3年完成数亿元营收,这家公司的大模型Agent产品已经开始赚钱了|产品观察
原标题:3年完成数亿元营收,这家公司的大模型Agent产品已经开始赚钱了|产品观察
导读:
环球网报道路透社当地时间日援引两位知情人士的话发布消息报道称拜登政府计划下周向荷兰施压意图阻止荷兰光刻机生产企商阿斯麦在中国提供一些工具设备的维护服...
【环球网报道】路透社当地时间4日援引两位知情人士的话发布“消息报道”称,拜登政府计划下周向荷兰施压,意图阻止荷兰光刻机生产企商阿斯麦(ASML)在中国提供一些工具设备的维护服务。路透社报道称,据知情人士消息,负责美国政府出口政策的艾伦·埃斯特维兹(Alan Estevez)计划下周一在荷兰会见...
作者|黄楠
编辑|彭孝秋
近日有消息称,微软将在日本组建数据中心,两年内将投入29亿美金,旨在全球生成式AI发展进程中,为其提供完备的数据及设备支撑。这也是历史以来微软向日本投资的最大一笔金额。
数据的重要性之于技术发展长期存在。大模型浪潮下,数据对企业发展至关重要。
同时,借助数据平台等智能化手段,高效地管理和应用数据,更是企业构建场景壁垒、转向高质量发展的必修课。
数据平台类产品发展多年,但仍面临着诸多挑战,例如功能性服务单一、算法更新迭代速度慢、产品使用门槛高等。
「数势科技」成立于2020年,是一家数据智能产品提供商,聚焦大金融、高科技制造和泛零售等领域,提供基于大模型增强的智能分析和营销产品。
此前,「数势科技」推出新一代指标平台SwiftMetrics 3.0,融合大模型能力的数据分析产品数势智能分析助手SwiftAgent,可应用于数据管理、智能分析、营销等场景中,加强指标平台和营销平台的能力。
近日,数势科技创始人兼CEO黎科峰博士跟硬氪聊了聊产品的开发思路和数字化趋势。
对话式数据分析,可自动预警异常问题
指标平台SwiftMetrics 3.0是一款指标管理、加工和应用的一体化工具,基于统一的指标体系,提供智能、高效、易用的数据分析决策支持。
随着BI(商业智能)工具和解决方案的快速发展,前者展现出优异的数据分析能力,但面对企业内部越来越多的报表数量,新的问题也随之爆发,尤其是在指标管理方面。
首先是对数据需求响应速度提出的更高要求。在传统数仓+BI模式中,依赖人工开发的指标加工流程复杂,要经历沟通、排期、开发、测试再上线,容易形成环节拖沓问题,导致对需求侧响应缓慢。SwiftMetrics 3.0所提出的全面自动化方案,可以极大提升操作效率和数据处理能力。
用户登录平台后,可自行创建指标,SwiftMetrics 3.0具有一键式集成功能,可以对前端数据进行自助取数,并在指标定义时,自动生成指标血缘。指标血缘主要用于追踪数据加工的源头,检验所产出的业务报表是否存在数据异常的问题。
平台具备智能预警归因的功能,一旦发现业务数据异常,就会启动自动预警功能、定位出现异常的位置。
智能预警归因功能
在业务分析过程中,数据指标口径不同的情况很常见。例如销售额相同的情况下,财务部门的口径为含税金额,业务部门不含税等。当业务发生改变时,指标口径也要进行调整,进而带来了更大的工作量、运维成本也高。
数千张表怎么标注,不同表格的关联关系,是否存在口径冲突或不统一的情况?面对上述的诸多问题,SwiftMetrics 3.0中的自动化口径变更回写功能可以解决。
多数时候,不懂技术的业务人员并不懂具体场景配备哪些指标、对应的口径是什么,SwiftMetrics 3.0通过语义增强配置的方式,将业务数据做成了指标语义化相关的生成和配置。因此,用户只需要描述出场景,就能通过相似度、索引的筛查,找到对应的指标和自动化生成的口径变更。同时,平台支持一键回滚至前一版本,使用起来也更灵活。
指标语义化生成和配置
SwiftMetrics 3.0中还增加了智能分析助手SwiftAgent功能。它以国产大模型为底座,支持多模态交互查询,可以输入包括文本、语音、Excel等数据类型,基于自然语言对话的方式,不需要学习SQL或Python等语言,降低使用门槛,方便用户在移动端和PC端快速完成数据查询。
自然语言对话
比如,业务层可以向平台提出“华南地区上一季度环比为什么下降了”,SwiftMetrics 3.0会自动收集前一季度的前端数据作计算,判断浮动区间,在此基础上,由大模型调用平台的归因能力,将所得结果做参数解析填充到对应插件里,并贴合用户问题,自动匹配生成多种分析图表结果。
自助取数
硬氪了解到,SwiftMetrics 3.0平台与国内多家头部大模型厂商均有合作,自功能升级上线后,已在零售、金融和高科技制造领域有落地。
