来源：数据猿
在数据启动的时间，数据分析已成为五行八作决策的关键。然而，金融、制造、零卖等行业客户在数据分析过程中仍面对诸多挑战。行为行业当先的数据智能家具提供商，数势科技凭借自主研发、基于大模子增强的智能分析助手SwiftAgent，屡次荣获行业诸多奖项，并赢得广大客户的深爱与合营。那么这款家具为何能快速得到商场招供，咱们将从客户面对的切实痛点起程，逐步理会Agent架构联结语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的家具功能，并通过骨子案例说明其怎么助力企业杀青“数据普惠化”的愿景。
● 业务东谈主员需简便易用：穷困低门槛且高效的数据分析器具
“尽管咱们满怀祥和，渴慕深刻挖掘数据背后的真相以启动决策，然而SQL的复杂性却如祛除座峻岭，让非时间东谈主员视为畏途，多数的可贵期间被奢华在了查询语言的学习上，而非平直滚动为有价值的瞻念察与举止。固然BI器具以其数据可视化才略为分析使命增色不少，但每次需要时间团队躬行下场设置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令东谈主感到无助。”
伸开剩余95%从业务东谈主员视角来看，他们面对的主要痛点是穷困高效的数据分析器具。为了进行数据分析，业务东谈主员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI器具，这不仅增多了学习资本，还缩小了使命着力。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取论断。在与客户的相通中咱们发现，许多团队但愿以天然语言交互的方式，更快速地从数据中获取瞻念察，以辅助正常决策。同期也波及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了广大分析师的心声“咱们就像Excel的陪伴，物换星移地千里浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重迭而低效的任务不仅消耗了团队的元气心灵，更成为快速响应数据、提供决策营救的巨大艰涩”。
● 管制团队需即时洞见：现存数据家具无法快速产生深度论断
"每当董事会条目对数据飞速作念出反应，我老是但愿能即刻得回精确的论断。但缺憾的是，现时的数据大屏虽能提供名义的数据概览，却难以深刻挖掘其背后的故事。要获取更深脉络的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又未便。“
“咱们的驾驶舱在数据可视化方面如实作念得可以，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深刻的分析者。"
这些真正的客户管制层声息例子反应了一个通用的诉求：管制团队需要的不只是数据的可视化展示，更是对数据的深刻连气儿、快速获取论断和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析器具的智能性和即时交互性有着更高的条目。从管制团队视角来看，尽管企业奢华多数元气心灵设立了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等器具，这些器具在一定程度上管制了携带层面看数据的问题，但好多数据家具仍停留在固化形貌的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于瞻念察。当需要对某些细分的事迹方针进行深刻分析时，仍需向分析团队提倡需求，并恭候漫长的分析收尾。
同期，携带层更关注“为什么”的问题，如公司事迹下滑、门店销量欠安等，而现存的可视化、驾驶舱等器具只可提供“是什么”的谜底，无法触及数据背后的关键原因。因此，携带层热切但愿好像通过天然语言发问，如“为什么方针着落？”，并即时得回系统的论断性回话，这是大模子时间联结数据所能提供的价值。
● 时间团队需尺度化才略：现存数据散播与方针口径不一致
"固然公司有广大部门在使用数据，但每个团队对祛除方针的界说却天差地远，莫得统一的数据口径息争释尺度。这种不一致性给跨部门的相通和决策带来了零乱。”
"每次业务东谈主员新增一个方针斥地需求，齐但愿咱们能半小时内提供相应的方针。近况是,固然咱们依然在数仓加班加点斥地了，但照旧被业务团队说反应慢，有苦说不出。"
相通，在与客户的时间团队相通中咱们发现，数据斥地，数仓工程师等等扮装齐面对着更多的挑战。尽管数据仓库依然搭建完成，但业务方老是提倡各式临时性需求，导致数据仓库集市层建立了多数临时ADS表，并珍重了多种临时性口径。这不仅使数据变得散播，还导致了方针口径的不一致。
为了布置这些痛点，数势科技提倡了利用大模子Agent架构来改变原有范式的管制决策——SwiftAgent大模子数据分析助手。
