觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)：AI+BI落地的中國(guó)樣本

01. 最后一公里的痛點(diǎn)：AI落地為何難？

在中國(guó)企業(yè)數(shù)字化的漫長(zhǎng)進(jìn)程中，數(shù)據(jù)從采集、存儲(chǔ)到分析，已經(jīng)不再是新鮮話題。

十年前，企業(yè)就開(kāi)始談 BI（Business Intelligence）和數(shù)據(jù)分析，但真正能讓數(shù)據(jù)落地、讓決策變得智能化的案例，到今天好像還是稀缺。

在生成式 AI 熱潮下，眾多企業(yè)用戶對(duì)智能決策又有了新的期待，但真實(shí)落地過(guò)程中，又開(kāi)始陷入AI落地難的困境，開(kāi)始停滯不前。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)，在前段時(shí)間一次發(fā)布大會(huì)上提出的思路，在我看來(lái)提供了一個(gè)值得參考的樣本。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CEO蘇春園的演講，明確提到場(chǎng)景是AI落地的原點(diǎn)。在真實(shí)場(chǎng)景中，結(jié)合已驗(yàn)證的實(shí)踐，漸進(jìn)式落地是更可行的數(shù)智化路線。

在觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)實(shí)踐中，我們可以看到，一線門(mén)店督導(dǎo)通過(guò)問(wèn)數(shù)Agent快速識(shí)別銷售、陳列、促銷等問(wèn)題，現(xiàn)場(chǎng)調(diào)整策略；

渠道運(yùn)營(yíng)經(jīng)理高效分析“客群產(chǎn)品渠道”的復(fù)雜組合，觀察ROI動(dòng)態(tài)變化，并調(diào)整投放策略；

企業(yè)中高層借助儀表板智能洞察快速識(shí)別不同產(chǎn)品線的關(guān)鍵問(wèn)題，并獲得可執(zhí)行的行動(dòng)建議。

AI在企業(yè)落地的關(guān)鍵不是模型本身，而是如何把業(yè)務(wù)語(yǔ)義、企業(yè)知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析深度結(jié)合，形成一個(gè)「從提問(wèn)到?jīng)Q策、從數(shù)據(jù)到洞察再到行動(dòng)」的閉環(huán)。

正是在這種邏輯下，觀遠(yuǎn)讓 AI 從“會(huì)說(shuō)”變成“會(huì)用”，而這種轉(zhuǎn)變背后，是對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)需求的深度理解和產(chǎn)品的精細(xì)打磨。

02. 觀遠(yuǎn)定位：“讓業(yè)務(wù)用起來(lái)”的務(wù)實(shí)創(chuàng)新伙伴

在企業(yè)客戶眼中，觀遠(yuǎn)從不是沉迷技術(shù)概念的公司，而是始終圍繞“讓業(yè)務(wù)用起來(lái)”的核心理念、兼具務(wù)實(shí)與創(chuàng)新的合作伙伴——

BI是支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)，AI是放大決策價(jià)值的加持，兩者始終服務(wù)于“讓業(yè)務(wù)用起來(lái)”的最終目標(biāo)。

成立之初，觀遠(yuǎn)就堅(jiān)定了AI+BI融合的戰(zhàn)略方向，從未因技術(shù)風(fēng)口的變化而搖擺，而是以業(yè)務(wù)需求為錨點(diǎn)，逐步打磨能落地的智能決策能力。

這也是眾多KA客戶愿意長(zhǎng)期合作的關(guān)鍵：觀遠(yuǎn)提供的不是“看起來(lái)先進(jìn)”的技術(shù)，而是能解決業(yè)務(wù)真正問(wèn)題的方案。

比如聯(lián)合利華中國(guó)區(qū)客戶運(yùn)營(yíng)數(shù)字化總監(jiān)高寅在本次觀遠(yuǎn)峰會(huì)上，分享聯(lián)合利華與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)多年的合作，從早期通過(guò)智能預(yù)測(cè)優(yōu)化庫(kù)存與銷售預(yù)測(cè)、讓企業(yè)看到明確ROI，到后續(xù)演進(jìn)至Agentic AI階段共建基于GenAI的新一代物流倉(cāng)儲(chǔ)智能大腦——“悟空系統(tǒng)”，每一步都是AI+BI戰(zhàn)略在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的扎實(shí)落地。