商业模式方面,「数势科技」将用户分为全新客户和长期客户。全新客户主要提供的是标准化产品;而面向长期客户、即此前有过合作经历的企业,「数势科技」在其原有服务的基础上,可针对具体部署场景合作共创,打造企业级智能分析助手。
随着服务客户数量、产品成熟度和对客户业务场景理解的增加,「数势科技」产品标准化率逐步增加,目前标品和服务的比例为7:3。收费模式比较灵活,包括买断、订阅和按客户使用量等模式,以满足不同客户的需求。
目前,「数势科技」的销售端主要有直客,同时在全国设置东区、南区、西区、北区、中部地区共五大销售团队;同时,借助销售渠道对接上下游的合作伙伴,公司已协同腾讯、百度、京东等厂商推出了联合产品及解决方案等。
企业用数效率可实现50-80%提升
如今,各行各业正面临深刻的变革,产业经济数字化不断升级。
「数势科技」创始人黎科峰博士的名字,从移动互联网、金融科技到云计算、数据平台等等,与多个大厂紧密关联,他曾先后就职于三星(韩国总部)、百度、平安和京东。创业前,黎科峰博士担任京东集团副总裁、京东技术委员会主席、京东零售中台负责人,从0到1带队搭建了京东数据中台、技术中台和业务中台。
与传统数据中台的AI模式不同,如果将数据中台看作一张大数据表格,这张表格上是各类繁复、专业的名词,只有技术人员看得懂,但无法直接赋能到业务端。关注到这一现象,黎科峰博士创建「数势科技」,成立3年半以来,数势科技去年营收额已达数亿元。
黎科峰博士告诉硬氪,“有95%的企业采买过AI服务,但无论是机器GPU还是AI计算平台,很多企业购买后,却没能把产品真正用起来,都放着吃灰,也就感受不到它的价值所在。”
以零售行业为例,随着销售环节的全渠道化,线上线下融合趋势加强。仅依靠人工销售经验搭建的决策模型已不适用,大批量铺货、开店等模式对企业增长效用有限,获客成本增加。在这个背景下,以数字化为驱动的数据平台对挖掘客户喜好、提供个性化服务起到关键作用。
「数势科技」产品定位在数据中台之上,重点构建两层,分别是数据资产层和数据应用层。
数据资产层解决数据“怎么看”,把专业的数字代码信息语义化,降低非技术背景的业务人员的使用门槛;数据应用层解决“如何做”,通过学习业务知识让大模型理解业务模式,并提出解决问题的方案。让更多的人使用数据,让数据创造业务价值,这将加速数据价值的普惠化进程。
To B市场很卷是业内共识。有专注做企业后台的底层部署,也有海量提供应用服务的软件供应商,「数势科技」做的更偏向赋能核心业务领域,连接数据和业务,这是当前企业数字化竞争最大、也是最有价值的地方之一。
黎科峰博士认为,大模型到来被视为改变企业软件命运的Game Changer,加速了数据普惠化的到来。通过大模型知识压缩和推理涌现能力加持,企业软件拥有深度行业认知,能够真正辅助企业业务决策和运营。另外,大模型也降低了企业软件的使用门槛,通过对话式交互,让业务轻松探索数据价值,解决了场景、用户、服务的精准匹配。
产品技术架构示意图
在这一背景下,「数势科技」延续数据智能产品体系,加持大模型能力,做标准化、可复用的智能分析产品SwiftAgent。
据硬氪了解,SwiftAgent可实现企业的语义统一性,建立行业标准、指标、人货场标签等易于理解的语义层。“正如用户知道什么是利润、用户数、收入,大模型也同样能够理解。在语义层对大模型进行训练,我们能够获得高于99%的准确率,确保了大模型在企业经营中的有效应用。”黎科峰博士说到。
在黎科峰博士看来,企业智能分析的过程不做改变,同样要看指标、数据浮动、分析处理等,这是一套固定化流程。因此,基于在金融、零售、消费和高端制造等行业累积的经验,「数势科技」会针对不同行业,它的方法论差异、分析模板变化、以及数据解读等,按照行业化的数据模型定义产品版本,帮助企业挖掘数据价值,辅助业务增长。
以「数势科技」曾服务的某世界五百强零售企业为例。在经营决策层面,指标平台帮助企业挖掘全渠道增长点,实现优化商品成本结构,能有效提升顾客的消费体验。分析管理层面,企业用数效率可实现50-80%提升,准确度大幅提升。目前,其数据产品用户已突破50%,已形成全员用数的分析文化。
基于大模型增强的数据智能产品,提升了产品的自动化与智能化程度,正在重塑数据智能分析范式。黎科峰博士表示,随着产品日趋成熟化,基于已建立起的完整市场销售渠道,「数势科技」今年营收目标是较去年实现100%增长。
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