2024年，GenAI正站在產業化的前夕。

　　在不久前的2024世界人工智能大會(WAIC 2024)上，AI巨頭們對行業發展形成了共識：從“卷”模型轉向“卷”應用生態。因此，國產大模型普遍降價，隨之而來的是調用量的大幅增長。

　　這反映出在沒有大模型使用成本的顧慮后，企業對大模型應用的海量真實需求涌現。IDC預測，2023-2027年，全球企業在GenAI解決方案支出復合年增長率為73.3%，這項支出包括GenAI軟件以及相關基礎設施硬件和IT/商業服務。

　　企業含“AI”量有望持續上升，也意味著AI應用的“創客時代”正在到來，傳統軟件服務領域存在廣闊替代空間。

　　因此，國內各大軟件廠商開始積極擁抱“AI+”。比如，據松果財經了解，繼推出Smartbi對話式分析大模型版本后，國內知名BI品牌思邁特軟件在8月即將發布基于智能體(AI Agent)開發的新一代AI應用Smartbi AIChat。

　　這說明產業AI化進度條不斷向前，BI產品正由“+AI”一步步迭代為AI原生應用。問題是，這一進程意味著什么?智能體BI將在AI時代扮演什么樣的角色?

　　從對話式分析BI到智能體BI AI產業化下的數字“弄潮兒”

　　所謂智能，就是用智慧解決問題的能力。AI產業化的關鍵，在于創造顯著的業務效果，并產生更多效益。

　　近日，SAS與Coleman Parkes Research在關于生成式人工智能的深度應用調查報告中指出，中國在生成式人工智能的應用方面處于世界領先地位，但使用率更高并不一定意味著實施效果更好或回報更高。例如，24%的美國機構已全面實施了GenAI，而中國這一比例僅為19%。為了最大限度地提高生產力，GenAI必須無縫嵌入業務流程和系統。

　　問題是，AI應用如何嵌入企業業務中，成為提高生產力的工具?

　　對此，松果財經認為，AI+BI是最有效的途徑之一。

　　數據是繼土地、勞動力、資本、技術四大生產要素之后的第五大生產要素。從“數據二十條”到“數據要素×”三年行動，近年來國家戰略布局，推動數據要素自上而下加速發展，數據要素高水平應用將成為企業競爭力的一部分。

　　BI則是綜合的數據分析工具。從產業、科技大方向上看，基于GenAI升級BI，提升企業數據要素應用能力的價值逐漸被驗證。

　　首先，AI+BI可以降低企業數字化門檻。

　　在過去，這要求分析工具使用者具備統計學、編程能力等基本功，又擁有充足的業務知識。而今年初思邁特推出了Smartbi對話式分析大模型版本，業務人員可以直接像聊天一樣通過簡單的對話問答讓AI進行智能數據解析，實現了數據分析“零門檻”。

　　同時，AI+BI也直接產生了更多業務價值。據了解，通過Smartbi構建內部的業財一體化系統，思邁特實現了降本增效，收入大幅增長，同時也收獲了行業第一的市場份額增長。

　　以此來看，“AI+”成功推動了BI產品的業務價值升維，加速了數據要素生產力深層次的變革。在這種積極反饋下，BI廠商必然會持續探索AI應用，而AI行業的最顯著的新趨勢是，“智能體(AI Agent)”熱潮到來。

　　去年底，比爾蓋茨發文指出，AI Agent將徹底改變人機交互、顛覆軟件行業。WAIC 2024上，國內AI頭部公司認為智能體正在加速部署。IDC一項調研也發現，所有企業都認為AI Agent是AIGC發展的確定性方向;同時，50%企業已經在某項工作進行了試點(調研對象：100家制造、醫療、互聯網、金融、零售行業年收入超過5億的大型企業)。

　　毫無疑問，智能體正在成為AI應用的主流形式。而作為數據分析核心工具的BI，是智能體落地的重要方向之一。因為如何高效利用數字經濟時代的“石油”正在成為企業發展的關鍵命題，而推動數據在不同場景中發揮出千姿百態的乘數效應，需要更好的“挖掘工具”。

　　那么，在經歷多年AI+BI實踐后，AI應用廠商基于智能體開發的下一代BI，能否幫助企業更好地釋放數據價值?