● 大模子的Agent架构联结方针语义层加快数据民主化程度
咱们简便通过一张经由图，展现一下上头提到各个扮装的痛点。原有模式为业务方提倡需求，时间团队采购BI器具供业务方使用。然而，这些器具经常过于复杂，面对BI论说时，业务方常因时间术语或器具不熟识而感到困惑，难以有用利用数据指导业务。
同期，数据分析师固然醒目BI器具，但面对高大的需求数目，东谈主员显得严重不及，难以飞速响应并满足业务方的数据需求。数据家具司理频繁需要指导业务东谈主员怎么使用BI器具，但由于各式原因，经常难以教导其使用。
临了，数据工程师，即咱们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL使命，却常因“ETL任务繁重”或时间难题，难以高效完成数据处理，进而影响通盘经由的顺畅进行。因此，数势科技提倡了Agent架构加语义层的新范式，旨在缩小业务团队的看数门槛，让大模子更深刻地参与到数据分析的各个标准中，让管制者以及业务东谈主员通过天然语言的形貌就可以精确且快速的进行查数，同期行为数据工程师来说方针不需要重迭斥地，一处界说即可全局使用。
天然，在Agent架构加语义层的新范式的鼓励过程中，也有另一种形态的家具，为了投合“天然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模子平直生成SQL,强即将大模子与BI进行了联结，完成了所谓的“数智化赋能”。因此咱们在近期也收到了广大前ChatBI客户的吐槽与求援，底下简便来谈谈二者的区别，为何这种模式收受不住永恒考试？
● 大模子平直生成SQL ChatBI为何经不住考试？
“本合计引入ChatBI智能取数器具能是咱们使命着力和资本适度的救星，收尾却成了准确性的恶梦。吐出来的数据，错得离谱，害得咱们不得不回过甚去，用最陈旧的手工提数方式一遍遍复核，着力？不存在的！更讪笑的是，所谓的智能，咫尺让业务部门对咱们的数据可靠性投来了深深的怀疑观点。"
某国外零卖巨头的管制东谈主员与咱们深刻的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同期她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量最佳的Top3商品是哪些？这三个分手的好评率是若干？并生成论说解读”，固然看着很正常化的需求，但需要多个任务的连续，不只是是数据分析，还要作念排序、解读，致使归因。该客户使用的ChatBI平台昭彰莫得给到准确的数据，在经过多部门的考据发现，数据不仅存在严重偏差，而且连基本的商品分类齐欺凌不清，各区及跨平台的揣摸方式也让东谈主恍迷糊惚。
尽管NL2SQL时间以其快速响应与轻量化部署的上风，为客户勾画了‘宗旨即落地’的好意思好蓝图，但模子产生的幻觉问题却成了不成疏远的绊脚石。提数过程中出现的‘一册正经地天南地北’，透澈抗拒了咱们对数据准确性的死守，无法向客户托付既飞速又精确的数据瞻念察，这无疑是对咱们初志的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技给与了NL2Semantics的时间阶梯。通过引入Agent架构，好像开端将复杂的查询肯求拆解为一系列原子才略，随后联结方针语义层进行深度解析。最终，大模子收受到的整个教导齐会被精确映射到一系列预界说的要素上，如期间维度、地域维度、公司维度等。以该零卖客户的问题为例，大模子仅需将“最近三个月”识别为期间要素，“商品”识别为家具维度，“好评率”识别为具体方针，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些方针维度对应的SQL逻辑片断，则是在数据语义层（Semantic Layer）中进行珍重和管制的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户提供准确数据的根基，更多对于方针语义层关系内容【点击阅读】。
同期，为了布置客户提倡的各式难度问题，咱们对SwiftAgent进行了合适业务场景的“灵魂拷问”，举例对“黑话”的连气儿才略、同环比与排序、迟滞查询与多维分析、多方针与多模子的关联查询，致使是归因分析与大模子协同等不同级别问题。临了，咱们还尝试了“维渡过滤及查询+迟滞方针+同环比+归因分析+建议“的五颗星（王者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何着落，并生成论说解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手好像舛讹布置，具体视频挑战详见【舛讹布置王者级发问解密SwiftAgent智能分析助手】。
