在當(dāng)今數(shù)據(jù)如潮水般涌動的時代，數(shù)據(jù)分析已成為各行各業(yè)決策過程中的關(guān)鍵要素。然而，在金融、制造、零售等多個關(guān)鍵領(lǐng)域，客戶在數(shù)據(jù)分析的道路上仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。數(shù)勢科技，作為數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的領(lǐng)航者，憑借自主研發(fā)的SwiftAgent智能分析助手，在業(yè)界獨樹一幟，贏得了廣泛的認(rèn)可與合作。
在實際應(yīng)用場景中，業(yè)務(wù)人員對于一款既簡便又高效的數(shù)據(jù)分析工具充滿期待，希望借此輕松挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值。然而，SQL的復(fù)雜性如同一道難以突破的障礙，阻礙了非技術(shù)人員在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的進(jìn)展。他們往往將大量時間投入到學(xué)習(xí)查詢語言上，而非用于產(chǎn)生有價值的洞察和采取實際行動。
與此同時，管理團(tuán)隊則渴望獲得即時的深度洞察。遺憾的是，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品難以滿足這一需求。每當(dāng)需要迅速響應(yīng)董事會的數(shù)據(jù)要求時，管理者們總是希望能立刻獲得精確的結(jié)論。盡管當(dāng)前的數(shù)據(jù)大屏能提供直觀的數(shù)據(jù)概覽，但在深入挖掘數(shù)據(jù)深層含義方面卻力不從心。
針對這些痛點，數(shù)勢科技推出了基于大模型Agent架構(gòu)的解決方案——SwiftAgent。這款智能分析助手徹底改變了傳統(tǒng)范式，為業(yè)務(wù)人員和管理團(tuán)隊帶來了全新的數(shù)據(jù)分析體驗。
SwiftAgent通過AI對話式交互，結(jié)合大模型和AI Agent技術(shù)，使用戶僅憑日常交流的語言就能輕松查詢數(shù)據(jù)，無需掌握SQL或Python等專業(yè)查詢語言。它以自然語言的方式引導(dǎo)用戶，即使面對模糊查詢，如“我想看一下最近的銷售情況”，也能迅速提供具體回答，如“最近7天銷售額”或“本月北京地區(qū)銷售額”，供用戶進(jìn)一步細(xì)化查詢。
對于管理團(tuán)隊而言，SwiftAgent帶來了前所未有的數(shù)據(jù)分析效率。以往，高管們需要通過數(shù)據(jù)駕駛艙或大屏查看各項指標(biāo)，但進(jìn)行深入分析或關(guān)聯(lián)分析時，往往需等待分析團(tuán)隊的響應(yīng)，這一過程可能耗時數(shù)小時甚至數(shù)天。而現(xiàn)在，借助SwiftAgent，無論是在PC端還是手機(jī)端，高管們都能隨時隨地通過自然語言進(jìn)行查詢，進(jìn)行高階歸因分析和異常分析，幾乎無需等待就能迅速獲取企業(yè)核心經(jīng)營數(shù)據(jù)。SwiftAgent不僅以圖表形式直觀展示業(yè)務(wù)結(jié)果，還通過文字解釋讓業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、對比和趨勢一目了然，為高管們的精準(zhǔn)決策提供了有力支持。
數(shù)勢科技通過Agent架構(gòu)加語義層的新范式，構(gòu)建了統(tǒng)一的指標(biāo)與標(biāo)簽語義層，即NL2Semantics體系，有效解決了大模型對底層業(yè)務(wù)語義理解難及企業(yè)數(shù)據(jù)口徑不一的問題。該體系建立了易于理解的語義層，包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)、人貨場標(biāo)簽等，解決了數(shù)據(jù)“幻覺”問題，確保了數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、口徑統(tǒng)一且分析可溯源。指標(biāo)一次定義，多次復(fù)用，無需反復(fù)校驗，顯著提升了技術(shù)團(tuán)隊的工作效率。
SwiftAgent作為數(shù)勢科技智能分析解決方案的核心組成部分，以其卓越的功能贏得了用戶的廣泛贊譽(yù)。用戶只需通過自然語言輸入需求，SwiftAgent便能迅速識別并給出精準(zhǔn)的分析結(jié)果。無論是數(shù)據(jù)指標(biāo)的靈活查詢、自動歸因分析，還是可視化報告的自動生成以及指標(biāo)全生命周期的預(yù)警分析，SwiftAgent都能輕松應(yīng)對，為企業(yè)帶來了高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析體驗。
