01. 最后一公里的痛點(diǎn)：AI落地為何難？

在中國企業(yè)數(shù)字化的漫長進(jìn)程中，數(shù)據(jù)從采集、存儲到分析，已經(jīng)不再是新鮮話題。

十年前，企業(yè)就開始談 BI（Business Intelligence）和數(shù)據(jù)分析，但真正能讓數(shù)據(jù)落地、讓決策變得智能化的案例，到今天好像還是稀缺。

在生成式 AI 熱潮下，眾多企業(yè)用戶對智能決策又有了新的期待，但真實(shí)落地過程中，又開始陷入AI落地難的困境，開始停滯不前。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)，在前段時間一次發(fā)布大會上提出的思路，在我看來提供了一個值得參考的樣本。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CEO蘇春園的演講，明確提到場景是AI落地的原點(diǎn)。在真實(shí)場景中，結(jié)合已驗(yàn)證的實(shí)踐，漸進(jìn)式落地是更可行的數(shù)智化路線。

在觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)實(shí)踐中，我們可以看到，一線門店督導(dǎo)通過問數(shù)Agent快速識別銷售、陳列、促銷等問題，現(xiàn)場調(diào)整策略；

渠道運(yùn)營經(jīng)理高效分析“客群產(chǎn)品渠道”的復(fù)雜組合，觀察ROI動態(tài)變化，并調(diào)整投放策略；

企業(yè)中高層借助儀表板智能洞察快速識別不同產(chǎn)品線的關(guān)鍵問題，并獲得可執(zhí)行的行動建議。

AI在企業(yè)落地的關(guān)鍵不是模型本身，而是如何把業(yè)務(wù)語義、企業(yè)知識庫和數(shù)據(jù)分析深度結(jié)合，形成一個「從提問到?jīng)Q策、從數(shù)據(jù)到洞察再到行動」的閉環(huán)。

正是在這種邏輯下，觀遠(yuǎn)讓 AI 從“會說”變成“會用”，而這種轉(zhuǎn)變背后，是對企業(yè)業(yè)務(wù)需求的深度理解和產(chǎn)品的精細(xì)打磨。

02. 觀遠(yuǎn)定位：“讓業(yè)務(wù)用起來”的務(wù)實(shí)創(chuàng)新伙伴

在企業(yè)客戶眼中，觀遠(yuǎn)從不是沉迷技術(shù)概念的公司，而是始終圍繞“讓業(yè)務(wù)用起來”的核心理念、兼具務(wù)實(shí)與創(chuàng)新的合作伙伴——

BI是支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)，AI是放大決策價值的加持，兩者始終服務(wù)于“讓業(yè)務(wù)用起來”的最終目標(biāo)。

成立之初，觀遠(yuǎn)就堅(jiān)定了AI+BI融合的戰(zhàn)略方向，從未因技術(shù)風(fēng)口的變化而搖擺，而是以業(yè)務(wù)需求為錨點(diǎn)，逐步打磨能落地的智能決策能力。

這也是眾多KA客戶愿意長期合作的關(guān)鍵：觀遠(yuǎn)提供的不是“看起來先進(jìn)”的技術(shù)，而是能解決業(yè)務(wù)真正問題的方案。

比如聯(lián)合利華中國區(qū)客戶運(yùn)營數(shù)字化總監(jiān)高寅在本次觀遠(yuǎn)峰會上，分享聯(lián)合利華與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)多年的合作，從早期通過智能預(yù)測優(yōu)化庫存與銷售預(yù)測、讓企業(yè)看到明確ROI，到后續(xù)演進(jìn)至Agentic AI階段共建基于GenAI的新一代物流倉儲智能大腦——“悟空系統(tǒng)”，每一步都是AI+BI戰(zhàn)略在業(yè)務(wù)場景中的扎實(shí)落地。

觀遠(yuǎn)的產(chǎn)品體系也始終務(wù)實(shí)地圍繞“業(yè)務(wù)可落地”展開創(chuàng)新：智能分析幫業(yè)務(wù)快速定位問題，智能預(yù)測為決策提供一句，智能問數(shù)則降低數(shù)據(jù)使用門檻。

以“觀遠(yuǎn)問數(shù)Agent”為例，其并非簡單將 AI 嵌入聊天界面，而是建立在成熟 BI 系統(tǒng)之上——

先梳理企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)語義模型與知識庫，讓 AI 真正理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)邏輯，再通過自然語言交互讓一線人員用自然語言問數(shù)就能快速獲得需要的數(shù)據(jù)。

這種“先解決業(yè)務(wù)基礎(chǔ)需求，再用 AI 強(qiáng)化價值”的務(wù)實(shí)邏輯，正是客戶眼中觀遠(yuǎn)最鮮明的特點(diǎn)：不炫技、不跟風(fēng)，只做能讓業(yè)務(wù)真正用起來的AI+BI。