前边聊完结在企业中各个扮装面对数据分析的痛点以及Agent架构加语义层的兴味，底下咱们通过一个在企业计议分析场景的视频，先来初步了解一下这款0恭候、0门槛、0幻觉的大模子数据分析助手SwiftAgent：
在构建智能分析助手之前，每个门店司理在作念月度复盘、时间复盘时齐是依靠专科分析师在BI或Excel里面作念分析，资本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，杀青了让门店司理、不太懂数据的东谈主可以平直通过天然语言的输入，去作念一些方针瞻念察跟分析。比如看最近30天的销售额，开端会让大模子去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是方针，30天是日历，作念日历推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地方选，让大模子生成一些可视化的图表。当发现方针很是时，可以让大模子去转化一些归因小模子，来作念一些维度或者因子分析，杀青快速瞻念察。针对维度卓绝多的问题，咱们和会过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原本一个门店司理可能要花4个小时智力够知谈，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁负责的门店跌了，咫尺通过天然语言交互即可平直生成论断。
● 数据查询零门槛，业务东谈主员也能舛讹用数
数势科技SwiftAgent给与AI对话式交互，联结大模子和AI Agent时间，让用户仅凭正常交流的语言（无论是笔墨照旧语音）就能舛讹查询数据，无需掌执SQL或Python等专科查询语言。还将用天然的方式率领用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这么的迟滞查询，也能飞速提供如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回话，供用户细化查询。
同期，具备强化学习才略，能证据用户的“点赞”和“踩”反馈束缚修订空虚、诊治查询，愈加精确地满足用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行千里淀并强化学习收尾，在相似问询场景中平直提供论断及念念考过程，展现出遒劲的念念考及学习才略。其双向交互功能更是将AI念念考过程白盒化，让用户明晰可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像讲话一样简便，无需时间布景也能0门槛取数。
● 数据分析、策略建议零恭候，管制团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答何况提供归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏稽查方针，但深刻分析或关联分析时，经常需恭候分析团队响应，耗时长达数小时致使数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端照旧手机端，高管们齐能随时进行天然语言查询、高阶归因分析及很是分析，无需恭候秒级获取企业中枢计议数据。SwiftAgent不仅以图表形貌直不雅展示业务收尾，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以笔墨解释，让业务近况、对比、趋势一目了然，助力精确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专科分析师念念维模式，针对不同行业生成定制化数据分析论说，并主动推送瞻念察，AG真人百家乐官方有用缓解企业东谈主员不及、数据分析才略匮乏的问题，智能辅助管制团队进行策略建议。在问题会诊和分析的基础上，咱们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在全部，杀青了才略的增强。举例，“当携带参谋这个月的毛利为什么着落”时，咱们不仅好像按照商品维度精确索求毛利数据，快速定位毛利着落幅度较大的商品，还能联结企业已有的常识库，将数据分析收尾与尺度操作经由（SOP）相联结，自动生成一系列针对性的改进建议。这么的策略建议不仅概述地呈现了数据和分析收尾，还为用户提供了明确的举止指南，有助于他们更飞速地作念出决策。
SwiftAgent还将提供遒劲的数据趋势分析才略，让用户能深刻瞻念察方针趋势很是，精确分析历史期间序列数据，找到问题根源，并以论说形貌回首呈现，全面提高数据瞻念察才略。数据趋势分析的才略使用户好像针对昔时几天、几个月致使几年的方针趋势很是进行深刻瞻念察。举例，用户可以识别出哪些方针是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些方针可能呈现出波动性。在这个基础上，咱们可以对方针的历史期间序列数据进行更精确的波动分析，匡助用户找到每个方针趋势很是的根底原因。同期，咱们可以将这些趋势分析的收尾以论说的形貌进行回首，最终呈现给每位用户，以提高他们对数据的瞻念察才略。
