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作者丨李程程

本文首發(fā)于鈦媒體APP。

基于收集、管理和分析數(shù)據(jù)的商業(yè)智能領(lǐng)域，如何看待 AIGC 這股浪潮？

在12月1-3日鈦媒體集團(tuán)舉辦的 2023T-EDGE 全球創(chuàng)新大會(huì)上，衡石科技創(chuàng)始人、CEO 劉誠(chéng)忠分享了關(guān)于人工智能時(shí)代下，商業(yè)智能（Business Intelligence）領(lǐng)域的變化與啟示。

衡石科技創(chuàng)始人、CEO劉誠(chéng)忠在鈦媒體2023T-EDGE全球創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)表主題 演講

劉誠(chéng)忠認(rèn)為，數(shù)據(jù)的本質(zhì)，是拉通每個(gè)人理解業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)視圖，我們用數(shù)據(jù)語(yǔ)言溝通，是因?yàn)樗梢詫?duì)齊不同協(xié)作方心中對(duì)同一個(gè)商業(yè)場(chǎng)景的理解。相對(duì)來說，商業(yè)分析中的指標(biāo)口徑的計(jì)算邏輯，是能夠且需要被精準(zhǔn)定義的。

舉例來說，通過 BI 分析，我們可以了解，在不同渠道投放廣告給公司收入帶來的影響，進(jìn)而找到最優(yōu)的投放比，去精準(zhǔn)地調(diào)控營(yíng)銷手段。

在人工智能奇點(diǎn)降臨的時(shí)代下，劉誠(chéng)忠認(rèn)為，BI 和 AI 必須結(jié)合在一起才可以實(shí)現(xiàn)相對(duì)理想的效果，AI的作用是讓整個(gè)數(shù)據(jù)分析非常專業(yè)的門檻下降，變成所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景都可以自由結(jié)合的基礎(chǔ)能力。BI 的作用是當(dāng) AI “胡說八道”的時(shí)候，BI 的建模過程能夠有效地收束問題域，讓結(jié)果得到更精準(zhǔn)的控制。

以下是劉誠(chéng)忠在鈦媒體 2023T-EDGE 的演講實(shí)錄，經(jīng)鈦媒體 APP 編輯：

感謝尊敬的各位來賓朋友，很高興可以在這里分享。

今天正好是 ChatGPT 上線一周年，這一年，整個(gè)行業(yè)，特別是軟件高科技行業(yè)掀起了血雨腥風(fēng)。我們?cè)诘男袠I(yè)叫做商業(yè)智能，已經(jīng)是在企業(yè)軟件比較主流的賽道，大家熟知的報(bào)表、看板、商業(yè)分析場(chǎng)景、供應(yīng)鏈分析、營(yíng)銷分析，都是廣義上商業(yè)智能的范疇。

我想用我在行業(yè)中看到的真實(shí)案例，讓大家客觀地看一下 AI 的巨大威力，及其局限性。

技術(shù)的進(jìn)化并非一蹴而就，而是循序漸進(jìn)。AI 的進(jìn)化經(jīng)歷了非常長(zhǎng)的時(shí)間，我們不太可能在短期內(nèi)面臨180度調(diào)轉(zhuǎn)的局面。所以我想給大家分享的第一個(gè)信是：沒有必要恐慌，這個(gè)過程還非常長(zhǎng)。為什么說 AI 技術(shù)進(jìn)化需要很長(zhǎng)時(shí)間？對(duì)于比較簡(jiǎn)單的軟件產(chǎn)品而言，如果你的資源足夠多，你可以加速完成研發(fā)工程。而對(duì)于復(fù)雜的軟件產(chǎn)品而言，每一年研發(fā)投入都建立在過去很多年的研發(fā)投入基礎(chǔ)之上，是不能并行加速的，沒有辦法用資源來逃脫這個(gè)過程，你需要一層一層地設(shè)計(jì)、抽象、進(jìn)化，最后做到非常高的工程的復(fù)雜度。

在過去五十年，或者過去半個(gè)世紀(jì)，AI 發(fā)展的真實(shí)情況是非常漫長(zhǎng)曲折的，艱辛程度超過大家的想象。這個(gè)過程類似我們找到了一片地基，我們修了一棟大廈，我們修到20層的時(shí)候發(fā)現(xiàn)這個(gè)地基有問題，我們就把樓給廢掉了重新建，這是 AI 發(fā)展史上幾次進(jìn)入理論研究死胡同時(shí)真實(shí)發(fā)生的情況。于是我們重新用另外的技術(shù)路線開始 AI 研究和設(shè)計(jì)工作，我們又修到50層，發(fā)現(xiàn)又廢掉了。最近這幾年才在大語(yǔ)言模型上面找到一片目前看上去很堅(jiān)實(shí)的地基，我們修到一百層，逼近了我們所說的 AGI 的通用人工智能的高度，但是目前沒有任何證據(jù)表明這個(gè)確定性，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)刂v還有很長(zhǎng)距離，同時(shí)也不是沒有可能再出現(xiàn)一次推倒重建的過程。

