可信AI的崛起：探究AI如何改变商业智能格局并塑造分析学的未来

研报总结

人工智能与商业智能的融合挑战与机遇

人工智能与数据分析的挑战

• 数据质量问题：人工智能依赖于高质量数据，数据不一致或低质量会导致分析结果不准确，尤其在缺乏单一版本真相（SVOT）和存在数据孤岛的情况下。
• 数据解释不准确：大型语言模型（LLMs）擅长自然语言处理，但在数值计算方面存在局限，可能导致计算错误，如示例中GPT-4对利润总额计算的错误。

解决方案：语义图谱

• 语义图谱的作用：通过将源数据转化为统一业务概念和关系，语义图谱提供集中化、可重用的数据结构，解决数据孤岛和一致性问题。
• 提示工程与语义图谱的结合：通过提示工程将用户请求翻译为语义图谱可理解的命令，结合语义图谱的强大数据处理能力，实现准确可靠的分析。
• 语义图谱的深度与广度：不同平台对语义图谱的整合程度不同，从Excel等基本工具缺乏语义层，到BI工具在数据集内定义语义，再到更高级的平台使用基础语义图谱，深度整合的语义图谱能提供更多AI集成可能性，如权限控制、数据治理等。

Strategy平台的AI+BI整合优势

• 用户体验（UX）：提供可定制的AI解决方案，如Auto Bot聊天机器人、Auto Answers自动回答、Auto Narrative自动生成摘要、Auto Dashboard非技术用户创建仪表盘等。
• 可信数据：通过整合多源数据，并进行高级抽象层处理，构建企业语义图谱，确保数据质量、安全性和治理。
• AI技能：集成Azure OpenAI LLM和Python引擎，支持自动提示工程和高级分析，提供ML模型和深度洞察。
• 集成能力：通过Web、移动、嵌入应用、HyperIntelligence和Microsoft Teams等多种渠道，确保AI洞察的广泛可达性，并支持多云架构，提供长期灵活性。

Strategy平台的独特优势

• 精准与智能结合：结合BI的精确计算和AI的非结构化数据处理能力，提供更全面的分析方式。
• 语义深度：通过语义图谱技术挖掘数据深层关系，超越传统分析。
• 快速部署：加速AI应用部署，无需牺牲数据完整性或安全性。
• 治理与合规：提供专家团队和治理工具，确保数据安全、合规和高效管理。

研究结论与行动建议

• AI与BI的融合是革命性转变：通过先进语义图谱和战略AI框架，克服传统分析的局限，实现更高级的数据驱动决策。
• 加速AI实施：通过Strategy AI Ramp-Up Program，在六周内实现AI解决方案落地，并通过Auto Express体验免费试用。
• 塑造未来：Strategy致力于推动AI和机器学习在商业智能领域的应用，实现“智能无处不在”的愿景。