“超級人工智能將在‘幾千天內(nèi)’降臨。”
最近,OpenAI 公司 CEO 山姆·奧特曼在社交媒體罕見發(fā)表長文,預言了這一點。之前,很多專家預測超級人工智能將在五年內(nèi)到來,奧特曼的預期,可能讓這個數(shù)字變得更加樂觀。
超級人工智能,即Artificial Super Intelligence,ASI,指智慧程度遠超人類的人工智能,奧特曼認為,“它能夠真正學習任何數(shù)據(jù)的分布模式”,“產(chǎn)生任何數(shù)據(jù)分布底層規(guī)則。”
“數(shù)據(jù)”成為ASI這個人類愿景的關鍵詞,而在通往ASI這條路上,越來越多與數(shù)據(jù)高度相關的工具或應用正在實現(xiàn)快速發(fā)展,這其中就包括在企業(yè)內(nèi)深度挖掘數(shù)據(jù)價值、支撐數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能(BI),其進展,與AI應對數(shù)據(jù)的能力演進同頻共振。
在中國,根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù),預計到 2029 年,中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模將超過30億美元,未來 5 年市場年復合增長率(CAGR)達到20%左右。
然而,BI價值被廣泛認可,但長期以來面臨的“產(chǎn)品力”難題也不容忽視,例如高度的專業(yè)性導致企業(yè)內(nèi)部人群覆蓋度不足(只有特定人群才有能力使用),以及BI輸出能力有限,包括報表形式單一、數(shù)據(jù)分析深度不足等。
這時候,正通往ASI、處在高速發(fā)展中的AI,找到了用武之地。
從ANI(狹義人工智能,包括各類助手)到AGI(通用人工智能,目前的探索)最終到ASI,AI對數(shù)據(jù)的理解、價值挖掘是一個越來越深入的過程,在千行百業(yè)逐步實現(xiàn)場景驅(qū)動價值,最終走向奧特曼的預言。以大模型為代表的AI與BI結(jié)合的智能BI,成為這其中的典型代表、注解。
以聊天式BI(ChatBI)為主要外在表現(xiàn)形式,智能BI正成為眾多廠商追捧的方向。例如思邁特在8月初發(fā)布的基于AI Agent的新一代智能BI,Smartbi AIChat 白澤,一款如同ChatGPT聊天式交互就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的便捷高效的工具。
在大模型的加持下,BI的“產(chǎn)品力”正迎來新的突破。
智能BI,強化BI“產(chǎn)品力”
從產(chǎn)品視角看,大模型與BI結(jié)合帶來的“升級”價值體現(xiàn)為多個方面。
1、使用門檻不斷降低
智能BI以對話式BI面向業(yè)務人員,業(yè)務需求不再需要通過數(shù)據(jù)分析師甚至IT工程師“翻譯”,而直接可以滿足和實現(xiàn)。以思邁特白澤產(chǎn)品體驗為例,簡單的指令就能獲得想要的柱狀圖:
沒有拖拽組件、創(chuàng)建儀表盤和報告,更加直觀、靈活和高效。
2、呈現(xiàn)形式不斷豐富
智能BI能夠自動生成更多類型的圖表和報告,從而幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。
例如,思邁特白澤產(chǎn)品能夠以自然語言調(diào)用Pyecharts 所有 30+圖形組件,如柱圖、餅圖等,還能對標題、圖例等進行調(diào)整。
在智能BI下,用戶可以探索與開發(fā)更多的展現(xiàn)形式,業(yè)務支持與數(shù)據(jù)挖掘會變得更加有效。
3、數(shù)據(jù)分析的客戶價值不斷強化
如果說交互簡單、輸出形式豐富還只是數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的“外在”,那么數(shù)據(jù)準確性則是產(chǎn)品能夠給客戶帶來價值的核心所在。
目前,微軟、思邁特等廠商所開發(fā)是智能BI,幾乎都在過去BI的儀表盤和報表基礎之上新增了一種或多種數(shù)據(jù)分析能力,例如時間計算、歸因分析、數(shù)據(jù)預測、數(shù)據(jù)解釋等。
以歸因分析為例,在思邁特白澤產(chǎn)品中,需要查找某個月份合同金額異常的原因,只要向它問詢,就會給出可能的原因:
