Kyligence发布企业级AI解决方案！AI数智助理降低数据使用门槛( 二 ) _Kyligence

万事开头难，只有通过累计的知识点才能达到高质量的Data+AI，用高质量的实际数据来训练和决策数据，才能把长期的人工智能做下去。
二、落地医疗、餐饮等行业，Kyligence提供针对性服务
Kyligence已合作于多家药企、餐饮企业和头部银行，甘甜将这些落地实践的案例整理起来来解释产品的实用性。他认为每个业务有不同的分析角度，Kyligence的AI解决方案能够给出针对性的风险指标和加强管理建议，把人物直接发送给业务的直接负责人，帮助实现更高效的业务办理。

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▲Kyligence的AI解决方案助力某顶流餐饮

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▲Kyligence的AI解决方案与某头部药企携手合作

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▲Kyligence的AI解决方案服务于某头部银行
在落地AI应用时，企业需要围绕核心业务流程挖掘“小切口、大纵深”的大模型应用场景，搭建变革业务模式的“杀手级场景”；与此同时，大模型仍然依赖大规模的训练数据，尤其是高质量的数据；企业需要更加关注构建自己的“数据壁垒”，将业务数据沉淀为指标资产。
负责德勤中国AI战略落地的尤忠彬，以“内功不变”应“时代万变”—大模型时代企业的制胜之道来解释AI行业的落地。他介绍并分享了过去和现在模型迭代的速度，并表示大模型行业的快速变化让机构面临挑战。
他重点强调了五个不变的因素：完整的AI战略，即如何影响企业竞争格局，对于AI有着相对清晰的愿景式描绘；垂直场景的同质化明显且业务深度不足；“紫领人才”的供应断层，强化对职业人才的重视度；管控新型AI风险，提高人工智能透明度和可解释性；以及人工智能时代成功要素——数据基础，企业内部领域知识的运营会越来越强化。
正如尤忠彬所述，在快速变化的AI时代，企业应当保持定力，持续围绕战略、人才、风险、数据、生态等“不变”关键要素重点建设。
三、持续扎实AI基础要素，规避AI产品风险
企业和商业用户更在意的其实不放心是把数据交给给大模型，认为AI有多重的不可靠因素。对此Kyligence的两位出席人员表明，Kyligence Zen指标平台能够智能的一站式解决，大模型实际上不会获得任何数据，也不会直接查询数据。AI数智助理Kyligence Copilot可集成用户认证系统如AAD ，还可根据组织架构配置用户的数据访问权限。Kyligence AI解决方案结合数智助理获取主要数据，通过通用大模型给出一些原因，对应的行动建议，形成闭环。因此， Kyligence的解决方案通过指标查询，在指标系统得到保障。

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▲Kyligence指标平台保障数据安全
Kyligence的AI解决方案对接了国内外通用大模型，能够更好的支持高度口语化的业务问题，完成提供更加符合指标平台的答案。让更多的业务通过自然语言获取指标数据，获得指标纬度，进一步快速定义指标问题。
也就是说，AI解决方案在已经创建好的指标体系的基础上，去对指标做进一步的数据以及对应的指标的上升或者下降的归因分析。

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▲Kyligence的AI解决方案能够回答准确
和业务一起共创是AI解决方案的一个亮点，通过业务指标的方式，让客户自己做交互式的修订和更改。这类似于让企业先定义一套类似于考核体系的指标，然后再进行智能分析。
结语：AI+数据分析，降低数据使用门槛
Kyligence以AI+指标平台这一全新的形式满足企业复杂多样的分析需求，提高了商业洞察的质量和决策效率；还结合最新的生成式AI 技术，在一线人员范围推广并使用AI数智助理，进一步降低业务人员使用数据的门槛；最后Kyligence创新性的分析众多真实场景，使业务评估更为精准。
但Kyligence的AI解决方案目前仍面临着无法识别新业务的感知以及对自然语言处理不够娴熟的挑战。对于处理终端业务和多指标等复杂性需求，国产AI行业在AI技术完全落地的路上仍需继续探索。