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商業智能 (BI) 場景中的生成式人工智能 (Gen AI) 正在發生轉變。世界正在從被動式 BI(分析過去的模式)轉向主動式智能(實時洞察未來趨勢并不斷演變的行動要點)。如今，Gen AI 2.0 時代正在將BI 打造成為一個具有思考能力和生命力的系統，它可以不斷演進、不斷修正方向、自我修復，并像人類戰略家一樣行動。如今，BI直觀易用、支持對話，就像利益相關者的合作伙伴一樣。讓我們來探究一下它是如何實現的。
數據故事與敘述
Gen AI 2.0正在創建對話式分析，它利用自然語言處理 (NLP) 技術，允許用戶與 BI 工具之間以人類語言進行對話。這項應用徹底改變了用戶與數據交互的方式，因為它無需編寫代碼、使用復雜的查詢語言或監控多個儀表板。此外，BI 工具還將自動生成詳細的執行摘要。這意味著這些工具會使用算法來檢測模式并進行總結，從而標記異常情況，例如由于市場變化導致的庫存突然下降或由于系統中斷導致的生產成本急劇上升。
由 Gen AI 驅動的 BI 工具將分析歷史數據和當前數據，進行比較，并根據特定情況或輸入提供定制的精準洞察。該應用程序將靜態數據轉化為動態情報，并根據具體情況提供結果。例如，當 BI 工具發現趨勢發生變化(建議行動點背后的原因)時，它可以建議營銷團隊根據目標受眾(特定人群)調整其產品系列的營銷活動(行動點)。
Gen AI 還能夠根據用戶的個人資料創建個性化敘述。它將利用數據和上下文為合適的人群生成合適的信息，并以接收者的語言傳遞這些信息。例如，SaaS 公司的首席技術官將獲得與軟件解決方案相關的技術洞察，而營銷人員將獲得與銷售渠道相關的洞察。
自動駕駛式預測分析和規范分析
與商業智能 (BI) 平臺集成的 Gen AI 功能不僅能夠在儀表板上提供分析，還能進行分析、預測和建議。這意味著企業可以獲得自動駕駛模式下的預測分析和規范分析，BI 工具會不斷學習，根據現有信息模擬未來場景并推薦合適的操作。它們是如何做到的？
通過自學習預測模型，Gen AI 可以提取相關的實時外部數據，例如地緣政治變化、行業趨勢或市場變化，對于某些企業來說，甚至可以提取熱門社交媒體趨勢，以不斷豐富業務或運營預測。這些商業智能 (BI) 工具的用戶可以用簡單的人類語言模擬“假設”場景并獲得即時結果，例如價格點變化對銷售額的影響，或即將來臨的颶風對油價的影響。
但事情遠不止于此。Gen AI 不僅會標記風險，還會提供帶有置信度評分的規范性操作，例如“將 20% 的庫存轉移到 B 倉庫——成本節省的置信度為 87%。”
高度個性化的決策智能
決策者將越來越多地使用“副駕駛”，即由人工智能驅動的虛擬顧問或助理。這些“副駕駛”將為高管層提供支持，涵蓋從日常工作流程到戰略決策的各個方面。企業領導者將根據其決策和領導角色、風格以及在特定領域的經驗和專業知識，定制其關鍵績效指標 (KPI) 儀表盤。
但“副駕駛”最實用的功能或許在于它們能夠識別決策中的認知偏差。它們會通過指出一些心理偏差，例如過度分析當前形勢、過分強調近期趨勢(即所謂的“近因偏差”)或過度依賴個人直覺，從而溫和地引導人們進行更好、更深入的思考。
自修復型 BI 系統的發展
Gen AI 將促進 BI 系統的自修復能力，就像自修復代碼一樣，BI 系統會在出現任何異常或偏差時自動修復。數據漂移是指數據格式或標簽發生變化時發生的；它會導致錯誤、不一致或誤導性結果。自修復型 BI 系統能夠應對突發事件，并快速適應數據漂移，無需任何人工干預。
該系統更深層次的功能是在異常警報之前進行根本原因診斷。借助模式識別和關聯分析，系統不僅會報告問題，還會解釋不一致或錯誤背后的原因，以加快糾正措施(“今年的銷售額下降是由供應鏈中斷造成的”)。
結語
Gen AI 2.0 已引發商業智能領域的巨大變革，尤其是在數據驅動的領域。將通用人工智能 (Gen AI) 主動集成到商業智能 (BI) 系統中，使決策更具動態性和敘事驅動性，也使其更易于獲取和民主化。通用人工智能 2.0 使商業智能的獲取時間從數周縮短到幾分鐘，從而縮短了決策周期并增強了戰略。
浙公網安備 33010602000006號
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