觀遠(yuǎn)的產(chǎn)品體系也始終務(wù)實(shí)地圍繞“業(yè)務(wù)可落地”展開(kāi)創(chuàng)新：智能分析幫業(yè)務(wù)快速定位問(wèn)題，智能預(yù)測(cè)為決策提供一句，智能問(wèn)數(shù)則降低數(shù)據(jù)使用門(mén)檻。

以“觀遠(yuǎn)問(wèn)數(shù)Agent”為例，其并非簡(jiǎn)單將 AI 嵌入聊天界面，而是建立在成熟 BI 系統(tǒng)之上——

先梳理企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)語(yǔ)義模型與知識(shí)庫(kù)，讓 AI 真正理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)邏輯，再通過(guò)自然語(yǔ)言交互讓一線人員用自然語(yǔ)言問(wèn)數(shù)就能快速獲得需要的數(shù)據(jù)。

這種“先解決業(yè)務(wù)基礎(chǔ)需求，再用 AI 強(qiáng)化價(jià)值”的務(wù)實(shí)邏輯，正是客戶眼中觀遠(yuǎn)最鮮明的特點(diǎn)：不炫技、不跟風(fēng)，只做能讓業(yè)務(wù)真正用起來(lái)的AI+BI。

03. 問(wèn)數(shù) Agent：讓業(yè)務(wù)“開(kāi)口就能取數(shù)”

觀遠(yuǎn)問(wèn)數(shù)Agent在一線靈活用數(shù)方面的價(jià)值尤為明顯。

很多一線的用戶過(guò)去只能看到BI儀表板上的匯總數(shù)據(jù)，但在實(shí)際一線業(yè)務(wù)決策往往依賴明細(xì)數(shù)據(jù)，而且有自己的個(gè)性化問(wèn)數(shù)思路。這些需求如果通過(guò)工單上報(bào)，等到拿到數(shù)據(jù)，黃花菜都涼了。

有了問(wèn)數(shù)Agent，零售企業(yè)的門(mén)店主管可以直接在系統(tǒng)中輸入“最近三個(gè)月哪個(gè)品類貢獻(xiàn)增長(zhǎng)最多”，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成圖表、洞察和潛在原因分析，不需要懂 SQL，也不需要專業(yè)數(shù)據(jù)分析師介入。

制造業(yè)客戶可以用自然語(yǔ)言查詢生產(chǎn)線效率、產(chǎn)能瓶頸，醫(yī)藥公司可以分析不同產(chǎn)品線的銷售轉(zhuǎn)化漏斗。

這些應(yīng)用的共性在于，它們幫助企業(yè)節(jié)省了人工分析的時(shí)間，把專注力從“數(shù)據(jù)獲取”轉(zhuǎn)向“決策執(zhí)行”。

例如某連鎖零售企業(yè)與觀遠(yuǎn)的實(shí)踐中，觀遠(yuǎn)問(wèn)數(shù)Agent落地覆蓋全國(guó)4000+門(mén)店、400+督導(dǎo)與區(qū)域經(jīng)理，讓一線門(mén)店督導(dǎo)可以隨時(shí)隨地語(yǔ)音問(wèn)數(shù)、溝通，單店看數(shù)時(shí)間從30分鐘縮短至5分鐘。

切實(shí)帶來(lái)的效率提升推動(dòng)了一線業(yè)務(wù)的使用意愿，日均問(wèn)數(shù)1000+、月問(wèn)數(shù)超過(guò)3萬(wàn)條的真實(shí)使用數(shù)據(jù)，是其價(jià)值的清晰呈現(xiàn)。

04. 洞察 Agent ：讓數(shù)據(jù)自動(dòng)生成 “ 可行動(dòng)結(jié)論 ”

