明亮的会议室里，企业决策者正在紧张地准备即将发布的季度业绩报告。他打开公司最近购买的对话式BI工具，希望能够快速获得一些关键业务指标分析。他问道：“今年二季度净利润比去年同期增长了多少？”工具反应很快，但给出的答案却让他皱起了眉头。这些数字不仅与他的预期显着不同，而且还缺乏足够的解释来支持结果。这种准确性和可解释性的缺乏让他怀疑这项新技术的实际价值。
这种场景在很多企业中并不少见。尽管会话式BI 工具很方便，但它们通常无法处理复杂的数据分析。然而，随着Kyligence最新的企业级AI解决方案的出现，这种情况有望得到根本改变。 4月11日，Kyligence 2024数字智能论坛暨春季大会成功举办。 Kyligence 正式发布全新企业级人工智能解决方案，在准确性和可解释性方面实现重要突破。那么，Kyligence 是如何做到的呢？
准确性和可解释性是对话式BI 的两个主要问题。在当今数据驱动的商业环境中，基于大模型的会话式数据分析工具极大地促进了企业决策的效率和质量。然而，随着这些工具的广泛应用，其两大核心挑战——准确性和可解释性，逐渐成为行业发展的瓶颈。
准确性的重要性和难度
准确性对企业决策的影响是不言而喻的。准确的数据分析结果可以为企业带来清晰的市场洞察、有效的战略规划和精准的执行计划。然而，当决策者依赖不准确的数据时，可能会导致资源浪费、战略错误，甚至损害企业声誉。准确性问题在对话式数据分析工具中尤为严重。
当前大型模型在对话式数据分析中精度较低的原因是多方面的。其中，自然语言的歧义性是一大障碍。用户的问题可能有多种解释，模型可能无法准确捕捉用户的真实意图。数据质量问题不容忽视。如果输入模型的数据出现错误或不一致，输出的分析结果自然会受到影响。此外，模型本身的局限性也是一个因素。许多模型是使用通用数据集进行训练的，这可能导致它们在特定行业或领域的应用程序中表现不佳。
可解释性的重要性和难度
可解释性在提高用户对人工智能系统的信任和提高决策透明度方面发挥着关键作用。当用户能够理解人工智能提供的分析结果背后的逻辑和数据来源时，他们就更有可能接受并根据这些结果做出决策。可解释性还有助于识别和纠正模型错误，从而提高整体决策质量。
然而，现有技术在提供可解释性方面面临重大限制。许多先进的大型人工智能模型经常被批评为“黑匣子”模型，因为它们的决策过程对用户来说是不透明的。这种不透明性使得用户很难验证人工智能的输出并根据输出进行进一步的探索或提出改进建议。此外，即使某些模型提供了一定程度的可解释性，但这些解释往往过于技术性，对于非技术背景的决策者来说可能难以理解。
这些挑战在对话式数据分析工具中变得更加明显。用户通常期望通过自然语言交互获得直观、易于理解的分析结果和建议。然而，当模型无法提供清晰的解释或解释过于复杂时，用户的信任和满意度就会受到影响。这不仅限制了人工智能工具的实用性，也阻碍了企业从数据中获取最大价值的能力。
Kyligence的“药方”是什么？解决这些挑战需要技术创新、数据质量管理和用户界面设计的共同努力。因此，Kyligence 声称能够实现95% 的AI 对话准确率和100% 的可解释性。它是如何做到的？
具体而言，Kyligence 在以下方面的探索值得借鉴：
1. 多Agent架构
Kyligence 的多智能体架构是其AI 解决方案的核心。该架构通过将用户的自然语言查询转换为特定指标查询，然后根据这些指标生成SQL 查询，确保AI 在处理业务用户查询时聚焦。性别和准确性。这个转换过程不仅提高了查询的准确性，而且通过减少不相关数据的处理，提高了整体数据处理效率。正如Kyligence CTO 李阳在2024 年发布会上强调的那样，这种架构使AI 能够更好地理解和执行指标相关任务，为用户提供更准确的数据支持。
Kyligence技术方案：LLM-指标查询-SQL查询
在多代理架构中，每个代理承担特定的角色和任务。主代理负责解析用户的自然语言输入并将其映射到预定义的度量查询。这个过程涉及复杂的自然语言处理技术，包括语义理解、意图识别和实体提取。一旦用户的查询转换为指标查询，这些查询将进一步转换为SQL语句在后端数据库上执行。这种两步转换过程确保了查询的准确性和可解释性，因为用户可以清楚地看到他们的自然语言问题如何转换为特定的指标查询。
2.指标体系作为统一的数据语言
Kyligence 的统一指标系统是其解决方案的另一个关键组成部分，为企业提供标准化的数据表示方式，确保数据的一致性和准确性。这样，不同的业务部门和团队可以使用相同的数据术语进行沟通，从而降低沟通成本和潜在的误解。统一的指标系统使人工智能能够更好地理解和响应用户的查询，因为人工智能可以依靠一组明确定义的指标来构建其响应。
指标体系的建立需要对企业数据的深入理解和精心设计。 Kyligence解决方案总监甘田在演讲中提到，通过指标平台，企业可以有效整合业务知识资产和数据资产。这意味着企业可以将其业务逻辑和规则编码到指标定义中，从而允许人工智能在回答问题时考虑该业务逻辑。例如，如果用户询问销售增长情况，人工智能可以利用指标系统中定义的销售指标来提供准确的答案，而不是依赖模糊或不相关的数据。
统一的指标体系还为AI在不同业务场景下复用现有数据资产提供了机制。这种可重用性不仅提高了人工智能的效率，也保证了数据的一致性和可比性。当人工智能需要回答跨部门或业务线的问题时，它可以依靠统一的指标系统来提供全面、准确的视图。
