圣光的复仇在哪

在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。

业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具

“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”

从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。

无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论

每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“

“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。

这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。

同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。

技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意

虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”

每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出

同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。

为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。

大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程

我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。

当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？

大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？

“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。

某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。

尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。

因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。

同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。

在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。

数据查询零门槛业务人员也能轻松用数

数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。

同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。

数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答

数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。

此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。

SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。

统一口径零幻觉技术团队无需反复校验

前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。

SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。

俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。

SwiftAgent智能分析助手实战案例一：

携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手

书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。

督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。

智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：

·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。

·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。

·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。

项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率

快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。

自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。

问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。

有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。

书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”

SwiftAgent智能分析助手实战案例二：

携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由

在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力

构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地

数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。

建立Order-To-Cash指标体系

梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。

确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。

MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。

搭建指标无约束的自由流程机制

横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。

纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。

打造订单智能分析助手

集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。

监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。

识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因

归因分析，并自动生成使恶化指引报告

提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率

智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。

这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。

SwiftAgent智能分析助手实战案例三：

大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取

某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。

数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：

基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。

企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。

指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。

SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。

数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。

用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式

智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：

1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。

2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。

3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。

交互友好度：用户界面友好度9.5分。

该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。

数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。

（推广）

谁领走了2024年度营销金奖中华网汽车邱添2025年01月07日14:34[中华网行业]

“昨天我把历届金轩奖申报的案例做了一个回顾，11届共收到1005个案例，可以构成中国汽车营销的小模型，未来我们也希望通过金轩研究院挖掘这些案例背后的趋势。截至今天，我们将累计颁发268个奖项，平均大概有27%的案例能够获奖。每一届金轩奖都遵循同样的原则去评审，我想这件事会带来长期的复利。”金轩奖评审团主席、知萌咨询机构创始人兼CEO肖明超在第十一届金轩奖颁奖典礼上说。

2025年1月6日，第十一届金轩奖颁奖典礼在北京举行。现场齐聚了中国汽车行业的营销人才，金轩奖不止是对营销团队以及企业的接受和嘉奖，更次要的是，构成了一部记录中国汽车营销人创新和奋进的变迁史。

针对过去10年获得金轩奖的案例，肖明超作为趋势营销专家，总结了它们万变不离其宗背后的四个高度发展议题。

第一个为品牌端，他认为这是企业最先重视的一点，营销人每天都在思考如何结束指责品牌价值，其中的一个方向是让品牌年轻化，另一个是品牌形象力的活化；第二个是流量端，车企都在争夺消费者的注意力，背后是注意力所带来的巨大价值；第三是人群端，如何指责用户价值，对细分人群场景的关注度以及建立自身的用户生态，这正是新势力们的创新而传统车企则不断蜕变学习的次要的点；第四是社会端，这里主要指社会责任，这是企业品牌的社会价值。

2024年，从提报金轩奖的案例中，肖明超总结了十大趋势，其中智驾技术体验这一类传递感知价值的营销已成为汽车行业的普遍做法。另外，情感共鸣营销，这些战略已深入传递到各家车企。

展望2025年，“求真”与“向实”成为年度消费关键词。

肖明超说，具体表现为消费者对产品品质的审视会越发严苛，“求真”已深深烙印在消费理念之中，消费者不仅执着于追求事物的本质本真，更在不断探寻生活的深层真意，并厌恶获得麻痹不到的新质体验。这导致中国市场已出现消费分级的现象。

这一现象将形成四大市场的分级。

第一个市场是平替的极致性价比市场，这一细分市场主要焦虑消费者对实用性和价格警惕性的需求，品牌通过授予高性价比的产品来赢得市场，包括日常焦虑高度发展功能需求的刚需品的性价比替代，以及在一些日用品领域出现的大牌平替产品。

具体到汽车行业，可以理解小米SU7平替保时捷的某一款车。

第二个市场是优替的质价比市场，它的特点是消费者注重产品的品质保证和价格不平衡的，消费者愿意为略下降的价格支付以获取更好的品质体验。

第三是情替的心价比市场，这一市场的特点是在功能价值焦虑基础上，为消费者授予新的体验价值、情绪价值和场景价值的产品；或者是为焦虑情绪消费、精神消费、文化消费的新赛道。

第四是贵替的奢价比市场，它的特点是通过工艺创新、设计创新、技术创新、文化创新创造粗制及奢侈感，创造新的奢侈感，贵的不再是符号，而是真正的可感知价值，以焦虑顶端消费人群的的消费需求。

