最近，OpenAI 公司 CEO 山姆·奧特曼在社交媒體罕見發(fā)表長文，預(yù)言了這一點。之前，很多專家預(yù)測超級人工智能將在五年內(nèi)到來，奧特曼的預(yù)期，可能讓這個數(shù)字變得更加樂觀。

超級人工智能，即Artificial Super Intelligence，ASI，指智慧程度遠超人類的人工智能，奧特曼認為，“它能夠真正學(xué)習(xí)任何數(shù)據(jù)的分布模式”，“產(chǎn)生任何數(shù)據(jù)分布底層規(guī)則。”

“數(shù)據(jù)”成為ASI這個人類愿景的關(guān)鍵詞，而在通往ASI這條路上，越來越多與數(shù)據(jù)高度相關(guān)的工具或應(yīng)用正在實現(xiàn)快速發(fā)展，這其中就包括在企業(yè)內(nèi)深度挖掘數(shù)據(jù)價值、支撐數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能(BI)，其進展，與AI應(yīng)對數(shù)據(jù)的能力演進同頻共振。

在中國，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)，預(yù)計到 2029 年，中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模將超過30億美元，未來 5 年市場年復(fù)合增長率(CAGR)達到20%左右。

然而，BI價值被廣泛認可，但長期以來面臨的“產(chǎn)品力”難題也不容忽視，例如高度的專業(yè)性導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部人群覆蓋度不足(只有特定人群才有能力使用)，以及BI輸出能力有限，包括報表形式單一、數(shù)據(jù)分析深度不足等。

這時候，正通往ASI、處在高速發(fā)展中的AI，找到了用武之地。

從ANI(狹義人工智能，包括各類助手)到AGI(通用人工智能，目前的探索)最終到ASI，AI對數(shù)據(jù)的理解、價值挖掘是一個越來越深入的過程，在千行百業(yè)逐步實現(xiàn)場景驅(qū)動價值，最終走向奧特曼的預(yù)言。以大模型為代表的AI與BI結(jié)合的智能BI，成為這其中的典型代表、注解。

以聊天式BI(ChatBI)為主要外在表現(xiàn)形式，智能BI正成為眾多廠商追捧的方向。例如思邁特在8月初發(fā)布的基于AI Agent的新一代智能BI，Smartbi AIChat 白澤，一款如同ChatGPT聊天式交互就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的便捷高效的工具。

在大模型的加持下，BI的“產(chǎn)品力”正迎來新的突破。

01、智能BI，強化BI“產(chǎn)品力”

從產(chǎn)品視角看，大模型與BI結(jié)合帶來的“升級”價值體現(xiàn)為多個方面。

1、使用門檻不斷降低

智能BI以對話式BI面向業(yè)務(wù)人員，業(yè)務(wù)需求不再需要通過數(shù)據(jù)分析師甚至IT工程師“翻譯”，而直接可以滿足和實現(xiàn)。以思邁特白澤產(chǎn)品體驗為例，簡單的指令就能獲得想要的柱狀圖：

沒有拖拽組件、創(chuàng)建儀表盤和報告，更加直觀、靈活和高效。

2、呈現(xiàn)形式不斷豐富

智能BI能夠自動生成更多類型的圖表和報告，從而幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。

例如，思邁特白澤產(chǎn)品能夠以自然語言調(diào)用Pyecharts 所有 30+圖形組件，如柱圖、餅圖等，還能對標(biāo)題、圖例等進行調(diào)整。

在智能BI下，用戶可以探索與開發(fā)更多的展現(xiàn)形式，業(yè)務(wù)支持與數(shù)據(jù)挖掘會變得更加有效。

3、數(shù)據(jù)分析的客戶價值不斷強化

如果說交互簡單、輸出形式豐富還只是數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的“外在”，那么數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性則是產(chǎn)品能夠給客戶帶來價值的核心所在。

目前，微軟、思邁特等廠商所開發(fā)是智能BI，幾乎都在過去BI的儀表盤和報表基礎(chǔ)之上新增了一種或多種數(shù)據(jù)分析能力，例如時間計算、歸因分析、數(shù)據(jù)預(yù)測、數(shù)據(jù)解釋等。

以歸因分析為例，在思邁特白澤產(chǎn)品中，需要查找某個月份合同金額異常的原因，只要向它問詢，就會給出可能的原因：

在具體應(yīng)用中，某證券公司在經(jīng)營分析會上，發(fā)現(xiàn)儀表盤上的異常指標(biāo)，直接詢問思邁特白澤，就可實現(xiàn)對異常指標(biāo)進行進一步的分析和探查。

