近日，神策數據嚴格遵循《互聯網信息服務深度合成管理規定》，已完成智能數據問答算法備案。該算法基於大模型技術，專注於爲客戶提供數據指標查詢和數據洞察方面的專業回答。
神策分析 Copilot 運用神策數據智能數據問答算法，聚焦分析軟件上手難、分析結果獲取滯後、分析工作瑣碎低效等痛點，通過 AI 賦能企業解放生產力，提升數據分析效率：幫助業務人員通過自然語言，自助式地進行數據分析與查詢，“秒級”獲得高可信的數據結果；幫助業務部門高效、敏捷地做出數據驅動的業務決策。數據分析部門還可以利用神策分析 Copilot 輕鬆培訓業務人員，從重複的取數工作中解放出來，專注在覈心的數據分析工作上。
具體來看，神策分析 Copilot 的核心功能點可以總結如下：
1、指標搜索：自然語言查詢例行指標，減少溝通成本，輕鬆洞察業務
神策分析 Copilot 應用大模型技術構建指標搜索能力，能幫助業務人員快速定位當下關注的指標和經營概覽，或深入探索特定業務的相關指標，並可支持口語化輸入。比如，某零售品牌一線銷售人員在神策分析 Copilot 中提問“賣得最好的商品”，神策分析 Copilot 便會推送“當天 Top 商品”“熱門訪問商品”“商品銷售數量”等指標查詢結果，無需依賴分析師，銷售人員便可以瞭解近期商品銷售情況，輕鬆實現業務洞察。
2、智能分析：賦能業務人員自助分析能力，“秒級”產出可信的分析結果
對於常規的數據分析和細粒度的看數需求，神策分析 Copilot 能夠應用大模型技術理解用戶問題，自動配置分析模型。業務人員只需通過自然語言和神策分析 Copilot 對話，無需理解複雜的數據分析模型。比如，針對“同比分析最近 7 天 XX 品牌在不同城市的購買人數”，業務人員只需要基於企業在分析系統中沉澱的業務知識進行回答和智能配置，即可輕鬆完成自助分析。
值得一提的是，神策分析 Copilot 具備可理解、可信任、可干預的特點，能有效規避大模型固有的幻覺問題，真正做到可用。在生成分析結果的同時，神策分析 Copilot 將展示分析模型和指標的應用來源，便於用戶理解、校驗分析邏輯和指標用法，以確保用戶選擇正確的指標。若分析結果不符合預期，用戶還能通過手動調整幫助神策分析 Copilot 持續學習，進一步優化結果的準確性。
3、數據門戶融合：支持接入企業數據倉庫，實現智能數據門戶
針對企業實現“智能化數據門戶”這一訴求，神策分析 Copilot 也可以接入企業數倉。
如下圖所示，在某保險公司的實際應用中，神策分析 Copilot 作爲一個智能問答組件融合進企業數據門戶。在企業自身的數據門戶上，用戶點擊“智能問答”，直接對話即可對數倉數據進行自助式分析和查詢，進一步生成數據結果和報表，滿足日常的業務觀察需求。
模擬數據，不涉及任何企業真實數據
目前，神策數據已經與金融、互聯網等行業企業進行共創，不僅在以上場景中有效提升了業務人員和分析師的工作效率，同時也和先鋒企業夥伴不斷探索其他 AI 賦能場景。我們已開放共創名額，歡迎對 AI 賦能感興趣的企業，與神策一起擁抱大模型和數據分析 Copilot。