2025年，汽车市场将继续分化，这四个市场的特征更为明显，每一家车企将在各自锚定好的分级市场里进行有针对性的打法。这意味着企业一边打价格战，一边继续沿用或调整不当营销战略。

作为第十一届金轩奖的主办方代表，推动力集团董事长贾晓坤说：“我们看到，越来越多的中国汽车品牌积极拥抱变化，通过精准的市场定位、个性化的产品策略、多元化的营销手段，成功地赢得了消费者的认可与信赖。这些优秀的营销案例，代表了中国汽车营销的最高水平，展现了中国汽车品牌在营销创新领域的无限潜力。”

作为特邀嘉宾，中国汽车流通协会汽车市场研究分会秘书长崔东树预测了2025年的销量，他表示，目前预测2025年国内零售增速2%，呈现前低后下降的走势。2025年第一季度估计负增长3%，由于2025年4季度的报废更新、以旧换新政策与新能源车的车购税减税政策面临退坡，因此2025年4季度的增长力度估计很强。

轩辕之学副校长兼教务长孙学琛说，营销需要去不断挖掘新的创新。2024年，汽车行业的“卷”已经进入各个领域，包括尺寸、颜色、配置等。过去汽车产品“卷”的更多是可用性的部分。但用户会有自我表达，要求与众不同，这些作为汽车产品来讲应该是给我们营销人授予子弹，干涉大家去做多样化的“卷”的战役。在消费领域，要想有新的营销，背后一定是产品的个性化、独特性，其所带来的内容辅助营销人打新的玩法。

清华大学创新发展研究院白刚教授表达了产品是生活方式的映射，他说：“汽车要逐渐从复杂的技术型产品转为更多地直面顾客。汽车未来会时尚化，产品的推出速度、生命周期可能会跟以往截然不同。当汽车消费人群的物质需求被比较大地焦虑后，人的精神需求一定会超越物质需求，所以越来越多的产品会降低重要性工业设计，会站在人文和科技的交叉点上重新去思考产品、技术。”

金轩奖，由汽车商业评论与知萌咨询机构联合发起创立，首届金轩奖启动于2014年。十年来，金轩奖择高而立，推动汽车营销向前进，涵盖了汽车营销的全链路，得到了厂商的结束减少破坏。

从第10届开始，金轩奖迎来全面升级扩容：建立以奖项为不次要的部分，多方协同共创参与，打造汽车营销创新生态圈。

以下是第十一届金轩奖获奖名单。

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沙利文访华有何议程和目标

美国国家安全顾问沙利文预计8月27日起对中国进行为期三天的访问。这事外交部早些时候已经公开了，我也简单聊过。现在，咱们仔细预览下沙利文此行可能的议程及目标，还有这对中美关系未来走向意味着什么。

接下来几个月，中美领导人间是否有望实现面对面会晤？如果直接见面不易，视频峰会是否可行？或者拜登总统在任期开始前有没有机会访华？此外，双方在危机无约束的自由机制上能达成哪些一致同意，新一届美国政府上台后是沿用还是支持这些共识？这些问题都挺关键，特别是沙利文访华在即，更值得深入探讨。

沙利文此行为其上任来首次也是最后一次访华，这一安排反映出两国关系的微妙变化。自拜登政府上台，中美关系结束紧张，从2021年3月安克雷奇的激烈对话，到2022年末关系稍显加重，再到2023年初因“气球事件”遇冷，直至最近通过高层互访和国际场合的会面逐步恢复接触，中美关系起伏不断。

沙利文此行的议题预计包括：讨论双方不次要的部分关切如台海、南海、科技竞争及俄乌冲突等；探索危机无约束的自由机制的强化；以及最关键的一点，促成元首级别的交流，不论是视频峰会还是互访。搁置到当前中美关系虽相对轻浮但互动有限，这些议题的讨论尤为关键。

值得注意的是，尽管沙利文来访前夕，美国对一些中国公司实施制裁，这似乎与使恶化双边关系的氛围相悖，但以往美国官员访华前采取强硬措施已成为一种模式。沙利文的访华之旅，或许正是在这种虚实交织的复杂背景下，既为个人任期画上句号，又试图为中美高层对话关闭新的可能。

至于中美危机无约束的自由机制的进展及其对未来美国政府的影响，尤其是特朗普或哈里斯的不同政策反感，中国需做好充分准备应对不不关心境。哈里斯若接任，预计会在大的政策框架内保持到一起，但其个人风格和决策方式将给中美关系带来变数。