由此可以看出，智能BI正在讓BI從簡單的描述性+少量的診斷性，走向深入的診斷性+結(jié)合內(nèi)外部知識的指示性，甚至直接給業(yè)務(wù)人員、管理人員開出“處方”。

當(dāng)然，除了這三點，在企業(yè)客戶對數(shù)據(jù)安全越來越關(guān)注的當(dāng)下，智能BI在權(quán)限控制上同樣出色，其中思邁特白澤產(chǎn)品通過對接統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)權(quán)限控制，滿足金融級數(shù)據(jù)權(quán)限控制，加上對大模型私有化部署的支持，企業(yè)對數(shù)據(jù)安全不再有后顧之憂。

02、“產(chǎn)品力”背后，是AI+BI的多重門檻

強化產(chǎn)品力，大模型正在給BI行業(yè)帶來新的增長曲線，甚至正在成為未來市場的主要增長動力。但是，AI+BI又并非一件“人人可以跟風(fēng)”的事，存在客觀上的門檻。

綜合下來，這導(dǎo)致了一個結(jié)果：BI行業(yè)原本就十分激烈的競爭會更加白熱化，難以維持穩(wěn)態(tài)格局，一些廠商正在借AI+BI的機遇實現(xiàn)彎道超車，這不僅為國內(nèi)廠商提供了一個逆襲國際老牌廠商的機會，同時也讓一些廠商能夠憑借智能BI的獨特優(yōu)勢，在行業(yè)中占據(jù)更有利的地位。

前者，國外已經(jīng)發(fā)展多年的BI廠商逐步被國內(nèi)廠商所趕超，在《中國商業(yè)智能和分析軟件市場跟蹤報告，2023H2》中，目前BI 市場 TOP 10分別為帆軟、微軟、百度、SAP、思邁特、永洪、浪潮、Salesforce、IBM、億信華辰，這表明市場已經(jīng)從單一的國外廠商主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)閲鴥?nèi)外廠商共同競爭的局面。特別值得一提的是，在前10廠商中，目前只有微軟與思邁特已推出直接的智能BI產(chǎn)品，并且在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)大背景下，國內(nèi)廠商優(yōu)勢則更為凸顯，各因素疊加，成為攪動行業(yè)格局的重要原因。

后者，同樣在IDC的這份報告中，各廠商的增速與排名并不匹配，市場與馬太效應(yīng)相去甚遠，如增速最快的為總體排名第五、中國BI廠商排名第二的思邁特，其以45.7%的增長率排名行業(yè)第一，遠超其他同行，是市場平均水平的12倍以上。而這種強勁表現(xiàn)，恰恰與智能BI的發(fā)展密不可分。

分析這種行業(yè)格局的變化趨勢，做好智能BI的幾個門檻逐一顯露出來——既然是AI+BI，那么“AI”、“BI”、“+”一個都不能少。

1、“AI”——大模型只是AI運用到BI的一次進階

智能BI，首先必須建立在長期的“智能”融合上。

增長迅猛的思邁特，很早就開始了對AI的前瞻性布局，2019年其在行業(yè)內(nèi)首次實現(xiàn)AI與數(shù)據(jù)分析的融合，并基于自主研發(fā)的自然語言分析(NLA)實現(xiàn)了對話式分析功能，隨后又在業(yè)界率先發(fā)布了將AI融合到數(shù)據(jù)分析中的ABI平臺，然后才有2023年將大模型技術(shù)和BI產(chǎn)品結(jié)合推出對話式分析大模型版本，最終促成了白澤的出現(xiàn)。

這背后說明，智能BI對大模型的利用，應(yīng)當(dāng)只是AI+BI的一次“機遇”兌現(xiàn)，那些直接想要跟風(fēng)在BI產(chǎn)品中“添加”大模型的做法，可能因為缺乏基礎(chǔ)很難行得通，這不是風(fēng)口，只能是有準(zhǔn)備的仗。

這突出表現(xiàn)為思邁特在對話式分析上相對行業(yè)更加凸顯的技術(shù)優(yōu)勢，例如白澤在功能上十分類似ChatGPT-o4之上提供的 Advanced Data Analysis 能力——用戶指定CSV 或 Excel 文件，ChatGPT理解問題，生成Python 代碼去解決用戶問題(圖：Advanced Data Analysis實例，查天氣數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、作圖)

這背后要求的計算能力分層等能力成為思邁特做智能BI的獨特AI技術(shù)優(yōu)勢，最終能夠執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析邏輯，而不僅僅是簡單的查數(shù)。顯然，這只能來源于長期的AI布局。