聚焦到?jīng)Q策方面，觀遠(yuǎn)打造的洞察Agent產(chǎn)品呈現(xiàn)的價(jià)值更為顯著。

觀遠(yuǎn)洞察Agent針對(duì)企業(yè)“有數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)論、深度分析耗時(shí)、經(jīng)驗(yàn)難復(fù)制”的核心痛點(diǎn)，以“數(shù)據(jù)+知識(shí)=洞察”為底層邏輯，讓AI自動(dòng)完成深度分析并輸出行動(dòng)建議，無(wú)需專業(yè)分析師介入。

其實(shí)現(xiàn)路徑清晰明確：

基礎(chǔ)層依托觀遠(yuǎn)BI平臺(tái)沉淀的可信數(shù)據(jù)資產(chǎn)與豐富儀表板，為洞察提供扎實(shí)數(shù)據(jù)支撐；

賦能層疊加人工總結(jié)的業(yè)務(wù)知識(shí)與洞察思路，形成完整輸出體系；

輸出層通過(guò)大模型處理數(shù)據(jù)與知識(shí)，自動(dòng)完成洞察任務(wù)，目前已落地儀表板智能洞察核心能力。

觀遠(yuǎn)在峰會(huì)上分享了多個(gè)行業(yè)案例，能夠充分印證其業(yè)務(wù)價(jià)值：

在歌力思的門(mén)店銷售診斷場(chǎng)景中，過(guò)去一線人員需從多份“人貨場(chǎng)”寬表中手動(dòng)找重點(diǎn)，引入后近千家門(mén)店店長(zhǎng)通過(guò)手機(jī)即可查看專屬診斷結(jié)論，問(wèn)題歸因與提升方向一目了然，即時(shí)落地行動(dòng)；

在西瓜創(chuàng)客的渠道轉(zhuǎn)化分析場(chǎng)景中，此前多部門(mén)每周需耗時(shí) 5 小時(shí)人工分析數(shù)據(jù)、制作周會(huì)報(bào)告，現(xiàn)在點(diǎn)擊“智能洞察”5分鐘即可生成達(dá)專業(yè)分析師水準(zhǔn)的報(bào)告，直接用于會(huì)議決策。

針對(duì)更復(fù)雜的場(chǎng)景，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)也正在打造升級(jí)版洞察Agent，并已實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破：跨儀表板整合數(shù)據(jù)，不再局限于單張儀表板分析；

通過(guò)意圖識(shí)別自動(dòng)規(guī)劃分析路徑，開(kāi)展聯(lián)動(dòng)分析，還支持報(bào)告編輯與多輪追問(wèn)，適配如頭部車企營(yíng)銷漏斗多層級(jí)拆解等復(fù)雜需求。

05. BI是底盤(pán)：AI如何放大企業(yè)洞察

沒(méi)有高質(zhì)量的 BI 系統(tǒng)，AI 無(wú)法理解企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯。

觀遠(yuǎn)多年的積累——報(bào)表體系、數(shù)據(jù)建模、權(quán)限管理——是 AI 能夠落地的前提。智能決策的本質(zhì)不是答案生成，而是放大企業(yè)自身的數(shù)據(jù)洞察能力。

觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)基座通過(guò)高度結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義體系，將企業(yè)龐雜的數(shù)據(jù)整理成可被 AI 理解的形式，從而真正把決策能力嵌入業(yè)務(wù)流程。

在 BI 層面的多年積累，使得觀遠(yuǎn)能夠支撐不同層級(jí)的業(yè)務(wù)需求：

從一線快速獲取數(shù)據(jù)，到中高層深度洞察和報(bào)告生成，再到跨部門(mén)數(shù)據(jù)整合與預(yù)測(cè)分析。

AI 不是單獨(dú)做決策，它放大的是企業(yè)自身已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)價(jià)值。

AI 能否做好決策，也不只在模型，而在數(shù)據(jù)的“語(yǔ)義結(jié)構(gòu)化”程度。觀遠(yuǎn)通過(guò)底層 BI 架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和可操作化，為智能決策提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。

06. 漸進(jìn)式落地：從小切口、高價(jià)值場(chǎng)景破局

前面我們講到，高質(zhì)量的 BI 系統(tǒng)是 AI 理解企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯的前提。