● 统一口径零幻觉，时间团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的方针与标签语义层，即NL2Semantics体系，有用管制了大模子对底层业务语义连气儿难及企业数据口径不一的问题。该体系开端建立了包括行业尺度、方针、东谈主货场标签等在内的易于连气儿的语义层，管制了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。方针一次界说，屡次复用，无需反复校验，大幅提高时间团队的使命着力。
SwiftAgent给与的创举数据揣摸加快引擎Hyper Metrics Engine（HME），通过智能化编排调优和一系列揣摸优化，管制了数据分析中的“不成能三角”问题，即在高天真性的数据分析基础上，杀青了快速数据处理和低资本运营。管制传统揣摸查询着力低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等高效数据分析引擎，联结对数据加工和使用场景的优化，以及数据编造化时间的应用，杀青了亚秒级数据查询和实时东谈主机交互，极大提高了数据分析的着力和天真性。
俗语说：“光说不练假把式”，底下咱们将共享三个来自零卖、快消品及金融行业头部企业的试验案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如安在骨子应用中助力企业杀青高效决策与业务增长。
● SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
联袂简亦烧仙草，共建大模子增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提倡了两大中枢办法：作念大财务着力，作念强顾主价值。这意味着企业不仅要在财务阐述上杀青权贵提高，还要在顾主体验和就业价值上达到新的高度。为了杀青这一办法，企业亟需改动传统的计议管制模式，向愈加细巧化、数据化的标的迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一所以家具为维度的细巧化运营，通过设立统一的分析器具、统一的分析语言和统一的分析念念路支持策略决策和管制。二所以门店督导为维度的细巧化管制，通过智能督导助手的设立，赋能督导巡店着力和质料的提高，并为IT部门提效，缩小运维资本。
督导行为连锁加盟行业中结合公司与加盟商的关键扮装，经常齐面对以下几个挑战：开端，信息获取穷困，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、事迹阐述和存在的问题，但咫尺穷困有用的器具和系统营救；其次，督导才略互异权贵，这平直影响了他们对门店计议的分析和指导才略；再者，新督导培训面对难题，新入职的督导需要快速熟识运营尺度操作标准（SOP）和策略，但咫尺衰退有用的平台和内容来营救他们的快速培训和培养。这些挑战导致了一系列严重后果：新开门店由于事迹不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面对商圈变更和消费者线上迁徙的双重压力，事迹下滑，进一步影响了加盟商对品牌的信任。
智能督导助手与构建的方针平台无缝集成，全面计议了一线督导的骨子使用习气，旨在大幅度提高使命着力和督导效果。其中枢功能包括：
·办法设定：精确明确门店巡检的中枢目的，涵盖提高就业质料、确保运营尺度推论、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析器具，以对话式界面直不雅展示门店事迹排行和同店对比分析，从而飞速锁定需要要点查察的门店。
·巡店打算：充分利用智能分析器具的常识库功能，精确细则巡店的具体地址及其他关系信息。同期，借助遒劲的数据分析才略，明确每次巡店应要点关注的事迹方针及其潜在波动原因。
·门店稽核：诳骗智能分析器具，对门店的各项问题方针进行全面搜检。举例，一朝发现新品销售情况欠安，系统会深刻探究并归因于“家具上新动作”等关系系列方针的问题，并即时调用常识库中的关系文档和尺度化操作标准（SOP），指导进行快速有用的问题修订。
形态效果：优化门店管制、提高督导着力
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导好像飞速获取关键的门店运营数据，提高数据分析着力。
自动化巡店打算：自动生成巡店打算，使督导好像更专注于门店管制和问题管制。
