要看大模型性能，二要確保數據分析的準確性。
在當前以數據為核心的商業環境中，商業智能（BI）工具已成為企業決策過程中的關鍵要素。隨著技術的發展，大語言模型（LLM）作為一種新興技術，正在逐步改變BI產品的傳統模式，為企業決策提供更加靈活、高效的能力支撐。但實際應用場景中，企業對數據分析的準確性有著極高要求，只靠大模型能力遠不能實現BI以數據驅動決策的服務目標。
想要以大模型驅動BI變革，一要看大模型性能，二要有效規避潛在的不可控因素，保證數據分析的準確性。
ABI 的關鍵價值由LLM的表現決定
據IDC統計，全球數據總量在過去幾年中呈現爆炸式增長趨勢。而數據量的增長不僅體現在規模上，數據的多樣性與復雜度也在攀升，據IDC預測，到2027年，全球非結構化數據預計占到數據總量的86.8%，達到246.9ZB.面對數據體量與數據結構的巨大變化，傳統BI顯然難以滿足以數據分析實現輔助決策的企業需求。
而隨著大模型的能力提升與應用落地，其在BI系統中的協同價值正逐步被行業所認知：
LLM具備強大的數據處理能力和深度學習能力，能深入理解、分析數據及背后的業務邏輯，使革新后BI軟件能在深入企業經營和業務運營分析方面進一步釋放價值。在LLM的賦能下，BI軟件能夠提供更為準確和實時的預測結果，例如識別關鍵業務指標并及時向決策者發送警報，使企業能夠更加快速地響應市場變化。
LLM在BI中的表現還在于提升用戶體驗。以LLM驅動的BI系統可以實現低成本的人機交互，用戶可以通過自然語言查詢，獲取所需的數據分析結果，這使得非技術背景的人員也能輕松地使用BI工具，降低使用門檻的同時將由數據驅動的決策應用在企業更廣泛的業務流程中。
此外，在LLM出現之前，已有技術如NL2SQL在研究如何通過對話查詢數據，但由于自然語言處理（NLP）技術的局限性，這些產品無法穩定可靠地生成查詢SQL語句。隨著LLM的發展，端到端的Text2SQL方案變得更加可行，尤其是在表結構相對簡單的情況下，可有效地將自然語言查詢轉化為結構化的SQL查詢語句。
但值得注意的是，在以人工智能驅動的商業智能（AI-driven Business Intelligence,ABI）應用落地過程中，其產品能力很大程度取決于AI能力，特別是大語言模型（LLM）的性能表現——能夠在具備模型能力的同時查詢到準確的數據成為ABI產品落地的關鍵與難題。
LLM之外，ABI產品還需要確保數據查詢的準確性
與其它LLM應用相比，ABI產品在“準確率”方面有著更為嚴格的要求，數據是指引決策的核心依據，正確的結果是ABI產品的及格線。這就要求了面向企業用戶的ABI產品需要有完善的機制，既要充分利用LLM的強大能力，又能有效規避其潛在的不可控因素，以確保提供的結果準確性。
理想的ABI產品應具備以下三個特點：
靈活的對話框架是保障ABI產品提供服務質量的關鍵要素。圍繞數據查詢、數據分析兩個核心場景，通過對話框架進行適配，能夠使得AI更好地理解用戶的問題。這也進一步要求ABI產品同時具備多輪對話的記憶能力和上下文的理解能力，并且能夠處理多樣化的用戶輸入，包括文本、語音等形式。
完備的數據查詢能力是ABI產品能為用戶提供有效信息的基礎。該能力要求系統能夠快速、高效地訪問和處理海量結構化與非結構化數據，這不僅包括傳統數據庫中的信息，還涵蓋實時數據流、API接口等多種來源的數據。
專業的數據分析能力使得ABI產品能為用戶提供有深度的見解。這包括對數據的深入分析、解讀、異常檢測等功能。此外，還要求系統能將復雜的分析結果，通過自然語言描述或數據可視化圖表等簡單、易懂的方式呈現給用戶。
但在企業應用場景中，以大模型驅動的ABI產品仍面臨著數據結構復雜性、數據量規模以及非專業人員的查詢習慣的挑戰，能否成功應對這些挑戰，也是衡量ABI產品能否取得成功的關鍵因素。
數據結構復雜度的挑戰。通常情況下，企業業務具備一定的復雜性，這使得其業務數據表結構的復雜度大大提升，通常包含大量的表、字段、外鍵、索引和視圖等。如何正確理解這些表之間的關系以及正確建立連接是一項很大的挑戰。
數據量規模的挑戰。數據量的大規模增加會帶來SQL查詢性能的下降。而生成正確的SQL語句不僅要求語法正確，還需要考慮查詢的性能和效率。錯誤的SQL語句可能導致長時間的查詢或系統崩潰。
非專業人員查數習慣的挑戰。ABI產品賦予了用戶通過“對話形式直接查詢數據”的能力，這種創新的交互方式一方面帶來了用戶數量的增加，另一方面也需要面對“業務用戶的非專業需求表達”的挑戰。非專業人員可能無法明確地表述他們的查詢需求，或者在表達中摻雜了個人業務習慣和模糊不清的描述。在過去，這些需求通常是由專業的業務分析師（BA）進行解讀和轉化。而隨著ABI的出現，它需要直面這一挑戰。
上述挑戰表明，單純依賴LLM的能力，可能不足以全面解決企業所面臨的所有問題，還需要確保ABI產品能夠更精準地理解和響應業務場景的具體需求，提供更加全面和有效的解決方案。
數據分析的目的是指導企業的業務發展。基于數據分析形成有價值的業務發展建議，一直是數據分析產生業務價值中最難且重要的一環。
自然語言處理技術的進步使得AI Agent可以將復雜的分析結果轉換為易于理解的語言或圖表，幫助決策者迅速獲取關鍵信息。
基于大語言模型的AI Agent能調用多樣化的信息源，在跨領域的分析師及業務專家的知識賦能下，結合當下業務策略和動作，通過預訓練和不斷的模型調優，提供綜合性的、更貼合業務、可行性更高的建議，真正實現數據驅動運營。
因此，以AI Agent為交互框架主體，將LLM、BI與產品結合，是實現ABI產品高性能的關鍵。
本文來源：36氪
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