從全球來看，關(guān)于 AI 主流觀點(diǎn)還是明顯地分為兩派，一派是非常樂觀，認(rèn)為這個(gè)事情會(huì)在1—3年內(nèi)為大家生活帶來翻天覆地的變化，另外一派是比較保守，我自己本人偏向保守的，作為計(jì)算機(jī)科班學(xué)生和在實(shí)際行業(yè)從業(yè)人員來說。我認(rèn)為理解熟悉計(jì)算機(jī)發(fā)展史的人都不會(huì)輕易樂觀，在創(chuàng)新研發(fā)的狂熱面前我們永遠(yuǎn)要保持冷靜。

我們看一下我的行業(yè)——商業(yè)智能，這包括各個(gè)領(lǐng)域里面越來越多采用的報(bào)表、看板、駕駛艙各種供應(yīng)鏈分析，AI 出來后，我很多好朋友給我發(fā)來安慰的電話：數(shù)據(jù)加上 AI，不需要分析了，你們被折疊了，我對(duì)你表示慰問。

我當(dāng)時(shí)也有一點(diǎn)小緊張，理論上，data 加上 AI，大家可以自由問答的話，每個(gè)人都會(huì)很喜歡這樣的助手，確實(shí)不太需要 BI 建模和分析的過程，即問即答都可以，還分析啥呢？

從第三季度開始，這些嘗試都不是很順利，紛紛受阻，大家重新打來電話說，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)上面加 AI 跟 BI 結(jié)合是特別好的場(chǎng)景，恭喜你找到很好的機(jī)會(huì)。人生大起大落真是太刺激了，突然之間所有伙伴回來說 AI 加上 BI（可能是）能夠達(dá)到智能問答非常靈活的最佳方式。

數(shù)據(jù)的本質(zhì)，是每個(gè)人理解業(yè)務(wù)的一種視圖，我們用數(shù)據(jù)語(yǔ)言溝通，是因?yàn)樗梢詫?duì)齊不同協(xié)作方心中對(duì)同一個(gè)商業(yè)場(chǎng)景的理解。相對(duì)來說，指標(biāo)口徑的計(jì)算邏輯是能夠并且需要被精準(zhǔn)定義的。

這個(gè)情況下，為什么說商業(yè)智能的事情很重要？我們回頭來看一下，所謂商業(yè)智能最直觀體現(xiàn)是如下圖這樣的看板，表現(xiàn)的是我在不同渠道投放廣告給自己收入帶來的量的變化。這樣的話，我可以找一個(gè)最優(yōu)的投放比，去精準(zhǔn)地調(diào)控我的營(yíng)銷手段。這樣的圖生成看上去不是很難對(duì)不對(duì)，到底是什么問題需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)投入數(shù)百億美金的長(zhǎng)期研發(fā)創(chuàng)新來解決呢？答案是這個(gè)過程如何才能（持續(xù)）做到（足夠的）實(shí)時(shí)精確和靈活應(yīng)變。

下圖是全球某知名廠商在20年內(nèi)產(chǎn)品迭代的版本變化，這里面有幾次斷檔，產(chǎn)品做到一定程度推不下去了，三年之后出的新的版本，這個(gè)證明我剛才說的話，每個(gè)版本建立在之前所有版本努力的基礎(chǔ)上。

為什么 AI 可以在商業(yè)智能領(lǐng)域做到加速？在過去三四十年，從 Excel 開始我們已經(jīng)開始做商業(yè)智能的努力。我們把數(shù)據(jù)合到一起存到某個(gè)地方，最后給我們業(yè)務(wù)部門看。這個(gè)過程看上去是平鋪的，實(shí)際上從投入和成本來說，數(shù)據(jù)的清理加工和建模準(zhǔn)備工作占到整個(gè)過程的90%。真正做報(bào)表和分析的工作，在實(shí)際過程中只占到10%，這是過去很多年真實(shí)的現(xiàn)狀。

我標(biāo)題里的智能商業(yè)這個(gè)詞是阿里的曾鳴教授講到的，他以電商推薦和搜索引擎等典型互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景舉例，未來商業(yè)體是實(shí)時(shí)被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，被算法所決策的，在他的描述里面，商業(yè)智能相對(duì)來說是靜態(tài)孤立的報(bào)表。

