3年完成數(shù)億元營收，這家公司的大模型Agent產(chǎn)品已經(jīng)開始賺錢了｜產(chǎn)品觀察
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發(fā)布 : 04-20
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作者｜黃楠編輯｜彭孝秋近日有消息稱，微軟將在日本組建數(shù)據(jù)中心，兩年內(nèi)將投入29億美金，旨在全球生成式AI發(fā)展進(jìn)程中，為其提供完備的數(shù)據(jù)及設(shè)備支撐。這也是歷史以來微軟向日本投資的最大一筆金額。數(shù)據(jù)的重要性之于技術(shù)發(fā)展長期存在。大模型浪潮下，數(shù)據(jù)對企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。同時，借助數(shù)據(jù)平臺等智能化手段，高效地管理和應(yīng)用數(shù)據(jù)，更是企業(yè)構(gòu)建場景壁壘、轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的必修課。數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品發(fā)展多年，但仍面臨著諸多挑戰(zhàn)，例如功能性服務(wù)單一、算法更新迭代速度慢、產(chǎn)品使用門檻高等?！笖?shù)勢科技」成立于2020年，是一家數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品提供商，聚焦大金融、高科技制造和泛零售等領(lǐng)域，提供基于大模型增強(qiáng)的智能分析和營銷產(chǎn)品。此前，「數(shù)勢科技」推出新一代指標(biāo)平臺SwiftMetrics 3.0，融合大模型能力的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品數(shù)勢智能分析助手SwiftAgent，可應(yīng)用于數(shù)據(jù)管理、智能分析、營銷等場景中，加強(qiáng)指標(biāo)平臺和營銷平臺的能力。近日，數(shù)勢科技創(chuàng)始人兼CEO黎科峰博士跟硬氪聊了聊產(chǎn)品的開發(fā)思路和數(shù)字化趨勢。對話式數(shù)據(jù)分析，可自動預(yù)警異常問題指標(biāo)平臺SwiftMetrics 3.0是一款指標(biāo)管理、加工和應(yīng)用的一體化工具，基于統(tǒng)一的指標(biāo)體系，提供智能、高效、易用的數(shù)據(jù)分析決策支持。隨著BI（商業(yè)智能）工具和解決方案的快速發(fā)展，前者展現(xiàn)出優(yōu)異的數(shù)據(jù)分析能力，但面對企業(yè)內(nèi)部越來越多的報表數(shù)量，新的問題也隨之爆發(fā)，尤其是在指標(biāo)管理方面。首先是對數(shù)據(jù)需求響應(yīng)速度提出的更高要求。在傳統(tǒng)數(shù)倉+BI模式中，依賴人工開發(fā)的指標(biāo)加工流程復(fù)雜，要經(jīng)歷溝通、排期、開發(fā)、測試再上線，容易形成環(huán)節(jié)拖沓問題，導(dǎo)致對需求側(cè)響應(yīng)緩慢。SwiftMetrics 3.0所提出的全面自動化方案，可以極大提升操作效率和數(shù)據(jù)處理能力。用戶登錄平臺后，可自行創(chuàng)建指標(biāo)，SwiftMetrics 3.0具有一鍵式集成功能，可以對前端數(shù)據(jù)進(jìn)行自助取數(shù)，并在指標(biāo)定義時，自動生成指標(biāo)血緣。指標(biāo)血緣主要用于追蹤數(shù)據(jù)加工的源頭，檢驗(yàn)所產(chǎn)出的業(yè)務(wù)報表是否存在數(shù)據(jù)異常的問題。平臺具備智能預(yù)警歸因的功能，一旦發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)異常，就會啟動自動預(yù)警功能、定位出現(xiàn)異常的位置。智能預(yù)警歸因功能在業(yè)務(wù)分析過程中，數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑不同的情況很常見。例如銷售額相同的情況下，財務(wù)部門的口徑為含稅金額，業(yè)務(wù)部門不含稅等。當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)生改變時，指標(biāo)口徑也要進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而帶來了更大的工作量、運(yùn)維成本也高。數(shù)千張表怎么標(biāo)注，不同表格的關(guān)聯(lián)關(guān)系，是否存在口徑?jīng)_突或不統(tǒng)一的情況？