(shù)據(jù)，洞見智能生成圖表，支持以創(chuàng)建模板的形式，形成個(gè)性化的儀表盤和數(shù)據(jù)報(bào)告。
3、Chat2Metrics, 加強(qiáng)分析基礎(chǔ)性能
從自然語言對(duì)話，到精準(zhǔn)的指令語義識(shí)別，使得 AI+BI 更嚴(yán)謹(jǐn)，識(shí)別準(zhǔn)確度高，指標(biāo)知識(shí)庫(kù)更完整，分析基礎(chǔ)更牢靠。
4、增強(qiáng)分析，提高分析決策能力
學(xué)習(xí)歷史用戶交互的歸因結(jié)果，多維度、組合形式輔助尋找關(guān)鍵因子。基于歷史知識(shí)，精準(zhǔn)、快捷的構(gòu)建人群包和營(yíng)銷策略，復(fù)制成功經(jīng)驗(yàn)。基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，監(jiān)控指標(biāo)異動(dòng)，給出分析建議，通過用戶對(duì)解的評(píng)價(jià)，不斷修正解讀。
在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)的價(jià)值不言而喻，然而如何有效利用和分析數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，是每個(gè)企業(yè)都需要面臨的挑戰(zhàn)。AI+BI 將人工智能的智能化分析和商業(yè)智能的可視化分析相結(jié)合的解決方案，為企業(yè)提供了一種全新的數(shù)據(jù)分析方式。
中關(guān)村科金在 AI+BI 領(lǐng)域的探索和創(chuàng)新正是基于這樣的背景。既打破了傳統(tǒng) BI 的局限性，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析和交互的智能化、自動(dòng)化，也提高了數(shù)據(jù)分析的效率，降低了數(shù)據(jù)分析的門檻，使得更多的業(yè)務(wù)人員能夠輕松上手，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策。
在推動(dòng)大模型垂直化、產(chǎn)業(yè)化落地的過程中，中關(guān)村科金全力探索、加速演進(jìn)，以場(chǎng)景應(yīng)用為牽引，持續(xù)推出創(chuàng)新應(yīng)用，幫助客戶進(jìn)行卓有成效的降本、行之有效的增效，以創(chuàng)新打開增長(zhǎng)空間。
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