低效分析渴求AIGC新動(dòng)力

數(shù)字化時(shí)代，無(wú)論產(chǎn)品研發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)管理還是客戶(hù)服務(wù)，在經(jīng)營(yíng)各環(huán)節(jié)使用數(shù)據(jù)支撐決策已成為企業(yè)的日常，企業(yè)數(shù)據(jù)分析需求暴增。以網(wǎng)易數(shù)帆某客戶(hù)為例，其月均數(shù)據(jù)分析需求量超過(guò)了200，策劃、運(yùn)營(yíng)、用戶(hù)體驗(yàn)、QA等不同崗位都提出了用數(shù)的需求，而且其中運(yùn)營(yíng)相關(guān)的臨時(shí)或緊急的需求占比很高。然而，由于數(shù)據(jù)分析流程的專(zhuān)業(yè)性和分析人才的稀缺性，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析顯得耗時(shí)而低效。

這一極度困擾的局面，一直持續(xù)到AIGC技術(shù)的發(fā)展，能夠用于數(shù)據(jù)分析的類(lèi)ChatGPT產(chǎn)品扎堆出現(xiàn)。類(lèi)ChatGPT產(chǎn)品有問(wèn)必答，速度極快，與數(shù)據(jù)分析師對(duì)需求的響應(yīng)不可同日而語(yǔ)，這讓從業(yè)者看到了效率之光。

然而，余利華發(fā)出了靈魂之問(wèn)：“人工智能助手可以立即回答您的數(shù)據(jù)問(wèn)題，但您能相信他們嗎？”

答案是否定的。首先，類(lèi)ChatGPT產(chǎn)品并非專(zhuān)門(mén)為數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)，只擅長(zhǎng)處理自然語(yǔ)言文本數(shù)據(jù)相關(guān)任務(wù)。其次，即使最先進(jìn)的通用大模型也很容易捏造事實(shí)，俗稱(chēng)“AI幻覺(jué)”，在BI領(lǐng)域可能是捏造字段，這在環(huán)環(huán)相扣的數(shù)據(jù)分析中可能成為致命的缺陷。

在過(guò)去的10個(gè)月中，網(wǎng)易數(shù)帆的重要事項(xiàng)之一，就是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域與這種幻覺(jué)對(duì)抗，打造可信的有數(shù)ChatBI。

四大秘訣，網(wǎng)易數(shù)帆打造可信ChatBI

“AI幻覺(jué)”的產(chǎn)生是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、文本與表示之間的編解碼錯(cuò)誤等因素，可怕的是AI并不知道這是幻覺(jué)，單靠Prompt（提示）來(lái)糾正極為困難。網(wǎng)易數(shù)帆是如何做的呢？

余利華用20個(gè)字總結(jié)了網(wǎng)易數(shù)帆打造可信的有數(shù)ChatBI的奧妙：需求可理解，過(guò)程可驗(yàn)證，用戶(hù)可干預(yù)，產(chǎn)品可運(yùn)營(yíng)。

所謂需求可理解，是指網(wǎng)易數(shù)帆為彌補(bǔ)用戶(hù)認(rèn)知和復(fù)雜工具之間的門(mén)檻，提升準(zhǔn)確率，借助大模型的語(yǔ)言理解能力，先進(jìn)行需求分析，這樣即使是完全不懂BI的使用者也能通過(guò)需求分析內(nèi)容判斷系統(tǒng)的取數(shù)步驟是否正確。

過(guò)程可驗(yàn)證，即借助基于大模型的NL2SQL能力實(shí)現(xiàn)復(fù)核。為了提升NL2SQL能力，網(wǎng)易數(shù)帆有針對(duì)性地定制生成和優(yōu)化了超過(guò)30萬(wàn)不同類(lèi)型的問(wèn)法和SQL。余利華介紹，網(wǎng)易數(shù)帆調(diào)優(yōu)出的NL2SQL領(lǐng)域模型，效果已達(dá)到GPT-3.5的水平。

用戶(hù)可干預(yù)，即將數(shù)據(jù)模型和查詢(xún)條件結(jié)構(gòu)化，用戶(hù)可干預(yù)可調(diào)整，切換數(shù)據(jù)模型或者查詢(xún)條件。