问题定位：智能督导助手好像准细则位事迹方针的下滑或波动的原因，匡助督导快速识别关键身分。
有用业务策略：提供了基于数据分析的业务策略常识库，匡助督导证据门店具体情况制定有用改进法子。
书亦烧仙草CIO王世飞暗示：“与数势科技联袂后，杀青了数据管制的根人性变革。咫尺，整个计议域的数据均源自统一的方针平台，这一举措确保了数据看板的一致性，统一了团队对数据的领会，并极地面简化了数据查找过程。针对那些穷困现成看板的情况，咱们提供了自助取数平台，使业务部门好像自主下载数据、进行分析，无需恭候咱们的斥地团队，这一系列变革权贵提高了业务部门的舒畅度。”
● SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
联袂某国外快消品巨头，智能优化订单管制
在人人快速消费品商场的热烈竞争中，某国外快消品巨头面对着品牌分销与经销汇集的复杂性挑战。线上线下多渠谈并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单跟踪和管制上遭受着力瓶颈。卓绝是在订单到收款（Order to Cash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个标准齐需要细巧化管制以确保订单顺畅推论和客户舒畅度。为了布置在复杂分销汇集下的着力瓶颈，该国外快消品巨头联袂数势科技，旨在通过数字化妙技推动供应链团队订单管制着力的大幅提高，并打造企业供应链分析助手。主要就业供应链OMA（Order Management Assistant）团队，通过管制订单管制过程中的痛点，提高订单满足率和客户舒畅度，进而增强企业的商场竞争力
● 构建订单管制方针监控体系，三大中枢妙技助力形态落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能方针平台（SwiftMetrics）家具组合，为该巨头建立了《订单管制方针监控体系》。该体系秘密下单准备、下单、订单阐述、分货、仓储发货、获利、发票、付款、砍单、砍单跟踪跟进等全业务经由标准。通过AI Agent智能问数和归因分析，打造供应链订单管千里着舒适能助手，全面提高订单管制着力。
1、建立Order-To-Cash方针体系
梳理量化全经由方针体系：梳理并量化好意思满订单链路的全经由方针体系，确保每一个标准齐有明确的方针进行计算。
确立北极星方针：确立部门北极星方针，包括订单满足率和订单跟进完成率CFR（Case Fill Rate），以此行为计算订单管制着力的关键方针。
MVP阶段考据与延伸：完成MVP阶段考据后，逐步插足延伸及踏实阶段，确保方针体系在骨子业务中得到有用应用。
2、搭建方针管制经由机制
横向拉通各级方针体系：横向拉通企业级、BU级、个东谈主级方针体系界说、斥地、管制经由，确保各级方针之间的一致性和协同性。
纵向打造北极星方针体系：纵向打造具体业务领域下的北极星方针体系和SA场景应用才略，为不同行务场景提供定制化的方针管连气儿决决策。
3、打造订单智能分析助手
集周全生命周期气象方针体系：集成供应链订单管制全生命周期气象方针体系，SwiftAgent匡助OMA团队跟踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全经由业务阐述。
监控定位着力瓶颈：针对各个标准的着力瓶颈进行监控和定位，匡助OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采纳有用法子进行改善。
识别很是订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成改善指引论说
提效200%拯救订单吃亏上千万，大幅提高订单完成率
智能方针平台联结智能分析助手的形态落地，在实施中展现出了权贵的效果，卓绝是在提高订单完成率与客户舒畅度方面。开端，智能方针平台好像营救方针体系的构建和跟踪办法达成情况，通过对各项方针的实时监控和归因分析，业务东谈主员好像明晰了解订单管制的各个标准阐述，并实时采纳法子进行优化。其次，平台与RAG常识库的无缝对接，不仅提高了精确问数的才略，还能处理用户的复杂需求，如多表结合查询、自动加合及排序等高档揣摸，联结里面常识体系，快速调用及千里淀问题管制决策，权贵提高了业务东谈主员的使命着力。再者，基于智能分析助手的大模子天然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务东谈主员可以通过天然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和关系问题的率领，极地面提高了数据查询和分析的着力。