這里面存在一點(diǎn)誤解，其實(shí)整個(gè)商業(yè)智能也是在往更加實(shí)時(shí)，更加智能和更加靈活的方向發(fā)展，并且在無(wú)縫整合進(jìn)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。我們過去三十年技術(shù)發(fā)展，都在把分析的工作往下圖右邊趕。這個(gè)圖想表達(dá)的核心問題在于，當(dāng)我是最右側(cè)的報(bào)表和數(shù)據(jù)分析的消費(fèi)者時(shí)，比如我作為運(yùn)營(yíng)主管，對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)有任何疑問的時(shí)候，數(shù)據(jù)是給左邊數(shù)據(jù)工程師。我希望業(yè)務(wù)方被真正賦能，分析壓力不要給到數(shù)據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，工具越來越自動(dòng)化，讓業(yè)務(wù)方更自主地做這個(gè)事情。原因很簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)分析歸根結(jié)底是一個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)動(dòng)作，不是 IT 動(dòng)作。

業(yè)務(wù)指標(biāo)層的增加是 BI 產(chǎn)品在過去幾年最大的一個(gè)進(jìn)步。這個(gè)進(jìn)步是說明，我們通過業(yè)務(wù)指標(biāo)這一層沉淀商業(yè)領(lǐng)域的行業(yè) konw-how 知識(shí)，用指標(biāo)體系這樣的一個(gè)可以管理的實(shí)體概念來承接和沉淀每一個(gè)商業(yè)場(chǎng)景的領(lǐng)域模型。通過在 BI 過程中引入明確的指標(biāo)管理動(dòng)作讓分析工作真正回到業(yè)務(wù)，而不是停留在技術(shù)和數(shù)據(jù)工程師的環(huán)節(jié)，這是它的一個(gè)主要價(jià)值。

后來我們發(fā)現(xiàn)，這個(gè)地方的進(jìn)化，恰好就是 BI+AI 最佳的場(chǎng)景，我們都希望在商業(yè)分析的時(shí)候有這樣的助手，這個(gè)助手能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)面對(duì)數(shù)據(jù)看板的任何問題，能馬上回應(yīng)我的追問。這個(gè)地方核心價(jià)值在于，在有數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，我可以方便地去發(fā)現(xiàn)和追問一些連帶問題，真正的開始進(jìn)行業(yè)務(wù)探索。

從十年前開始，在整個(gè) BI 商業(yè)智能領(lǐng)域，我們都希望能夠支持問答。提出正確的問題，并得到精準(zhǔn)的回答是這個(gè)領(lǐng)域一直追求的目標(biāo)，ChatGPT 出現(xiàn)之前這個(gè)問題沒有得到很好的解決，那么現(xiàn)在這個(gè)問題，也還是沒有得到完全的解決。(laugh)雖然大模型技術(shù)已經(jīng)往前邁了很大一步，但是只有前面 NLP 的革命性進(jìn)步，還是不足以應(yīng)對(duì)商業(yè)分析這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，對(duì)于提問和回答的精準(zhǔn)性極高的專業(yè)要求！

我們今年的工作取得了一定的進(jìn)展，其實(shí)就是剛才講的業(yè)務(wù)指標(biāo)管理這一層，即指標(biāo)體系對(duì)領(lǐng)域建模的約束定義，加上 AI 語(yǔ)義分析能力，兩者結(jié)合起來能夠基本實(shí)現(xiàn)商業(yè)分析的問答自由，不夸張地說，這的確是行業(yè)內(nèi)有 AI 加持后的最接近理想形態(tài)的商業(yè)智能：語(yǔ)言表達(dá)的靈活性在 BI 的模型約束下，在某個(gè)垂直領(lǐng)域場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)相對(duì)靈活的探索式問答和分析。

衡石成立于2016年，我們一直在引領(lǐng)著行業(yè)在往更加開放、更加智能的架構(gòu)上去創(chuàng)新和合作。我們工作主要有三個(gè)方面：第一，我們產(chǎn)品整個(gè)架構(gòu)是開放式的，面向 ToB 的生態(tài)伙伴。這個(gè)讓衡石成為國(guó)內(nèi)唯一一家，專注于把產(chǎn)品作為基礎(chǔ)能力引擎提供給所有企業(yè)服務(wù)廠商的企業(yè)。所有 SaaS/ISV 廠商都能通過衡石在場(chǎng)景里實(shí)現(xiàn)智能的分析和問答的功能。這里有一個(gè)衡石獨(dú)創(chuàng)性提出的重要假設(shè)：我們認(rèn)為整個(gè)商業(yè)智能后面可能不是一個(gè)孤立的產(chǎn)業(yè)，或者是獨(dú)立的工具，應(yīng)該是基礎(chǔ)能力服務(wù)化的嵌入到所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景里。