面對上述的諸多問題，SwiftMetrics 3.0中的自動化口徑變更回寫功能可以解決。多數(shù)時候，不懂技術(shù)的業(yè)務(wù)人員并不懂具體場景配備哪些指標(biāo)、對應(yīng)的口徑是什么，SwiftMetrics 3.0通過語義增強(qiáng)配置的方式，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做成了指標(biāo)語義化相關(guān)的生成和配置。因此，用戶只需要描述出場景，就能通過相似度、索引的篩查，找到對應(yīng)的指標(biāo)和自動化生成的口徑變更。同時，平臺支持一鍵回滾至前一版本，使用起來也更靈活。指標(biāo)語義化生成和配置 SwiftMetrics 3.0中還增加了智能分析助手SwiftAgent功能。它以國產(chǎn)大模型為底座，支持多模態(tài)交互查詢，可以輸入包括文本、語音、Excel等數(shù)據(jù)類型，基于自然語言對話的方式，不需要學(xué)習(xí)SQL或Python等語言，降低使用門檻，方便用戶在移動端和PC端快速完成數(shù)據(jù)查詢。自然語言對話比如，業(yè)務(wù)層可以向平臺提出“華南地區(qū)上一季度環(huán)比為什么下降了”，SwiftMetrics 3.0會自動收集前一季度的前端數(shù)據(jù)作計算，判斷浮動區(qū)間，在此基礎(chǔ)上，由大模型調(diào)用平臺的歸因能力，將所得結(jié)果做參數(shù)解析填充到對應(yīng)插件里，并貼合用戶問題，自動匹配生成多種分析圖表結(jié)果。自助取數(shù)硬氪了解到，SwiftMetrics 3.0平臺與國內(nèi)多家頭部大模型廠商均有合作，自功能升級上線后，已在零售、金融和高科技制造領(lǐng)域有落地。商業(yè)模式方面，「數(shù)勢科技」將用戶分為全新客戶和長期客戶。全新客戶主要提供的是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品；而面向長期客戶、即此前有過合作經(jīng)歷的企業(yè)，「數(shù)勢科技」在其原有服務(wù)的基礎(chǔ)上，可針對具體部署場景合作共創(chuàng)，打造企業(yè)級智能分析助手。隨著服務(wù)客戶數(shù)量、產(chǎn)品成熟度和對客戶業(yè)務(wù)場景理解的增加，「數(shù)勢科技」產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化率逐步增加，目前標(biāo)品和服務(wù)的比例為7：3。收費(fèi)模式比較靈活，包括買斷、訂閱和按客戶使用量等模式，以滿足不同客戶的需求。目前，「數(shù)勢科技」的銷售端主要有直客，同時在全國設(shè)置東區(qū)、南區(qū)、西區(qū)、北區(qū)、中部地區(qū)共五大銷售團(tuán)隊(duì)；同時，借助銷售渠道對接上下游的合作伙伴，公司已協(xié)同騰訊、百度、京東等廠商推出了聯(lián)合產(chǎn)品及解決方案等。企業(yè)用數(shù)效率可實(shí)現(xiàn)50-80%提升如今，各行各業(yè)正面臨深刻的變革，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化不斷升級?！笖?shù)勢科技」創(chuàng)始人黎科峰博士的名字，從移動互聯(lián)網(wǎng)、金融科技到云計算、數(shù)據(jù)平臺等等，與多個大廠緊密關(guān)聯(lián)，他曾先后就職于三星（韓國總部）、百度、平安和京東。創(chuàng)業(yè)前，黎科峰博士擔(dān)任京東集團(tuán)副總裁、京東技術(shù)委員會主席、京東零售中臺負(fù)責(zé)人，從0到1帶隊(duì)搭建了京東數(shù)據(jù)中臺、技術(shù)中臺和業(yè)務(wù)中臺。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺的AI模式不同，如果將數(shù)據(jù)中臺看作一張大數(shù)據(jù)表格，這張表格上是各類繁復(fù)、專業(yè)的名詞，只有技術(shù)人員看得懂，但無法直接賦能到業(yè)務(wù)端。關(guān)注到這一現(xiàn)象，黎科峰博士創(chuàng)建「數(shù)勢科技」，成立3年半以來，數(shù)勢科技去年?duì)I收額已達(dá)數(shù)億元。黎科峰博士告訴硬氪，“有95%的企業(yè)采買過AI服務(wù)，但無論是機(jī)器GPU還是AI計算平臺，很多企業(yè)購買后，卻沒能把產(chǎn)品真正用起來，都放著吃灰，也就感受不到它的價值所在?！币粤闶坌袠I(yè)為例，隨著銷售環(huán)節(jié)的全渠道化，線上線下融合趨勢加強(qiáng)。僅依靠人工銷售經(jīng)驗(yàn)搭建的決策模型已不適用，大批量鋪貨、開店等模式對企業(yè)增長效用有限，獲客成本增加。在這個背景下，以數(shù)字化為驅(qū)動的數(shù)據(jù)平臺對挖掘客戶喜好、提供個性化服務(wù)起到關(guān)鍵作用。