垂直领域大模型大幅降低了数据服务的使用门槛，智能化数据分析释放生产力
数据价值最大化不仅有助于企业的发展，更是企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。大模型技术的出现和发展，使得数据服务变得更加智能和自动化，进一步降低了使用门槛。借助这一技术，企业可以高效地挖掘数据价值，改变过去传统数据分析方式的路径长、存在明显人力瓶颈等问题，通过使用人员自然语言的交互，快速完成准确的数据分析需求，为决策提供有力支持。在这个过程中，员工的生产力得到了极大的释放。他们可以从繁琐的数据处理工作中解脱出来，将更多精力投入到创新和优化业务上。由此，企业产能得到了显著提高，实现了规模效应和利润的最大化。
然而，想要实现上述场景，企业除了加强数据人才培养外，在数据使用层面还需在以下几个方面下功夫：
首先，完善数据基础设施。高质量的数据是实现数据价值的基础。企业需要投入资源，建立健全的数据采集、存储、处理和分析体系，确保数据的准确性和完整性。
其次，提升垂直领域内的数据治理能力。企业需要基于大模型能力进行垂直领域微调，规范数据使用，统一数据口径和业务价值，提高数据的使用价值和效率。
最后，深化数据应用场景。企业需积极探索数据在不同业务领域的应用，通过更高效与实际业务相结合，以高效、深刻的数据分析能力发掘数据背后的洞察，为业务决策提供有力依据。
大模型在数据分析领域的智能应用将是企业数字化发展的重要推动力。此次双方的合作，便是将数势科技在指标平台、标签平台的产品优势与百川Baichuan2-Turbo大模型+搜索增强能力进行强强联合，为企业数字化发展带来革命性改变，聚焦数据分析应用场景，实现新的增长曲线。双方通过产品联合，可以形成一套完整的端到端的解决方案，共同帮助包括大金融、智能制造、消费零售在内的先进企业打造基于指标+标签的语义层的高可用智能数据分析平台，让用户能够以自然语言与数据对话，完成数据价值挖掘与分析应用，实现数据价值的最大化，助力企业持续发展。
基于百川Baichuan2-Turbo大模型+搜索增强能力，解决99%企业知识库的定制化需求
在大模型落地应用方面，百川智能认为搜索增强是关键，能够有效解决幻觉、时效性差、专业领域知识不足等阻碍大模型应用的核心问题。一方面，搜索增强技术能有效提升模型性能，并且使大模型能“外挂硬盘”，实现互联网实时信息+企业完整知识库的“全知”；另一方面，搜索增强技术还能让大模型精准理解用户意图，在互联网和专业/企业知识库海量的文档中找到与用户意图最相关的知识，然后将足够多的知识加载到上下文窗口，借助长窗口模型对搜索结果做进一步的总结和提炼，更充分地发挥上下文窗口能力，帮助模型生成最优结果，从而实现各技术模块之间的联动，形成一个闭环的强大能力网络。
在大模型+搜索增强能力的基础上，百川不仅将向量数据库升级为搜索增强知识库，极大提升了大模型获取外部知识的能力，并且把搜索增强知识库和超长上下文窗口结合，让模型可以连接全部企业知识库以及全网信息，能够替代绝大部分的企业个性化微调，解决99%企业知识库的定制化需求，不仅为企业节省巨大成本，还能够更好地实现垂直领域知识的沉淀，让专有知识库能够真正成为企业不断增值的资产。
凭借数势智能分析助手NL2MQL（M指“Metrics”）能力，帮助企业打造人人高可用的智能数据分析平台
以大模型能力赋能数据分析领域应用，通常企业会使用大语言模型直接驱动数据库，通过AI生成的SQL语句，实现用户问答数据自动获取，但此标准方案存在效果瓶颈和性能风险，譬如企业级数据查询准确率低、多表关联查询方式导致性能不可控、面对海量数据时导致的高额表结构学习成本，以及单纯靠大模型生成SQL 无法解决高级反复的分析问题等问题。举例来说，当用户查询“今年XX基金的申购额与赎回额分别是多少”时，由于指标语义模糊并涉及到跨表多指标查询等问题，传统的NL2SQL方式难以实现。
为解决此问题，数势科技推出智能分析助手（SwiftAgent，也是此次联合解决方案内的核心产品），将数势原有指标平台和标签能力与大模型基座结合，帮助客户实现从自然语言查询到精准的指标语义层进行关联与展示，最终完成再到查询任务执行的更优路径，真正实现问答数据自动获取，并在准确率效果与性能稳定性层面带来明显提升。
百川与数势强强联合，大模型应用解决方案实现数据价值最大化
双方联合解决方案以百川Baichuan2-Turbo为通用大模型基座，联合数势科技在大金融和消费零售等领域的行业储备进行模型裁剪与微调。企业将多种数据源接入系统，首先进入数势科技的指标和标签平台，平台通过高性能的指标加速引擎，对企业数据进行定义，规范化加工原子指标、维度等，统一数据口径，在此基础上，平台还采用”积木式“组装派生和衍生指标，实现企业数据与指标语义的一一对应，让数据具有业务属性，降低后续数据使用歧义与滥用。完成数据语义层加工后，各类数据再通过指标API服务支持多种数据分析类产品功能，向上赋能零售、金融、智能制造等不同行业的数据分析、营销洞察、智能办公等应用场景。
值得一提的是，该方案的核心功能除了单一的数据查询外，自动归因分析、图表自动推荐和生成，以及总结报告自动生成等核心功能均应用了数势智能分析助手产品的Agent架构。这个过程中，借助Agent架构首先完成复杂分析任务拆解，并通过API Function Call调用多种分析接口进行任务编排，让 AI 回答“为什么”和”怎么做“。相比Copilot而言，Agent架构下的方案可突破”每次仅可实现单一任务查询“的限制，针对复杂事件具备规划能力。举例来说，当客户提问：华东区XX基金的代销金融产品申购费周环比为什么下降了？请找到原因并提供决策建议。自动化数据分析归因步骤如下：
第一步，基于指标树，自动拆解异常指标的子指标，自动定位，给出影响指标波动的最大贡献子指标，大幅提升了业务团队使用的效率与准确性；
第二步，支持用户通过对业务数据进行维度归因、因子归因、时间序列归因与相关性分析等多种洞察方法，完成数据波动自动归因；
第三步，综合人工经验和机器智能分析，自动生成分析报告。
实现大模型商业化落地，引领国内先进企业数智化分析发展
对于此次合作，百川持积极态度，认为数势科技的核心团队在帮助大金融、高科技制造和消费零售领域实现数字化转型方面积累了深厚经验，拥有过硬的应用产品能力和丰富的行业Know-how，相信此次百川和数势科技合作能够在企业数据分析领域实现1+1>2的效果，能够改变将大模型作为宣传噱头的现状，真正为带来更为卓越的业务洞察能力。百川团队致力于帮助大众轻松普惠地获取世界知识和专业服务。今后双方将通力合作，为客户提供有价值、可落地，具备商业化能力的大模型应用产品。
数势科技则表示，成为企业首选长期技术合作伙伴是公司的长期使命，自成立以来，已服务了包括沃尔玛、宝洁、永辉、京客隆、绝味食品、捷赛、脉链、民生银行、广发银行、平安证券、中信建投等众多先进企业客户。此次双方解决方案的落地，数势与百川充分发挥了各自优势，形成能力集成与互补，率先实现大模型商业化，处于行业发展前列。未来，坚持实现数据价值普惠化的理念，数势科技也将与更多主流大模型能力进一步融合，探索更多可落地应用，让技术创新为实现企业价值而生！