第二，我們做了指標(biāo)中心化管理，在 AI 出現(xiàn)之前，我們希望可以做領(lǐng)域建模的知識(shí)沉淀，也就是說我們希望，如果伙伴是 CRM 廠商，可以在業(yè)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建的地方落地自己的方法論，達(dá)到有咨詢高度的產(chǎn)品化方案，這相當(dāng)于利用衡石作為數(shù)據(jù)類產(chǎn)品或者分析場(chǎng)景類產(chǎn)品的零代碼平臺(tái)了。

我們的指標(biāo)板塊的功能增強(qiáng)已經(jīng)開展了兩三年了，基于這部分工作，我們打造了第三個(gè)重要功能領(lǐng)域 AI copilot ——分析的時(shí)候能夠給到數(shù)據(jù)分析的助手，通過智能問答的方式給運(yùn)營(yíng)人員、報(bào)表的消費(fèi)者比較及時(shí)的反應(yīng)，他們的一些洞見、探索可以跟助手配合實(shí)現(xiàn)。

這個(gè)地方的關(guān)鍵場(chǎng)景是可以支持探索，支持發(fā)現(xiàn)式的提問，來得到我在商業(yè)分析的時(shí)候，我沉浸式地體驗(yàn)，跟著自己的思路完成探索的過程。目前最新進(jìn)展的成果跟微軟推出的 BI Copilot 比較類似，大家在剛才的 demo 中可以看到，AI+BI copilot 最關(guān)鍵的是當(dāng) AI 不理解專有名詞的時(shí)候，可以通過指標(biāo)平臺(tái)的方式來準(zhǔn)確地定義這個(gè)地方的概念上下文和計(jì)算邏輯，這里用提示詞工程的方式是無(wú)法做到產(chǎn)品化準(zhǔn)確落地的。

今天我們?cè)跁?huì)場(chǎng)的訊飛語(yǔ)音的幫助下可以看到，語(yǔ)音的識(shí)別準(zhǔn)確度已經(jīng)非常高了，但是我們還無(wú)法讓通識(shí)模型 AI 在精準(zhǔn)提問的商業(yè)分析里面做到比較滿意。因?yàn)橐粋€(gè)商業(yè)分析的專家在數(shù)據(jù)分析的過程中，對(duì)每一個(gè) KPI 如何計(jì)算，這地方是非常精確的定義。

BI 和 AI 必須結(jié)合在一起才可以實(shí)現(xiàn)相對(duì)理想的效果，AI 的作用是讓整個(gè)數(shù)據(jù)分析從非常專業(yè)的門檻掉下來，變成所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景都可以自由結(jié)合的基礎(chǔ)能力。BI 的作用是當(dāng) AI “胡說八道”的時(shí)候，BI 能夠有效地約束問題域，確保對(duì)話的上下文場(chǎng)景，讓這個(gè)事情得到精準(zhǔn)地控制。

最后是我們衡石的愿景，可視化報(bào)表、BI 數(shù)據(jù)分析和智能的數(shù)據(jù)問答探索這些能力已經(jīng)越來越重要，這對(duì)所有 to B 軟件廠商都是非常重要的功能增強(qiáng)方向。我們覺得 to B 創(chuàng)業(yè)已經(jīng)非常苦了，我們的工作就是在這些需要高密度研發(fā)投入的地方做好標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，大家不用重復(fù)造輪子，至少這些方面的苦可以少受一點(diǎn)。這就是我們的愿景。

謝謝大家。

關(guān)于衡石科技

衡石科技定義新一代 AI-Powered 的分析智能平臺(tái)，專注賦能全行業(yè)的企業(yè)客戶和 SaaS/ISV廠商敏捷構(gòu)建分析應(yīng)用。旗下核心產(chǎn)品 HENGSHI SENSE 讓合作伙伴在自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中輕松上線 AI Copilot、BI分析、指標(biāo)中臺(tái)、運(yùn)營(yíng)看板等功能，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型。衡石科技目前已經(jīng)和亞馬遜云科技、寶尊電商、浩方集團(tuán)、積加ERP、領(lǐng)星ERP、探馬SCRM、微伴助手、紛享銷客、六度人和、衛(wèi)瓴科技、思為科技等數(shù)百家先進(jìn)SaaS/ISV廠商落地深度合作，讓場(chǎng)景化的商業(yè)分析即刻上線，生態(tài)合作已覆蓋數(shù)字營(yíng)銷、ERP、CRM、SCRM、CEM、HR、業(yè)財(cái)費(fèi)控、MES、低代碼、供應(yīng)鏈管理等多個(gè)垂直領(lǐng)域。

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