產(chǎn)品可運(yùn)營(yíng)，即網(wǎng)易數(shù)帆為有數(shù)ChatBI產(chǎn)品構(gòu)建了獨(dú)特的運(yùn)營(yíng)反饋機(jī)制，用戶(hù)可以反饋數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，管理員可運(yùn)營(yíng)知識(shí)庫(kù)、標(biāo)記及優(yōu)化badcase，從而提升數(shù)據(jù)可靠性。

可信ChatBI，打造數(shù)據(jù)分析新范式

網(wǎng)易數(shù)帆產(chǎn)品人員通過(guò)大型連鎖超市的華北地區(qū)的銷(xiāo)售負(fù)責(zé)人日常用數(shù)的場(chǎng)景，演示了如何通過(guò)有數(shù)ChatBI全程自助獲得可信數(shù)據(jù)的過(guò)程。

產(chǎn)品人員只需輸入“我想看今年上半年華北地區(qū)每個(gè)月的利潤(rùn)”，有數(shù)ChatBI立即給出結(jié)果，并用自然語(yǔ)言描述了查詢(xún)的邏輯與步驟，如有掌握SQL的專(zhuān)業(yè)人員，也可以點(diǎn)擊“更多”按鈕查看對(duì)應(yīng)的SQL。而如果邏輯有誤，如用戶(hù)想看“訂單日期”在上半年的數(shù)據(jù)，但是AI篩選的卻是“發(fā)貨日期”，用戶(hù)點(diǎn)擊“修改查詢(xún)條件”即可進(jìn)行對(duì)應(yīng)的校正，還可以修改更符合需求的圖表樣式，例如通過(guò)折線圖可以更好地查看趨勢(shì)。

當(dāng)被問(wèn)到利潤(rùn)增長(zhǎng)的原因時(shí)，有數(shù)ChatBI通過(guò)圖表給出了主要影響的因素和維度：“細(xì)分為小型企業(yè)、類(lèi)別為辦公用品、城市為北京”是影響利潤(rùn)增長(zhǎng)的最核心維度。

與傳統(tǒng)分析方式需要繁瑣的步驟不同，有數(shù)ChatBI只需要對(duì)話(huà)和點(diǎn)選就能得到可信的結(jié)果，有數(shù)ChatBI讓非技術(shù)人員也能輕松獲取數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)洞察。余利華認(rèn)為，這是一種門(mén)檻更低、效率更優(yōu)、更智能的數(shù)據(jù)分析新范式。

目前，有數(shù)ChatBI在網(wǎng)易公司的應(yīng)用，已經(jīng)覆蓋產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、財(cái)務(wù)等非技術(shù)人員。

AIGC+BI的持續(xù)探索

當(dāng)AIGC成為影響整個(gè)數(shù)智領(lǐng)域的核心技術(shù)，網(wǎng)易數(shù)帆也在借助AIGC構(gòu)建數(shù)智競(jìng)爭(zhēng)力。余利華透露，有數(shù)ChatBI是網(wǎng)易數(shù)帆在BI領(lǐng)域的實(shí)踐成果之一，在數(shù)據(jù)分析階段之前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，如數(shù)據(jù)建模與管理環(huán)節(jié)，和之后的數(shù)據(jù)應(yīng)用階段，網(wǎng)易數(shù)帆也正在積極探索各項(xiàng)產(chǎn)品與AIGC技術(shù)的融合，未來(lái)將可實(shí)現(xiàn)更智能的數(shù)據(jù)能力，如自動(dòng)生成ETL流程、報(bào)表自動(dòng)生成、自動(dòng)生成填報(bào)表單、數(shù)據(jù)分析結(jié)論及洞察等。

“AIGC和BI的結(jié)合，將改變整個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)的格局?！庇嗬A說(shuō)。

當(dāng)前，數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)企業(yè)業(yè)務(wù)能力，企業(yè)的每一位員工都需要借助數(shù)據(jù)分析去實(shí)現(xiàn)更多價(jià)值，網(wǎng)易數(shù)帆有數(shù)ChatBI引領(lǐng)的數(shù)據(jù)分析新范式，將更好地幫助業(yè)務(wù)成長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

songjy