03. 問數(shù) Agent：讓業(yè)務(wù)“開口就能取數(shù)”

觀遠(yuǎn)問數(shù)Agent在一線靈活用數(shù)方面的價值尤為明顯。

很多一線的用戶過去只能看到BI儀表板上的匯總數(shù)據(jù)，但在實(shí)際一線業(yè)務(wù)決策往往依賴明細(xì)數(shù)據(jù)，而且有自己的個性化問數(shù)思路。這些需求如果通過工單上報，等到拿到數(shù)據(jù)，黃花菜都涼了。

有了問數(shù)Agent，零售企業(yè)的門店主管可以直接在系統(tǒng)中輸入“最近三個月哪個品類貢獻(xiàn)增長最多”，系統(tǒng)會自動生成圖表、洞察和潛在原因分析，不需要懂 SQL，也不需要專業(yè)數(shù)據(jù)分析師介入。

制造業(yè)客戶可以用自然語言查詢生產(chǎn)線效率、產(chǎn)能瓶頸，醫(yī)藥公司可以分析不同產(chǎn)品線的銷售轉(zhuǎn)化漏斗。

這些應(yīng)用的共性在于，它們幫助企業(yè)節(jié)省了人工分析的時間，把專注力從“數(shù)據(jù)獲取”轉(zhuǎn)向“決策執(zhí)行”。

例如某連鎖零售企業(yè)與觀遠(yuǎn)的實(shí)踐中，觀遠(yuǎn)問數(shù)Agent落地覆蓋全國4000+門店、400+督導(dǎo)與區(qū)域經(jīng)理，讓一線門店督導(dǎo)可以隨時隨地語音問數(shù)、溝通，單店看數(shù)時間從30分鐘縮短至5分鐘。

切實(shí)帶來的效率提升推動了一線業(yè)務(wù)的使用意愿，日均問數(shù)1000+、月問數(shù)超過3萬條的真實(shí)使用數(shù)據(jù)，是其價值的清晰呈現(xiàn)。

04. 洞察 Agent ：讓數(shù)據(jù)自動生成 “ 可行動結(jié)論 ”

聚焦到?jīng)Q策方面，觀遠(yuǎn)打造的洞察Agent產(chǎn)品呈現(xiàn)的價值更為顯著。

觀遠(yuǎn)洞察Agent針對企業(yè)“有數(shù)據(jù)無結(jié)論、深度分析耗時、經(jīng)驗(yàn)難復(fù)制”的核心痛點(diǎn)，以“數(shù)據(jù)+知識=洞察”為底層邏輯，讓AI自動完成深度分析并輸出行動建議，無需專業(yè)分析師介入。

其實(shí)現(xiàn)路徑清晰明確：

基礎(chǔ)層依托觀遠(yuǎn)BI平臺沉淀的可信數(shù)據(jù)資產(chǎn)與豐富儀表板，為洞察提供扎實(shí)數(shù)據(jù)支撐；

賦能層疊加人工總結(jié)的業(yè)務(wù)知識與洞察思路，形成完整輸出體系；

輸出層通過大模型處理數(shù)據(jù)與知識，自動完成洞察任務(wù)，目前已落地儀表板智能洞察核心能力。

觀遠(yuǎn)在峰會上分享了多個行業(yè)案例，能夠充分印證其業(yè)務(wù)價值：

在歌力思的門店銷售診斷場景中，過去一線人員需從多份“人貨場”寬表中手動找重點(diǎn)，引入后近千家門店店長通過手機(jī)即可查看專屬診斷結(jié)論，問題歸因與提升方向一目了然，即時落地行動；

在西瓜創(chuàng)客的渠道轉(zhuǎn)化分析場景中，此前多部門每周需耗時 5 小時人工分析數(shù)據(jù)、制作周會報告，現(xiàn)在點(diǎn)擊“智能洞察”5分鐘即可生成達(dá)專業(yè)分析師水準(zhǔn)的報告，直接用于會議決策。

針對更復(fù)雜的場景，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)也正在打造升級版洞察Agent，并已實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破：跨儀表板整合數(shù)據(jù)，不再局限于單張儀表板分析；

通過意圖識別自動規(guī)劃分析路徑，開展聯(lián)動分析，還支持報告編輯與多輪追問，適配如頭部車企營銷漏斗多層級拆解等復(fù)雜需求。

05. BI是底盤：AI如何放大企業(yè)洞察

沒有高質(zhì)量的 BI 系統(tǒng)，AI 無法理解企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯。

觀遠(yuǎn)多年的積累——報表體系、數(shù)據(jù)建模、權(quán)限管理——是 AI 能夠落地的前提。智能決策的本質(zhì)不是答案生成，而是放大企業(yè)自身的數(shù)據(jù)洞察能力。

觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)基座通過高度結(jié)構(gòu)化的語義體系，將企業(yè)龐雜的數(shù)據(jù)整理成可被 AI 理解的形式，從而真正把決策能力嵌入業(yè)務(wù)流程。

在 BI 層面的多年積累，使得觀遠(yuǎn)能夠支撐不同層級的業(yè)務(wù)需求：

從一線快速獲取數(shù)據(jù)，到中高層深度洞察和報告生成，再到跨部門數(shù)據(jù)整合與預(yù)測分析。

AI 不是單獨(dú)做決策，它放大的是企業(yè)自身已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)價值。

AI 能否做好決策，也不只在模型，而在數(shù)據(jù)的“語義結(jié)構(gòu)化”程度。觀遠(yuǎn)通過底層 BI 架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和可操作化，為智能決策提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。

06. 漸進(jìn)式落地：從小切口、高價值場景破局

前面我們講到，高質(zhì)量的 BI 系統(tǒng)是 AI 理解企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯的前提。

當(dāng)企業(yè)具備了這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)后，AI 落地并非要追求 “一步到位” 的全場景覆蓋，而是需要從高價值的 MVP小場景切入，這正是觀遠(yuǎn)AI+BI漸進(jìn)式落地的一體兩面：

前者筑牢數(shù)據(jù)根基，確保 AI 有準(zhǔn)確的信息可依；后者聚焦小場景突破，確保 AI 能快速產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值。

這一思路也與觀遠(yuǎn)從成立之初就堅(jiān)持的 AI+BI 戰(zhàn)略、始終貫穿的 “讓業(yè)務(wù)用起來” 理念形成深度呼應(yīng)。

AI+BI 的落地從不是 “大而全” 的空泛規(guī)劃，也不是跟風(fēng)追逐技術(shù)熱點(diǎn)，而是通過 “找對小場景 + 讓對的人用起來” 的循序漸進(jìn)模式，讓技術(shù)真正嵌入業(yè)務(wù)流程。

比如說，歌力思數(shù)字化中心負(fù)責(zé)人李凌在觀遠(yuǎn)峰會上分享的合作案例。

在通過觀遠(yuǎn)BI夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)后，歌力思與觀遠(yuǎn)積極探索AI應(yīng)用，選擇“具備高ROI、用戶覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)強(qiáng)”的門店管理場景，通過觀遠(yuǎn)洞察Agent實(shí)現(xiàn)“問數(shù)-歸因-決策”閉環(huán)。

并通過找到既懂業(yè)務(wù)、又對AI有熱情與自驅(qū)力的關(guān)鍵人，推動AI應(yīng)用在一線的大規(guī)模使用，大幅降低一線學(xué)習(xí)門檻，真正賦能業(yè)務(wù)落地。

每一個場景的選擇，都從業(yè)務(wù)真正的需求出發(fā)，先明確業(yè)務(wù)角色“要完成什么工作“，再用 AI+BI 的能力幫他們“更高效地完成工作”。

這種路徑既符合中國企業(yè)“數(shù)據(jù)復(fù)雜、組織多層、業(yè)務(wù)多變” 的實(shí)際土壤，讓企業(yè)短期內(nèi)就能看到技術(shù)帶來的價值；

也能在持續(xù)落地中積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為未來更自動化的決策打下基礎(chǔ)，而這正是 “讓業(yè)務(wù)用起來” 理念貫穿始終的最佳實(shí)踐。

07. AI不是奇跡，而是結(jié)構(gòu)

歸根結(jié)底，觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)哲學(xué)，強(qiáng)調(diào)的是結(jié)構(gòu)、是系統(tǒng)、是對產(chǎn)業(yè)和未來的理解。

AI 的力量不是炫技，而在于持續(xù)打通“人—數(shù)據(jù)—決策”的鏈條。通過精細(xì)的 BI 底盤、可理解的企業(yè)語義、漸進(jìn)式的落地路徑，觀遠(yuǎn)讓企業(yè)真正用上 AI，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動決策自然發(fā)生。

未來屬于那些不談 AI 而在做 AI 的人，而觀遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)實(shí)踐提供了一個中國企業(yè)樣本，展示了 AI+BI 現(xiàn)實(shí)落地的可能性，也提供了值得參考的行業(yè)方法論。

技術(shù)只是工具，結(jié)構(gòu)才是能力。企業(yè)若想真正讓 AI 服務(wù)于業(yè)務(wù)，必須先讓數(shù)據(jù)和決策鏈條順暢，再逐步引入 AI 增強(qiáng)，而不是單純追求模型炫技。

只有這樣，AI 才能真正從“會說”變成“會用”，讓企業(yè)在復(fù)雜多變的市場環(huán)境下，快速、精準(zhǔn)地做出決策，創(chuàng)造可觀的商業(yè)價值。