當(dāng)企業(yè)具備了這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)后，AI 落地并非要追求 “一步到位” 的全場(chǎng)景覆蓋，而是需要從高價(jià)值的 MVP小場(chǎng)景切入，這正是觀遠(yuǎn)AI+BI漸進(jìn)式落地的一體兩面：

前者筑牢數(shù)據(jù)根基，確保 AI 有準(zhǔn)確的信息可依；后者聚焦小場(chǎng)景突破，確保 AI 能快速產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。

這一思路也與觀遠(yuǎn)從成立之初就堅(jiān)持的 AI+BI 戰(zhàn)略、始終貫穿的 “讓業(yè)務(wù)用起來(lái)” 理念形成深度呼應(yīng)。

AI+BI 的落地從不是 “大而全” 的空泛規(guī)劃，也不是跟風(fēng)追逐技術(shù)熱點(diǎn)，而是通過(guò) “找對(duì)小場(chǎng)景 + 讓對(duì)的人用起來(lái)” 的循序漸進(jìn)模式，讓技術(shù)真正嵌入業(yè)務(wù)流程。

比如說(shuō)，歌力思數(shù)字化中心負(fù)責(zé)人李凌在觀遠(yuǎn)峰會(huì)上分享的合作案例。

在通過(guò)觀遠(yuǎn)BI夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)后，歌力思與觀遠(yuǎn)積極探索AI應(yīng)用，選擇“具備高ROI、用戶覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)強(qiáng)”的門(mén)店管理場(chǎng)景，通過(guò)觀遠(yuǎn)洞察Agent實(shí)現(xiàn)“問(wèn)數(shù)-歸因-決策”閉環(huán)。

并通過(guò)找到既懂業(yè)務(wù)、又對(duì)AI有熱情與自驅(qū)力的關(guān)鍵人，推動(dòng)AI應(yīng)用在一線的大規(guī)模使用，大幅降低一線學(xué)習(xí)門(mén)檻，真正賦能業(yè)務(wù)落地。

每一個(gè)場(chǎng)景的選擇，都從業(yè)務(wù)真正的需求出發(fā)，先明確業(yè)務(wù)角色“要完成什么工作“，再用 AI+BI 的能力幫他們“更高效地完成工作”。

這種路徑既符合中國(guó)企業(yè)“數(shù)據(jù)復(fù)雜、組織多層、業(yè)務(wù)多變” 的實(shí)際土壤，讓企業(yè)短期內(nèi)就能看到技術(shù)帶來(lái)的價(jià)值；

也能在持續(xù)落地中積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為未來(lái)更自動(dòng)化的決策打下基礎(chǔ)，而這正是 “讓業(yè)務(wù)用起來(lái)” 理念貫穿始終的最佳實(shí)踐。

07. AI不是奇跡，而是結(jié)構(gòu)

歸根結(jié)底，觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)哲學(xué)，強(qiáng)調(diào)的是結(jié)構(gòu)、是系統(tǒng)、是對(duì)產(chǎn)業(yè)和未來(lái)的理解。

AI 的力量不是炫技，而在于持續(xù)打通“人—數(shù)據(jù)—決策”的鏈條。通過(guò)精細(xì)的 BI 底盤(pán)、可理解的企業(yè)語(yǔ)義、漸進(jìn)式的落地路徑，觀遠(yuǎn)讓企業(yè)真正用上 AI，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策自然發(fā)生。

未來(lái)屬于那些不談 AI 而在做 AI 的人，而觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)實(shí)踐提供了一個(gè)中國(guó)企業(yè)樣本，展示了 AI+BI 現(xiàn)實(shí)落地的可能性，也提供了值得參考的行業(yè)方法論。

技術(shù)只是工具，結(jié)構(gòu)才是能力。企業(yè)若想真正讓 AI 服務(wù)于業(yè)務(wù)，必須先讓數(shù)據(jù)和決策鏈條順暢，再逐步引入 AI 增強(qiáng)，而不是單純追求模型炫技。

只有這樣，AI 才能真正從“會(huì)說(shuō)”變成“會(huì)用”，讓企業(yè)在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境下，快速、精準(zhǔn)地做出決策，創(chuàng)造可觀的商業(yè)價(jià)值。