「數(shù)勢科技」產(chǎn)品定位在數(shù)據(jù)中臺之上，重點(diǎn)構(gòu)建兩層，分別是數(shù)據(jù)資產(chǎn)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)資產(chǎn)層解決數(shù)據(jù)“怎么看”，把專業(yè)的數(shù)字代碼信息語義化，降低非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員的使用門檻；數(shù)據(jù)應(yīng)用層解決“如何做”，通過學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識讓大模型理解業(yè)務(wù)模式，并提出解決問題的方案。讓更多的人使用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值，這將加速數(shù)據(jù)價值的普惠化進(jìn)程。To B市場很卷是業(yè)內(nèi)共識。有專注做企業(yè)后臺的底層部署，也有海量提供應(yīng)用服務(wù)的軟件供應(yīng)商，「數(shù)勢科技」做的更偏向賦能核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，連接數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，這是當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化競爭最大、也是最有價值的地方之一。黎科峰博士認(rèn)為，大模型到來被視為改變企業(yè)軟件命運(yùn)的Game Changer，加速了數(shù)據(jù)普惠化的到來。通過大模型知識壓縮和推理涌現(xiàn)能力加持，企業(yè)軟件擁有深度行業(yè)認(rèn)知，能夠真正輔助企業(yè)業(yè)務(wù)決策和運(yùn)營。另外，大模型也降低了企業(yè)軟件的使用門檻，通過對話式交互，讓業(yè)務(wù)輕松探索數(shù)據(jù)價值，解決了場景、用戶、服務(wù)的精準(zhǔn)匹配。產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)示意圖在這一背景下，「數(shù)勢科技」延續(xù)數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品體系，加持大模型能力，做標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的智能分析產(chǎn)品SwiftAgent。據(jù)硬氪了解，SwiftAgent可實(shí)現(xiàn)企業(yè)的語義統(tǒng)一性，建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)、人貨場標(biāo)簽等易于理解的語義層?！罢缬脩糁朗裁词抢麧櫋⒂脩魯?shù)、收入，大模型也同樣能夠理解。在語義層對大模型進(jìn)行訓(xùn)練，我們能夠獲得高于99%的準(zhǔn)確率，確保了大模型在企業(yè)經(jīng)營中的有效應(yīng)用?！崩杩品宀┦空f到。在黎科峰博士看來，企業(yè)智能分析的過程不做改變，同樣要看指標(biāo)、數(shù)據(jù)浮動、分析處理等，這是一套固定化流程。因此，基于在金融、零售、消費(fèi)和高端制造等行業(yè)累積的經(jīng)驗(yàn)，「數(shù)勢科技」會針對不同行業(yè)，它的方法論差異、分析模板變化、以及數(shù)據(jù)解讀等，按照行業(yè)化的數(shù)據(jù)模型定義產(chǎn)品版本，幫助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值，輔助業(yè)務(wù)增長。以「數(shù)勢科技」曾服務(wù)的某世界五百強(qiáng)零售企業(yè)為例。在經(jīng)營決策層面，指標(biāo)平臺幫助企業(yè)挖掘全渠道增長點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化商品成本結(jié)構(gòu)，能有效提升顧客的消費(fèi)體驗(yàn)。分析管理層面，企業(yè)用數(shù)效率可實(shí)現(xiàn)50-80%提升，準(zhǔn)確度大幅提升。目前，其數(shù)據(jù)產(chǎn)品用戶已突破50%，已形成全員用數(shù)的分析文化。基于大模型增強(qiáng)的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品，提升了產(chǎn)品的自動化與智能化程度，正在重塑數(shù)據(jù)智能分析范式。黎科峰博士表示，隨著產(chǎn)品日趨成熟化，基于已建立起的完整市場銷售渠道，「數(shù)勢科技」今年?duì)I收目標(biāo)是較去年實(shí)現(xiàn)100%增長。