在具體應用中,某證券公司在經(jīng)營分析會上,發(fā)現(xiàn)儀表盤上的異常指標,直接詢問思邁特白澤,就可實現(xiàn)對異常指標進行進一步的分析和探查。
由此可以看出,智能BI正在讓BI從簡單的描述性+少量的診斷性,走向深入的診斷性+結(jié)合內(nèi)外部知識的指示性,甚至直接給業(yè)務人員、管理人員開出“處方”。
當然,除了這三點,在企業(yè)客戶對數(shù)據(jù)安全越來越關注的當下,智能BI在權(quán)限控制上同樣出色,其中思邁特白澤產(chǎn)品通過對接統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)權(quán)限控制,滿足金融級數(shù)據(jù)權(quán)限控制,加上對大模型私有化部署的支持,企業(yè)對數(shù)據(jù)安全不再有后顧之憂。
“產(chǎn)品力”背后,是AI+BI的多重門檻
強化產(chǎn)品力,大模型正在給BI行業(yè)帶來新的增長曲線,甚至正在成為未來市場的主要增長動力。但是,AI+BI又并非一件“人人可以跟風”的事,存在客觀上的門檻。
綜合下來,這導致了一個結(jié)果:BI行業(yè)原本就十分激烈的競爭會更加白熱化,難以維持穩(wěn)態(tài)格局,一些廠商正在借AI+BI的機遇實現(xiàn)彎道超車,這不僅為國內(nèi)廠商提供了一個逆襲國際老牌廠商的機會,同時也讓一些廠商能夠憑借智能BI的獨特優(yōu)勢,在行業(yè)中占據(jù)更有利的地位。
前者,國外已經(jīng)發(fā)展多年的BI廠商逐步被國內(nèi)廠商所趕超,在《中國商業(yè)智能和分析軟件市場跟蹤報告,2023H2》中,目前BI 市場 TOP 10分別為帆軟、微軟、百度、SAP、思邁特、永洪、浪潮、Salesforce、IBM、億信華辰,這表明市場已經(jīng)從單一的國外廠商主導轉(zhuǎn)變?yōu)閲鴥?nèi)外廠商共同競爭的局面。特別值得一提的是,在前10廠商中,目前只有微軟與思邁特已推出直接的智能BI產(chǎn)品,并且在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)大背景下,國內(nèi)廠商優(yōu)勢則更為凸顯,各因素疊加,成為攪動行業(yè)格局的重要原因。
后者,同樣在IDC的這份報告中,各廠商的增速與排名并不匹配,市場與馬太效應相去甚遠,如增速最快的為總體排名第五、中國BI廠商排名第二的思邁特,其以45.7%的增長率排名行業(yè)第一,遠超其他同行,是市場平均水平的12倍以上。而這種強勁表現(xiàn),恰恰與智能BI的發(fā)展密不可分。
分析這種行業(yè)格局的變化趨勢,做好智能BI的幾個門檻逐一顯露出來——既然是AI+BI,那么“AI”、“BI”、“+”一個都不能少。
1、“AI”——大模型只是AI運用到BI的一次進階
智能BI,首先必須建立在長期的“智能”融合上。
增長迅猛的思邁特,很早就開始了對AI的前瞻性布局,2019年其在行業(yè)內(nèi)首次實現(xiàn)AI與數(shù)據(jù)分析的融合,并基于自主研發(fā)的自然語言分析(NLA)實現(xiàn)了對話式分析功能,隨后又在業(yè)界率先發(fā)布了將AI融合到數(shù)據(jù)分析中的ABI平臺,然后才有2023年將大模型技術(shù)和BI產(chǎn)品結(jié)合推出對話式分析大模型版本,最終促成了白澤的出現(xiàn)。
這背后說明,智能BI對大模型的利用,應當只是AI+BI的一次“機遇”兌現(xiàn),那些直接想要跟風在BI產(chǎn)品中“添加”大模型的做法,可能因為缺乏基礎很難行得通,這不是風口,只能是有準備的仗。
這突出表現(xiàn)為思邁特在對話式分析上相對行業(yè)更加凸顯的技術(shù)優(yōu)勢,例如白澤在功能上十分類似ChatGPT-o4之上提供的 Advanced Data Analysis 能力——用戶指定CSV 或 Excel 文件,ChatGPT理解問題,生成Python 代碼去解決用戶問題(圖:Advanced Data Analysis實例,查天氣數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、作圖)
