网易数帆-杨兵-AIGC与数据分析融合：打造数据消费新模式.pdf

1、AIGC与数据分析融合打造数据消费新模式杨兵 网易数帆 有数BI产研负责人个人简介杨兵现负责有数BI产品研发部，在网易负责数据研发，数据治理，BI、AI等工具产品体系的演进；曾任职阿里和滴滴出行，10年大数据体系建设经验，擅长数据仓库架构，数据产品的建设有数BI产品研发负责人网易高级产品专家核心摘要初衷和方向可信的ChatBI网易云音乐实践多场景落地案例初衷和方向为什么要做（某运营商）（网易云音乐）取数分析产品，2010年左右开始建设 v1-v10专职取数分析团队长期维持在10+年复一年的产品运营推广，技术培训工作创新业务探索：如K歌，心遇，博客，直播，声波等20年推广可视化拖拽+SQL取数产

2、品，覆盖60%一线业务用户需求侧供给侧需求量大且频繁：80%数据分析需求为一次性灵活分析临时紧急且琐碎：响应慢，平均周期3-5天传统BI工具有一定门槛，有很多用户不会用平均每个数据开发同学只能完成15-20个需求离业务较远，大量沟通成本数据的基建被耽搁,且无法满足灵活取数的诉求数据分析的供给严重不平衡，且大量长尾的需求还是未被满足，需求被压制为什么要做ChatGPT让现在的软件都土掉渣了“我们一家四口人出去旅行，每次我们想要出去时订个酒店时都好麻烦。我在某程上找，我先看有没有家庭房，但家庭房很少，有家庭房那也得查看很多信息，如床的尺寸、是否可以加床，是否可以睡沙发等等。每次订个酒店都要好久。我

3、想很多家庭也有类似的烦恼吧，尤其是有两娃的家庭。”ChatUI为AI插上想象的翅膀命令行（CLI）学习成本:易用性:交互效率(简单):交互效率(复杂):个性化:智能性:图形界面（GUI）学习成本:易用性:交互效率(简单):交互效率(复杂):个性化:智能性:聊天界面（ChatUI）学习成本:易用性:交互效率(简单):交互效率(复杂):个性化:智能性:专业化便捷化智能化ChatGPT的横空出世带来交互模式的变革，是自图形用户界面以来最重要的技术进步。用户控制计算机的主要方式将不再是点击菜单和对话框，而是通过简单的母语写一个请求可信的ChatBI对话即有数，降低数据使用门槛，人人用数据数据库数据文件

4、API接口填报表单自然语言或语音对话学习成本趋近于0ChatBI自助取数分析数据洞察预测-基于AIGC大模型的对话式智能分析工具1.门槛更低：利用大模型的自然语言理解能力，用户只需要与 AI 助手进行对话，即可获得数据，提升用户的便利性2.效率更优：借助大模型的能理解用户需求，从对话转换为数据库查表和可视化图表，用户提升分析效率3.智能化：从人工设计的规则和模型转化为自动学习的规则，能够处理更复杂和更深度的数据分析任务网易有数ChatBI产品介绍ChatBI产品落地难点人工智能助手可以立即回答您的数据问题，但您能相信他们吗？以当前的大模型技术，在可预见的未来最多也就只能做到80-90%的正确率

5、，在很多行业场景落地的时候，如果不经过运营正确率还远低于这个数我们的方法是换个评价体系，不再强求正确率，而是追求可信“xx洗衣粉在华南区进出货情况？-2023年8月份xx洗衣粉在广东、广西、进货件数100W，订单数1W”不能回避AI的幻觉和不稳定我们怎么做的-瞄准可信可信的ChatBI需求可理解理解用户需求理解业务数据用户可干预产品可运营过程可验证以自然语言生成查询解释，让普通用户能判断取数逻辑是否正确查询条件结构化表可切换，查询条件可修正运营知识库，快速干预模型标记查询结果，迭代改进模型可信：虽然大模型会出错，但用户能判断结果是否正确，追求产品的可信度100%如何保障数据可信-需求可理解1.

6、利用大模型能力，能准确理解用户自然语言提问，同时理解业务数据，确保每一次提问都能得到精准的回答2.网易自研大模型：准确率媲美GPT4.0，性能比GPT3.5快一倍，同比/环比/分组排序等函数增强如何保障数据可信-过程可验证1.让用户容易识别对错2.将大模型生成的复杂SQL以自然语言描述的方式生成查询解释1.可以用确定性的手段获得正确结果2.基于查询解释，可手动调整查询条件（ChatUI+GUI）如何保障数据可信-用户可干预1.实时生效的知识库、Q&A对、标记正确回答、运营管理2.让AI助手越来越聪明如何保障数据可信-产品可运营可信的ChatBI：可迭代可进化的自研大模型准确率媲美GPT4.0以