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作者|长颈鹿
编辑|李水清
智慧报4月12日讯，大数据分析和指标平台提供商Kyligence昨日举办数智论坛暨春季发布会，就金融、零售、制造等行业数据+AI产品和解决方案的思考和经验进行了分享和探讨。
Kyligence最新AI解决方案正式发布。该解决方案由智能车站指示器平台Kyligence Zen和内置的AI数字智能助手Kyligence Copilot组成，可解决AI与指示器的融合问题。论坛分享了人工智能-数据和人工智能-业务融合的领先案例和未来趋势。电脑品牌及价格大全
▲Kyligence的AI数字智能助手
智东西和一些媒体采访了Kyligence联合创始人兼首席技术官李阳和Kyligence解决方案和服务总监田。
Kyligence Copilot是一款基于Kyligence Zen打造的AI数字智能助手。通过集成最新的AI模型技术，它可以帮助管理者智能地评估业务运营的进展，定位风险目标，发现趋势和瓶颈，并提供决策建议。AI解决方案框架可以通过自然语言对话完成围绕业务指标的分析和洞察。
当Zhidx问及最新的AI解决方案与去年相比的新升级时，李阳回答说，与去年相比，今年这个解决方案有了巨大的飞跃。他表示，去年从方案来看，指标平台和数智助手更像是一个空白和样本；最新的AI解决方案集成到企业中的真实场景中，可以解决真实的问题。
▲Kyligence的AI核心技术
当知止问Kyligence的大模型面临什么挑战时，Kyligence解决方案和服务总监甘甜表示，对于更复杂和口语化的自然语言，Kyligence人工智能解决方案仍在解决这个问题。此外，该产品仍然依赖于专业业务人员的感知能力，该公司认为，在未来，AI解决方案将努力朝着拟合自然语言的方向发展。
来自德勤和Kyligence的多位嘉宾分享了现阶段数据+AI在企业场景中的痛点，并带来了AI+指标平台在金融、零售、制造和医药领域的最新成果。
首先，AI对话实现了95%的准确率和100%的可解释性。
Kyligence CTO李洋分享了Kyligence在部分领先企业落地数据+AI的最新成果。他表示，AI商业化的必要条件是在数字智能的真实应用中具有95%的准确性和100%的可解释性，而Kyligence在一家头部城商行的真实场景中做到了这一点。最新的AI解决方案为AI在银行的进一步大规模推广和应用奠定了坚实的基础。
▲为什么AI对话需要很高的准确率和可解释性？
Kyligence Zen的目标管理和指标对齐功能使组织能够从管理者的角度将企业管理分解为相关目标，设置合理的结果或过程指标，并持续跟踪和比较它们，进一步驱动组织的数字化转型。从而达到对齐团队目标、加速业务闭环的目的。
Kyligence AI解决方案转变为基于自然语言的索引查询。如何保证这个指标的准确性？如何保证初始指标定义的准确性？如何避免这种人为错误？
李扬解释道，首先，我们的高精度和可靠性来自于我们独创的目标管理和指标对齐功能。
他问了一个问题，人工智能在做什么？
如果AI的工作是帮助程序员更快更好地编写代码，那么编程语言更适合。但另一方面，如果AI的角色是业务助理，他的用户很可能是不懂技术的业务人员。如果AI的答案有偏差，那么业务人员就无法实际检查他的真实性和可靠性。因此，对于AI结合业务落地来说，通过更清晰易懂的自然语言，是AI从技术转向市场的解决方案。
说到指标，为什么选择指标而不是其他一些东西。因为指标是业务人员可以理解的数据语言，所以似乎最适合的数据是业务人员可以理解的数据。
然后沿着另一个东西，如何规范和统一这个指标。当人们跨部门沟通和合作时，他们会发现每个部门对销售额和成本的定义可能不同。在这种情况下，人们在跨部门沟通时也应该澄清。同样，Kyligence的AI指标平台和数字智能助理也需要管理人员定义指令。