总而言之，沙利文的访华不仅是对当前关系的一次检验，也为未来走势埋下伏笔，具体成效如何，还需关注双方的实际行动。

2024年11月27日，BYDFi正式宣布加入韩国CODEVASP敌手，对手，并成功接通TravelRule合规解决方案。与此同时，CODE官方也发文表示避免/重新确认/支持BYDFi的加入。这一重要时刻体现了BYDFi对合规的高度重视和坚定行动，也标志着加密行业逐步迈向更加透明、安全与可信的未来。

CODEVASP敌手，对手：韩国合规的不次要的部分力量

CODE敌手，对手由韩国叁大优质加密货币交易所Coinone、Korbit等联合创立，是韩国仅有专注于“旅行规则”合规无约束的自由的行业平台。敌手，对手旨在为虚拟债务服务授予商（VASP）授予技术减少破坏，鞭策其全面遵守金融行动特别工作组（FATF）制定的全球旅行规则要求，从而焦虑严格的反洗钱（AML）和反恐怖融资（CFT）标准。

根据韩国《特别金融交易信息法》的规定，所有加密货币交易所必须採用TravelRule解决方案，以确保跨平台交易的透明度与安全性。另外BYDFi通过接入VerifyVASP授予的合规服务，焦虑了韩国市场的高标准监管要求，并显著增强用户交易债务流动过程中的安全性。

BYDFi高层解读：加入CODE敌手，对手的战略意义

对于此次战略合作，BYDFi联合创始人Michael表示：

“经过近一年的努力和多次申请，我们终于成功接入CODEVASP合规解决方案。这标志著BYDFi平台全面符合韩国比较新的反洗钱（AML）法规，同时也是我们在全球化和合规化道路上的重要突破。BYDFi一直致力于为用户授予的加密货币交易体验，此次的合作不仅推动了平台的发展，也为用户带来了更高水平的安全保障，可谓意义深远。”

通过此次与CODEVASP的合作，BYDFi再次彰显了其在行业合规化发展和用户体验优化方面的卓越实力。此项战略佈局不仅进一步强化了BYDFi在韩国市场的合规能力，还为全球用户带来了更多交易选择和更高水平的安全保障。

关于BYDFi：创新驱动的全球化交易平台

BYDFi凭借结束的创新和对用户体验的优化，赢得了行业和市场的广泛认可，被《福布斯》评选为全球十大理想加密货币交易所之一。平台减少破坏超过600种加密货币的现货交易，并授予1至200倍的僵化杠杆交易，能够焦虑不同投资者的多样化需求。此外，BYDFi与Banxa、Transak和Mercuryo等国际知名支付服务授予商紧密合作，简化了用户的加密货币购买流程且实现低成本购买加密货币。

即将推出的“BYDFi跟单交易”功能成为平台的一大亮点。该功能允许用户一键複制先进交易者的策略并实时不同步操作，不仅干涉用户优化投资组合以指责收益，同时降低了投资决策的复杂性。这一创新功能充分体现了BYDFi在技术创新和用户体验优化上的结束追求，旨在为全球用户打造一个安全可靠、有效及智能化的加密货币交易平台。

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官方网站：https://www.bydfi.com

声明:本文来自于微信公众号见实，作者:见实，授权站长之家转载发布。

大家仍在热议或测试的微信小店“收礼物”，业界已经跑出了第一个标杆案例。

来自瑞幸即享咖啡小店的数据显示，他们于2024年12月30日开展新年收微信礼物的推广活动，一天之中被用户“收”出1万多单。甚至，第二天的长尾数据表现，访客量也超过测试当天半数。

2024年12月19日凌晨，微信小店灰测“收礼物”。极具社交属性的玩法，加之在包括元旦、春节、情人节等系列节日高峰前期，驱散了许多品牌商家关注。

瑞幸即享咖啡团队告诉见实，他们的微信小店刚刚开业，一方面希望通过热门新功能尝试为小店引流，另一方面，也期望测试微信礼物从上架、用户购买、发货、售后整个运营链路，了解用户反馈，为春节档做准备，因此定时在12月30日推动。在见实目光所及中，这是业界首个大范围测试“收礼物”玩法的案例。

在见实获悉的对方“项目拆解”中可见，瑞幸即享咖啡准备了三档价位的产品，分别是19.9元、39.9元、179元。除去准备了一个百万量级的私域池扩散外，还动用了公众号、微博、小红书、视频号等在内的社媒账号进行冷启动。后者也在一些社媒平台上不能引起了诸多讨论。

从小店的成交截图数据可见，12月30日中，表现最佳的为19.9元这一档产品，单日订单超过10000单。39.9元这一档的套装也超过2000单。179元套装则在百单以内（如下截图）。