2、“BI”——AI+BI本質(zhì)是AI for BI，BI能力積累是核心

從文本框自然語言交互不難看出，AI+BI對產(chǎn)品力的提升，本質(zhì)上是在解決BI的“最后一公里”問題，某種程度上，AI+BI就是AI for BI，因此BI能力積累仍然是核心、是關(guān)鍵。

而拆解下來，BI的積累無非是數(shù)據(jù)模型和指標(biāo)模型，這恰恰也是獲得快速增長的思邁特在底層模型上所積累的優(yōu)勢所在，例如在數(shù)據(jù)模型上，星座模式、多事實表、OLAP分析能力等能夠直接與老牌的微軟PowerBI的Dax對標(biāo)，以及在指標(biāo)模型上對數(shù)據(jù)模型有更強的封裝能力，提供了多業(yè)務(wù)視角的管理能力，更好地與場景結(jié)合。

實際上，這也說明，在AI+BI的組合中，BI 是往下，在底層數(shù)據(jù)架構(gòu)上解決了與大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺的對接，屬于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)的延展，而AI則往上，解決智能分析應(yīng)用、業(yè)務(wù)執(zhí)行的問題，從而形成了一個完整的體系。

形象地說，這很像電商+快遞，我們用戶只要下單、等待快遞送貨即可，但這背后卻要有十分龐雜的電商運營體系+全國乃至全球物流體系，這是看不見但核心的內(nèi)容。

3、“+”——場景實踐是后進者的“嘆息之墻”

增速遙遙領(lǐng)先的BI廠商是國產(chǎn)排名第二的思邁特，而在BI市場上，另一件事也十分值得玩味：工信部賽迪研究院旗下賽迪顧問發(fā)布的《2023中國銀行業(yè)IT解決方案市場份額分析報告》中，2023年銀行業(yè)商業(yè)智能軟件產(chǎn)品市場上，市場占有率第一同樣是思邁特。

行業(yè) Know-how是AI+BI的如何“+”的關(guān)鍵問題，只有面向行業(yè)與場景有深入的實踐，才能做好智能BI。

在特定行業(yè)，如果沒有實踐沉淀，后進者很難獲得競爭優(yōu)勢，這既包括BI新玩家，也包括市場成熟BI廠商在面向某些缺乏實踐認知的特定行業(yè)時——金融行業(yè)的BI市場占有率排名恰恰是這種現(xiàn)象的產(chǎn)物，市場最終只相信、只愿意選擇“懂行”的BI廠商。

回過頭來看，如果說行業(yè)知識是能量儲備，那么AI大模型就成為價值爆發(fā)的引線，從思邁特案例不難看出，能夠獲得攪動市場格局的大增速，與其沉淀 BI 數(shù)據(jù)分析行業(yè) 13 年、積累了5000+的客戶經(jīng)驗有直接關(guān)系，在金融之外，思邁特還完成了政府、制造、醫(yī)療、教育等眾多行業(yè)知識的儲備，從官方透露的信息看，以智能BI，其已經(jīng)成功簽單某頭部券商客戶和某大型集成商，同時還在持續(xù)跟進 100+大型客戶，這是行業(yè) Know-how對BI廠商巨大價值的直接呈現(xiàn)。

由此可見，做好智能BI，“AI”、“BI”、“+”一個都不能少，它們都是智能BI在誕生伊始自帶的“壁壘”，那些稟賦全面的廠商，正借此獲得新的市場機遇。

03、結(jié)語

從2023年開始，AI、大模型在千行百業(yè)改變著時代格局，問答式查詢、智能助手(Copilot)類功能，極大改善了產(chǎn)品易用性，并顯著降低了進行專業(yè)業(yè)務(wù)分析的操作難度。

智能BI正是處在這樣的浪潮中，它不僅幫助用戶從數(shù)據(jù)獲取價值、實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化運營，還能助力業(yè)務(wù)人員優(yōu)化流程、為客戶提供更好的服務(wù)體驗等，智能BI從各個維度直接提升企業(yè)的競爭力和效率，對企業(yè)的改變和價值要更加深遠。

“AI”、“BI”、“+”全面進擊，在思邁特等行業(yè)廠商的努力下，BI正在與大模型不斷融合，數(shù)據(jù)的寶藏被智能BI進一步挖掘，企業(yè)業(yè)務(wù)決策正在朝著更高的智能化和自動化邁進，而與此同時，智能BI也在成為思邁特這樣的BI企業(yè)全面提升競爭力的致勝法寶，成為個體企業(yè)甚至整個行業(yè)實現(xiàn)第二增長曲線的武器。