只有当指标数据与业务目标保持一致时，才能真正实现数据驱动的决策和增长。
万事开头难。只有通过积累的知识点才能实现高质量的数据+AI，并使用高质量的实际数据进行训练和决策，从而进行长期的人工智能。
第二，在医疗和餐饮行业，Kyligence提供有针对性的服务。oracle递归查询语句
Kyligence与许多制药公司、餐饮企业和头部银行合作，并甜蜜地将这些实际案例放在一起，以说明产品的实用性。他认为，每个业务都有不同的分析角度。Kyligence的AI解决方案可以给出针对性的风险指标和加强管理建议，并派人直接联系业务的直接负责人，帮助实现更高效的业务处理。
▲Kyligence的AI解决方案帮助一家顶流餐饮。
▲Kyligence的AI解决方案与一家头部制药公司合作。
智能家居英文全称
▲Kyligence的AI解决方案服务于一家头部银行。
在落地AI应用时，企业需要围绕核心业务流程探索“小切口、大深度”的大模型应用场景，构建改变商业模式的“杀手级场景”；同时，大规模模型仍然依赖于大规模训练数据，尤其是高质量数据；企业需要更加注重构建自身的“数据壁垒”，将业务数据沉淀为指标资产。
负责德勤人工智能战略在中国落地的尤钟彬用“内功不变”和“时代千变万化”——大模型时代企业的制胜之道——阐释了人工智能产业的落地。他介绍并分享了过去和现在模型迭代的速度，并表示大模型行业的快速变化使组织面临挑战。
他强调了五个不变的因素:一个完整的AI战略，即如何影响企业的竞争格局，对AI有相对清晰的愿景描述；垂直场景同质化明显，业务深度不足；“紫领人才”的供给缺口加强了对专业人才的重视；控制新的AI风险，提高人工智能的透明度和可解释性；以及数据基础，人工智能时代的成功因素，内部领域知识的操作将越来越加强。
正如游钟彬所说，在快速变化的人工智能时代，企业应保持实力，继续关注战略、人才、风险、数据和生态等“不变”的关键要素。
三是继续夯实人工智能基础要素，规避人工智能产品风险
企业和商业用户更关心的实际上是将数据交给大模型，并认为AI有多个不可靠的因素。Kyligence的两位与会者表明，Kyligence Zen指标平台可以一站式智能解决，大模型不会实际获得任何数据，也不会直接查询数据。AI数字智能助手Kyligence Copilot可以集成AAD等用户认证系统，还可以根据组织结构配置用户的数据访问权限。Kyligence AI解决方案结合数字智能助手获取主要数据，并通过通用大模型给出一些原因和相应的行动建议，形成闭环。因此，Kyligence的解决方案通过索引查询在索引系统中得到保证。
▲确保数据安全的Kyligence指标平台
Kyligence的AI解决方案与国内外的通用模型相连，可以更好地支持高度口语化的业务问题，并提供更符合指数平台的答案。让更多业务通过自然语言获取指标数据和指标纬度，进一步快速定义指标问题。
换句话说，AI解决方案在建立的指标体系基础上，对指标做进一步的数据分析，并对相应指标的涨跌做归因分析。
▲Kyligence的AI解决方案可以准确回答。
与业务共创是AI解决方案的一大亮点。通过业务指标，客户可以自己进行交互式修订和更改。这类似于要求企业先定义一套类似于考核体系的指标，然后再进行智能分析。
结语:AI+数据分析，降低数据使用门槛
Kyligence以全新形态的AI+指标平台满足企业复杂多样的分析需求，提升了业务洞察质量和决策效率；它还结合最新的生成式人工智能技术，在一线人员中推广和使用AI数字智能助手，进一步降低业务人员使用数据的门槛；最后，Kyligence创新性地分析了许多真实场景，使业务评估更加准确。
然而，Kyligence的人工智能解决方案仍然面临着无法识别新服务的感知能力和不精通自然语言处理的挑战。对于处理终端服务和多指标的复杂要求，国内AI行业仍需在完全落地AI技术的道路上继续探索。
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