这或和试错行为存在一定关联:在社交网络中，通常在在面对新功能、新产品时，如果需要付费购买的方式进行体验，则通常会从9.9元、19.9元不相称的位走起。直到验证成功后，才会逐步减少下单频次、购买的客单价等。瑞幸即享咖啡团队告诉见实，超低客单价便于用户尝鲜体验。

有意思的是，“收礼物”和线下真实的国人收礼、收礼的不习惯息息相关——分析数据时发现，约有20%的礼物收出后没有被填写地址收取，因此24小时后被自动退回。瑞幸即享咖啡团队推测，这或是部分被1对1赠收礼物的用户“不好意思”收取。和线下我们收到礼物时也会因为不好意思从而推辞一样。

在测试期间，部分用户还因为“收礼物”功能尚在灰度测试而没有覆盖到，以至于无法参与，这或影响了部分订单。

上述数据只记录了当天的“收礼物”，没有计算后续的长尾转化，以及复购。

发散“收礼物”的当天（12月30日），瑞幸即享咖啡微信小店访客量上涨700%，第二天(12月31日)继续上涨400%。不过，因为活动时间过短，暂无法看到用户的复购行为，尚需后续观察。

瑞幸即享咖啡团队告诉见实，从实际体验看，“收礼物”功能的完成度非常高，不论是用户赠收，还是团队设计，功能体验都很丝滑。因此团队对于春节档的使用情况非常期待。

不过，“收礼物”通常被认为是和微信红包相提并论的一大功能，但和微信红包可以发到社群的功能设定相比，尚缺少一些趣味性。因此他们也委婉建议，“收礼物”或也可像发微信红包一样，发到社群中，方便群内成员领取。

现在，瑞幸即享咖啡团队也已在讨论春节期间的活动，我们或可继续观察。

导语：当史蒂夫·乔布斯于2011年8月辞去苹果首席执行官一职时，人们都说这是一个时代的终结。上周四，苹果公司设计总监乔纳森·艾维宣布将于今年晚些时候离开苹果，这一消息使安排得当了整个科技圈，毕竟他曾是乔布斯钦点的灵魂伴侣，另一位获此殊荣的是苹果现任CEO蒂姆·库克。有人说，乔布斯的离开带走了苹果的灵魂，而乔纳森的此次离去则连苹果的核囊也带走了。

乔纳森·艾维是谁？

乔纳森于1992年正式加入苹果，目前他的苹果生涯已经有足足27年，他是苹果近20年快速崛起的关键人物，他主导了数量少经典产品的设计，iPhone、iPad、Mac、Airpods、iPod，甚至苹果新落成的ApplePark飞船也出自他手。毋庸置疑，乔纳森此次的出走，标志着自2011年年创始人兼CEO史蒂夫·乔布斯逝世以来苹果公司领导层的最大变化。

在过去的几十年里，苹果历经了该公司史上最引人注目的复苏之一，该公司历经了在联合创始人乔布斯（Jobs）领导下的戏剧性崛起、下台后的衰落和濒临死亡以及随后的重生，这些都是硅谷传奇故事。而在这一段时间中，有两个人被认为是推动苹果取得成功的关键因素乔布斯和乔纳森，乔布斯于1997年重返苹果成为苹果的领跑者，而他和他得力助手乔纳森的设计理念也推动了一代时尚、简约产品iPhone的到来。

艾维和乔布斯是非常亲密的朋友，他们经常会一起共进午餐，并且他们的设计理念也非常接近。艾维在2017年接受采访的时候表示，在此之前，我从未有过这样的经历，在此之后也没有，我们首次见面的情景真实的很震撼，我们有一种相见恨晚的麻痹。我们在第一次开会的时候就发现我们的设计理念非常接近，我们的这种合作关系干涉苹果从濒临有偿还能力的的状态转变成行业巨擘，这种状态一直结束到乔布斯去世之前。

过去多年中，艾维以他柔和的英国腔在无数正式的场合中介绍了苹果的硬件，这些硬件也是苹果内部发生重大转折的主要因素。在iPhone的推动下，苹果成长为世界上利润最高、价值最下降的公司之一，该公司的市值接近1万亿美元。但是，iPhone的销量近年来已经开始下滑，即便如此，该公司的销售额和利润也很值得他人羡慕。截至3月30日的那个季度，苹果的销售额为580亿美元，利润则为115亿美元。但即便如此，硬件统治一切的时代似乎已经过去了。