3.安全驾驶模式
安全驾驶模式是Kyligence AI 解决方案的重要组成部分，旨在确保AI 提供数据分析的准确性和可靠性。在这种模式下，人工智能的对话严格限于特定分析主题的上下文。这意味着人工智能响应和查询是根据预定义的上下文生成的，从而减少了潜在的错误和误解。
这种限制不仅提高了人工智能在特定领域的专业性，而且通过匹配系统中指标的语义生成指标查询，保证了数据查询的准确性。例如，如果用户询问有关销售增长的问题，AI只会在与销售相关的指标和数据范围内进行查询，避免了无关数据的干扰，从而提供更准确的分析结果。
此外，安全驾驶模式有助于保护企业数据的安全。通过限制人工智能查询的范围，企业可以确保敏感信息不被泄露或滥用。该模式下的操作符合企业的数据治理政策，保证数据的合规使用。
4. AI智能归因与对话数据分析
Kyligence的AI解决方案还具有智能归因能力，可以快速识别和定位业务痛点，为用户提供针对性的分析和建议。 AI通过对话式数据分析与用户互动，根据用户的具体问题提供定制化的分析结果和解决方案。
这种交互方式不仅提高了AI回答的准确性，也让用户通过清晰直观的对话更好地理解AI提供的答案和建议。用户可以通过自然语言与AI进行交流，AI可以根据用户的意图和上下文提供相关的数据分析。这种双向通信极大地增强了用户体验。
Kyligence 的AI 系统还具有不断学习和自我完善的能力。通过用户的反馈和监督，AI可以不断优化其性能。每当用户纠正或添加人工智能的答案时，系统就会从反馈中学习，并将这种学习应用到未来的对话中，逐渐提高对话的准确性和可解释性。
这种持续学习的过程不仅依赖于用户反馈，还包括适应新数据和趋势。随着企业数据的不断积累和更新，Kyligence的AI系统可以及时调整模型和算法，以适应新的业务需求和市场变化。
目前，Kyligence的对话式数据分析产品已在多个行业落地。例如，在金融领域，Kyligence 与某领先城市商业银行合作，通过AI 自然语言交互满足银行高效处理灵活报表和分析需求，显着提升数据使用效率，AI 对话准确率已达到95%，为银行大规模推广人工智能应用奠定了坚实的基础。
在零售行业，Kyligence 帮助某顶级连锁餐厅升级指标平台，结合最新的生成式AI 技术，让一线员工轻松使用AI 数字助理，降低业务人员使用数据的门槛，提高数据决策水平-制作。功效。此外，Kyligence 还服务于医药行业，与跨国制药公司合作，打造精准敏捷的业务分析平台。以AI+指标平台的形式满足业务部门复杂的分析需求，提升业务洞察质量和决策效率。
这些案例充分展示了Kyligence对话式数据分析产品在不同客户实际实施场景中的有效性。它们不仅解决企业级生产场景中的准确性、安全性、成本、人工智能治理等问题，而且让人工智能更好地服务企业，推动企业数字化转型和智能化升级。
新生产力的好帮手会话式数据分析技术的发展不仅是人工智能领域的飞跃，也是驱动新生产力发展的重要力量。该技术结合人工智能大模型和大数据分析，为企业和整个社会带来前所未有的价值。
具体来说，对话式数据分析可以在以下几个方面产生重要价值：
提高决策质量和速度
在企业经营中，决策的质量和速度往往直接关系到竞争力和市场反应能力。对话式数据分析技术使决策者能够通过自然语言与AI系统交互，快速获得数据洞察和分析结果。这种即时的数据访问和分析能力大大缩短了从数据收集到决策执行的时间周期，提高了企业的敏捷性和适应性。例如，通过人工智能分析，企业可以快速识别市场趋势，调整生产计划和营销策略，以应对消费者需求的变化。
降低数据分析门槛
传统上，数据分析被视为一项需要专业技能的工作。然而，会话式数据分析技术的流行和易用性使得非专业人士也可以轻松地进行数据分析。这项技术的推广有助于打破数据孤岛，让更多员工参与到数据驱动的决策过程中。这不仅提高了全体员工的数据素养，还将数据驱动的元素注入企业文化，促进组织内部的知识共享和创新。
推动个性化、智能化服务
随着人工智能技术的不断进步，对话式数据分析工具变得越来越智能。通过学习和理解用户的行为模式和偏好，人工智能系统可以提供更加个性化的服务和建议。这种个性化不仅提高了用户体验，也使企业能够更精准地满足客户需求，增强客户忠诚度。例如，零售公司可以使用人工智能来分析客户的购买历史和偏好，并提供个性化的产品推荐和优惠，从而提高销售额和客户满意度。
推动产品和服务创新
对话式数据分析技术为企业提供了深入了解客户需求和市场动态的新方法。通过分析客户反馈、行为数据和市场趋势，公司可以发现新的产品机会和服务需求。这种深入的洞察有助于企业在竞争激烈的市场中保持创新，并开发满足市场需求的新产品和服务。例如，通过分析社交媒体上的消费者讨论，公司可以发现潜在的产品改进或全新的产品创意。
推动社会数字化转型
会话式数据分析技术的广泛应用不仅限于企业，它也正在对社会的数字化转型产生积极影响。在教育、医疗、交通等公共服务领域，该技术可以帮助机构更有效地管理和分析数据，提高服务质量和效率。例如，在医疗领域，人工智能可以通过分析患者的病历和实时监测数据，为医生提供更准确的诊疗建议。
综上所述，会话式数据分析技术对于新生产力的发展具有多维度的价值。随着技术的不断进步和应用的不断深入，会话式数据分析技术将持续对社会产生深远的影响，推动生产力的不断发展和升级。