這背后要求的計算能力分層等能力成為思邁特做智能BI的獨特AI技術(shù)優(yōu)勢,最終能夠執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)分析邏輯,而不僅僅是簡單的查數(shù)。顯然,這只能來源于長期的AI布局。
2、“BI”——AI+BI本質(zhì)是AI for BI,BI能力積累是核心
從文本框自然語言交互不難看出,AI+BI對產(chǎn)品力的提升,本質(zhì)上是在解決BI的“最后一公里”問題,某種程度上,AI+BI就是AI for BI,因此BI能力積累仍然是核心、是關鍵。
而拆解下來,BI的積累無非是數(shù)據(jù)模型和指標模型,這恰恰也是獲得快速增長的思邁特在底層模型上所積累的優(yōu)勢所在,例如在數(shù)據(jù)模型上,星座模式、多事實表、OLAP分析能力等能夠直接與老牌的微軟PowerBI的Dax對標,以及在指標模型上對數(shù)據(jù)模型有更強的封裝能力,提供了多業(yè)務視角的管理能力,更好地與場景結(jié)合。
實際上,這也說明,在AI+BI的組合中,BI 是往下,在底層數(shù)據(jù)架構(gòu)上解決了與大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺的對接,屬于基礎數(shù)據(jù)架構(gòu)的延展,而AI則往上,解決智能分析應用、業(yè)務執(zhí)行的問題,從而形成了一個完整的體系。
形象地說,這很像電商+快遞,我們用戶只要下單、等待快遞送貨即可,但這背后卻要有十分龐雜的電商運營體系+全國乃至全球物流體系,這是看不見但核心的內(nèi)容。
3、“+”——場景實踐是后進者的“嘆息之墻”
增速遙遙領先的BI廠商是國產(chǎn)排名第二的思邁特,而在BI市場上,另一件事也十分值得玩味:工信部賽迪研究院旗下賽迪顧問發(fā)布的《2023中國銀行業(yè)IT解決方案市場份額分析報告》中,2023年銀行業(yè)商業(yè)智能軟件產(chǎn)品市場上,市場占有率第一同樣是思邁特。
行業(yè) Know-how是AI+BI的如何“+”的關鍵問題,只有面向行業(yè)與場景有深入的實踐,才能做好智能BI。
在特定行業(yè),如果沒有實踐沉淀,后進者很難獲得競爭優(yōu)勢,這既包括BI新玩家,也包括市場成熟BI廠商在面向某些缺乏實踐認知的特定行業(yè)時——金融行業(yè)的BI市場占有率排名恰恰是這種現(xiàn)象的產(chǎn)物,市場最終只相信、只愿意選擇“懂行”的BI廠商。
回過頭來看,如果說行業(yè)知識是能量儲備,那么AI大模型就成為價值爆發(fā)的引線,從思邁特案例不難看出,能夠獲得攪動市場格局的大增速,與其沉淀 BI 數(shù)據(jù)分析行業(yè) 13 年、積累了5000+的客戶經(jīng)驗有直接關系,在金融之外,思邁特還完成了政府、制造、醫(yī)療、教育等眾多行業(yè)知識的儲備,從官方透露的信息看,以智能BI,其已經(jīng)成功簽單某頭部券商客戶和某大型集成商,同時還在持續(xù)跟進 100+大型客戶,這是行業(yè) Know-how對BI廠商巨大價值的直接呈現(xiàn)。
由此可見,做好智能BI,“AI”、“BI”、“+”一個都不能少,它們都是智能BI在誕生伊始自帶的“壁壘”,那些稟賦全面的廠商,正借此獲得新的市場機遇。
結(jié)語
從2023年開始,AI、大模型在千行百業(yè)改變著時代格局,問答式查詢、智能助手(Copilot)類功能,極大改善了產(chǎn)品易用性,并顯著降低了進行專業(yè)業(yè)務分析的操作難度。
智能BI正是處在這樣的浪潮中,它不僅幫助用戶從數(shù)據(jù)獲取價值、實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化運營,還能助力業(yè)務人員優(yōu)化流程、為客戶提供更好的服務體驗等,智能BI從各個維度直接提升企業(yè)的競爭力和效率,對企業(yè)的改變和價值要更加深遠。
“AI”、“BI”、“+”全面進擊,在思邁特等行業(yè)廠商的努力下,BI正在與大模型不斷融合,數(shù)據(jù)的寶藏被智能BI進一步挖掘,企業(yè)業(yè)務決策正在朝著更高的智能化和自動化邁進,而與此同時,智能BI也在成為思邁特這樣的BI企業(yè)全面提升競爭力的致勝法寶,成為個體企業(yè)甚至整個行業(yè)實現(xiàn)第二增長曲線的武器。
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