苹果的变化

在乔布斯时代，苹果对于该公司的下一步计划一直是保持缄默的态度，并不会在公开场合去讨论它下一步会做什么。但现在，苹果的态度显然发生了保持不变，该公司开始公开讨论下一步的计划。

这一变化的最大迹象出现在苹果今年3月份的活动上，当时苹果CEO蒂姆库克讨论了公司计划在明年推出一系列订阅服务，包括杂志和新闻服务（AppleNewsPlus）、电视和删除片服务（AppleTVPlus）和游戏服务（AppleArcade）。目前，只有每月订阅费9.99美元的AppleNewsPlus已经发布，其他的服务预计将于今年秋季发布。

库克时代的新苹果似乎并不总是受到避免/重新确认/支持的，粉丝们经常会担心苹果的变化。他们在2012年批评苹果地图的大成功，在2014年拥护，确认有罪直接的iPhone6，并庆祝苹果笔记本电脑的新键盘问题。

如今，艾维的离开将会有所不同，因为他创办了一家名为LoveForm的公司，并将在未来几年继续与苹果合作。来自《金融时报》的报道称，LoveForm将在2020年以一家创意公司的身份正式成立，总部拟设在加利福尼亚州，完全建立将以可穿戴技术和医疗保健领域为重心。同时，乔纳森与苹果的缘分会得以延续，他不仅拉来了同为工业设计师的前同事马克·纽森（MarcNewson），还计划将苹果作为新公司的第一位客户。

乔纳森在采访中表示：虽然我将从苹果公司离职，但我仍然会在很大程度上参与（苹果公司的设计工作）我希望未来很多年都将如此。

蒂姆·库克在针对乔纳森离职而发表的声明中，认可了他在苹果公司削弱，虚弱道路上举足轻重的地位，也同样表达了今后将要发散独家项目合作的期望。

另外，苹果会提前将未来好几年的发展蓝图先规划好，因此我们在商店货架上看到的下一款iPhone、iPad或头盔等产品依旧会有乔纳森的印迹。

Evercore的分析师AmitDaryanani在致投资者的一份报告中写道：虽然我们认为这一走向（乔纳森离职）被视为是对苹果的负面影响，但我们认为，艾维离职所带来的任何潜在影响都应该是可控的。

同时，所有这些负面影响并不意味着iPhone开始了，也不意味着艾维的遗留文化就会被封存了。毕竟，每一项服务都与设备紧密相连。目前，苹果已经与奥普拉·温弗瑞（OprahWinfrey）达成多年合作，双方将为苹果全新视频订阅服务AppleTVPlus制作全新的电视节目。在声明中，苹果表示将与温弗瑞一起制作原创节目。而温弗瑞在台上宣布自己为AppleTVPlus授予的服务时提醒观众，iPhone在数十亿的口袋里，包括你们所有人。然而，这含糊意味着苹果正在保持不变。

苹果继续Thinkdifferent创新

毋庸置疑，苹果的服务将是未来几年该公司的一项引人注目的赌注，但它并不是唯一一个。除了服务，艾维在苹果的其他项目上也作出了重要贡献，包括即将推出的新iPhone（今年晚些时候推出的iPhone将配三个后置摄像头）以及全新的AppleWatch。

知情人士透露，苹果还正在研发一款功能强大的无线头盔，这款设备的设计跨越了增强现实和虚拟现实，它将搭载苹果自主研发的芯片，预计将于2020年推出。

另外，苹果还收购了Drive.ai，这是一家自动驾驶汽车初创公司，其市值曾一度高达2亿美元。有传闻称，苹果正在研发自动驾驶汽车技术。但也有传闻称，今年早些时候，苹果自动驾驶汽车项目团队的规模已经有所缩短。

苹果和艾维的新公司会一步一个脚印继续向前发展，它们的未来走向尚不清楚。但有一件事是可以接受的是，分析师和苹果观察人士都把艾维当作一名即将离职的员工。

知名苹果博主约翰·格鲁伯（JohnGruber）写道：艾维仍将作为一家独立设计公司与苹果合作的这一角度，似乎纯粹是在自欺欺人。你要么待在苹果，要么就出局。而显然，艾维即将出局了。

对此，Wedbush的分析师DanielIves表示赞成。他在致投资者的一封信中写道：艾维给苹果公司留下了一个漏洞，而这个漏洞显然是不可替代的。这是因为，在过去几十年来，艾维一直是苹果公司最次要的人物之一。他的指纹已经被深深地编织到苹果的不次要的部分DNA中了。现在，苹果面临的主要问题是未来的产品创新，苹果品牌的重要愿景似乎已经不复存在。（完）

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