　　打造“超級能干”的應用——技術進步與業務積累驅動供給側創新

　　盡管如今的數字化工具廣泛接入了大模型，誕生了Smartbi對話式分析大模型版本這樣的新一代BI產品，但是市場上缺少具有顛覆性意義的AI原生應用，“AI+”對大部分傳統產業的影響仍然有限。

　　對此，國聯證券在AI應用專題中指出，B端應用在專業程度越高、工作流程越復雜、數據壁壘越高、容錯率越低的領域落地越難。AI應用百花齊放，靜待殺手級別應用。

　　企業數字化轉型的強烈需求孕育著GenAI落地的沃土。從思邁特的發展來看，國內一直幫助企業做數字化的企業，已經敏銳捕捉到了千行百業對AI不斷增長的需求，遂向著AI應用廠商戰略升級。不過，行業爆發尚欠東風。

　　對于AI產業化的拐點，不少業內人士認為，需要誕生新的“Super APP”，它不是以DAU論英雄的“超級應用”，而是“超級能干”的應用。“能干”不僅意味著能干更多活，更代表著AI應用可以處理更復雜的工作。

　　具體到AI+BI領域，BI應該從更多維度、更靈活地釋放數據價值。而智能體+BI的產品重塑，有望成為實現這一目標的方式。

　　從Smartbi AlChat來看，新一代智能BI平臺在靈活性、可玩性、擴展性以及泛化能力等方面具備顯著優勢。

　　比如，基于LLM + Al Agent，智能BI平臺滿足描述性、診斷性、預測性、指示性分析擴展能力，支持開放式問題回答;Smartbi AIChat計算能力分層更靈活，一部分數據量大的統計，充分利用Smartbi己有的指標模型的計算能力，而另一部分復雜計算，則通過Python在庫外執行計算;此外，在Smartbi指標模型和數據模型的基礎上，企業客戶可以實現私有化數據和億級數據訪問。

　　上述特性使Smartbi AIChat具備更強的能力，從而在更多應用場景中發揮重要作用。我們以銷售分析這一典型場景為例，此場景中，基于LLM的深度學習能力下，Smartbi AIChat以智能問數、多輪對話的本事賦能用戶，業務人員可以通過與AI“聊天”，快速查詢各個時間段內的銷售額、訂單量等數據，了解銷售趨勢和業績變化。

　　基于此，我們還可以展開更多的想象，智能體BI能夠持續跟蹤對話的進展，意味著Smartbi AIChat每一次回復都能精準地反映用戶意圖和之前的對話內容。這一特性讓使用者更像是擁有一個精通數據分析的助理，滿足了多樣化的需求。

　　這些場景展望透露出，“AI上與數據聊天”將成BI使用新范式，Smartbi AlChat更像是每個使用者的“AI助理”，幫助用戶獲得過去未有的數據分析能力，從而處理更多業務場景和復雜任務。

　　那么，思邁特是如何打造出這樣一款“超級能干”應用的?

　　對此，我們認為，從數字經濟發展的大視角看，BI行業AI原生的、更好的產品，是在市場需求驅動、技術進步與產業積累之下誕生的。

　　一方面，AI產業化和產業AI化的市場前景吸引著所有AI應用廠商。

　　今年以來，各地人工智能產業發展的政策密集出臺，推動當地AI應用廠商加強智能軟件研發創新，拓寬智能軟件應用廣度。對此，中泰證券在《產業復盤與未來推演：AI應用：追本溯源之后，我們相信什么?》中指出，AIGC應用空間將迎爆發期，2030年AIGC市場規模有望超萬億。

　　另一方面，AI應用廠商的“人工智能+”探索逐漸進入深水區，頭部廠商具備了打造顛覆性應用的實力。

　　以思邁特為例，公司自2019年開始將自然語言分析(NLA)技術與BI結合，邁入智能BI時代，在AI+BI領域有著多年技術沉淀。同時，伴隨企業數字化進程，思邁特積累了5000+行業頭部客戶經驗，產品廣泛應用于金融、央國企、制造、醫療、教育等眾多行業，具備創新的基礎。

　　在行業+場景know-how賦能下，Smartbi AIChat將為處于數字商業生態不同領域的“人”帶來更全面的幫助，在BI數據分析全鏈路發揮更大作用。

　　總之，多重因素匯聚成一股創新力量——智能體的興起為數字化工具創新奠定堅實基礎，而市場前景的“誘惑”和企業自身業務沉淀則成為供給側創新的動力。

　　以思邁特為代表的AI應用廠商，正在成為打造黑天鵝殺手級應用的“潛力股”。

　　結語

　　隨著AI產業化應用加速，科技公司在濤濤磅礴的時代浪潮中不斷前行，如何重塑應用生態，基于GenAI謀“智變”已成必答題。

　　思邁特在經歷了對話式分析大模型版本的探索后，即將推出基于AI Agent的Smartbi AIChat。

　　新一代BI產品能否像奧林匹克博物館石墻上奧林匹克精神一樣——“citius(更快)、altius(更高)、fortius(更強)”，成為AI產業化期待已久的“超級應用”?讓我們拭目以待。

　　來源：松果財經