这一系列法子的实施，使得分析着力大幅提高，从平均每东谈主每天处理少于20笔订单提高至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同期，系统好像实时发现并处理很是砍单订单，有用拯救逾越上千万的订单吃亏！不仅提高了企业的经济效益，还权贵增强了客户的信任度和舒畅度。
● SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模子+Agent+方针语义层：赋能某城商行非时间东谈主员杀青天真取
某头部城商行的里面统计数据表现，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天通俗有20多个工单。这一气候揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应后劲和优化空间。面对这一挑战，银行计议分析团队通过天真诊治使命打算，积极布置数据分析需求的增长。但日益增多的临时性数据需乞降可能出现的工单积压问题，接续困扰着携带层、业务团队和计议分析团队。他们试图通过各式方式解脱这一窘境，大模子的兴起为其提供新范式。应用大模子是该城商行的策略办法之一，由副行长牵头，鼎力推动大模子在应用场景的落地。在大模子落地初期，该城商行礼聘了几个要点场景，数据分析等于其中之一。他们但愿通过大模子时间升级数据分析使命，以满足天真数据分析的需求。
数势科技为银行提供智能分析管制决策，以SwiftAgent家具为中枢，利用行业常识和数据分析模子，连气儿策略办法，将银行计议矩阵杀青从数据到价值的快速滚动。管制决策时间架构包含五个部分：
基座大模子：数势科技礼聘了经过骨子应用考据的国产大模子，并对其进行了进一步的Prompt微颐养模子微调，以确保其在银行数据分析场景中的高效应用。这么的定制化处理不仅满足了银行对数据安全性的高尺度条目，还会权贵缩小大模子可能产生的幻觉问题，提高数据分析收尾的准确性。
企业数据源：待到形态实施过程中，数势科技开端对该城商行的各类数据源进行重视梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所独特据的表率化和尺度化管制，为后续的方针语义层构建和大模子应用奠定坚实基础。
方针语义层：数势科技打算为该城商行构建统一的方针语义层，明确界说各类方针的揣摸口径和业务含义。这不仅提高数据方针的管制着力，还确保不同行务部门在数据使用上的一致性，幸免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent家具：行为智能分析管制决策的中枢，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能杀青数据方针的天真查询、自动归因分析、可视化论说自动生成以及方针全生命周期的预警分析。用户只需通过天然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈精确的分析收尾，可以昭彰提高数据分析的着力和准确性。
数据分析应用：在一期设立中，数势科技将要点落地企业计议分析、企业营销复盘和业务团队正常用数三大应用场景，旨在为银行的各级管制层提供高效、精确的数据营救，助力其在决策和运营中愈加天真和敏捷。异日，数势科技将赓续扩展更多的数据分析应用场景，进一步满足银行多元化的数据分析需求。同期，数势科技证据该城商行需求进行定制斥地，包括斥地出动端、买通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务计议准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数列队情况成为昔时式。
智能分析系统建成后，该城商行计议分析团队负责东谈主、大数据部门负责东谈主以及多位中高层携带参与验收，从多方面进行评估与打分，主要收尾如下：
1）准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务计议准确率＞95%。
2）着力提高：分析使命处理时长减少80%，每东谈主每周减少10+小时数据处理使命。
3）用户舒畅度：使用者舒畅度9.3+分。
4）交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各关系方均对智能分析系统高度评价，系统正经上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层携带及业务团队中已常态化使用，取数用数列队与工单积压情况成为昔时式。
数势科技将赓续深耕数据分析领域ag百家乐交流平台，束缚优化和升级SwiftAgent家具，以满足更多客户的各类化需求。咱们深信，跟着SwiftAgent的凡俗应用和接续迭代，它将为更多企业带来高效、精确的数据分析体验，助力企业在热烈的商场竞争中脱颖而出，杀青数据启动的业务增长和接续革命。
发布于：北京市