随着大模型技术发展，如何借助AI技术释放数据价值，是许多企业共同的挑战。
近期，第十一届江苏互联网大会人工智能分论坛在南京召开，来自江苏省委网信办、阿里云、瓴羊的嘉宾出席论坛，聚焦“驱动产业升级，重塑数字生态”，共话人工智能技术对云上创新、产业链重塑、数据要素价值的影响。
活动现场，阿里云智能集团公共云事业部副总裁郑园分享了阿里云在AI大模型以及云方面的新观点和案例，阿里云智能集团公共云江浙皖解决方案总经理余勇表示阿里云将继续深耕江苏省的互联网市场，为当地的客户带来政策落地、品牌打造、创新发展等一系列服务。瓴羊业务增长部华东区总经理吴铁民认为，在Cop ilot时代快速跑入Agent时代的关键阶段，企业可通过瓴羊产品实践灵活接入AI Agent，实现自助取数问数、数据分析，搭建属于自己的智能体，全面激活数据潜在价值。
同时，中通服咨询设计研究院有限公司和瓴羊宣布联合打造数智化人才培养体系，将发挥各自领域优势，为双方可持续发展奠定基础。数据是企业最宝贵的资产之一，如何借助AI技术让海量数据发挥应有的价值，帮助企业实现有效决策、运营提效和持续增长，是许多企业面临的共同挑战。
1、趋势与观察:Agent已成主流大模型形态
阿里巴巴集团华东公司总经理、阿里云智能集团战略发展副总裁李嘉平强调，阿里云将继续加强在人工智能方面的投资，包括在基础设施、基础大模型、开源模型和开源社区等方向上的重点投入。同时也呼吁大家共同参与到开源社区的建设中，繁荣中国的大模型生态，为参与全球竞争贡献力量。
瓴羊业务增长部华东区总经理吴铁民提及，在全球大模型应用中，AI Agent已成为人工智能模型的主流形态，谷歌等大型企业早已将Agent作为重要的战略布局方向。可以预见的是，伴随Agent的发展与普及，未来每个企业、部门甚至个人，都会拥有一个专属的AI Agent。
Agent的发展历史，要追溯至Cop ilot时代。如果将Co pilot是“让手更快”，那么Agent就是“让脑更聪明”。过去两年里，是以ChatGPT为代表的聊天机器人时代;去年下半年至今，投资风向与应用形态集体转向Agent;随着集群的逐步形成， 2027 年后有望迎来数字员工时代，彼时全球算力的 7 成，或将集中于推理计算领域。
2、经验与实践:智能数据的构建管理、可视化分析与营销、客服应用
瓴羊为企业提供系列智能化数据服务，能够灵活满足企业不同阶段的业务需求。瓴羊的数据能力沉淀起源于服务内部淘宝、天猫、菜鸟等多业务形态，从 2018 年开始，逐步外化输出，不断打磨的两款数据产品Dataphin与Quick Bl满足企业数据建设、治理、消费，和可视化分析、洞察、决策需求。
不论是数据治理，还是数据分析，业务侧对数据赋能的时效性与个性化需求，正在发生比较罕见的变化。换言之，企业对数据的“自助服务”需求更加强烈。一个有探索精神的业务人员，对数据的验证性、时效性要求很高;而数据人员也很难将企业错综复杂的数百张报表一一梳理清楚。企业要想在业务人员、数据人员与数据资产之间建立自然、有效的连接，就需要调用AI Agent。
早在 2021 年，瓴羊就搭建了Co pilot助手，帮助用户通过自然语言交互，在短时间内完成报表的搭建与美化。此后，瓴羊推出了智能小Q，实现了不同问法、计算方式的全面覆盖，满足不同行业、企业场景化的问答习惯，支持模糊语义的理解与多种方式的灵活部署，用户无需等待即可实时获取目标数据，快速完成数据分析。
在实际场景中，数据资产的应用方式也在不断迭代。此前，数据资产需要通过搜索得到，但AI Agent介入后，可以通过与智能体对话的方式，实现资产的快速问答。
在企业内部业务应用侧，营销和客服是“智能化”快速覆盖的领域。
瓴羊智能营销增长平台Quick Audience凭借基于通义大模型的营销创意生成和智能目标用户聚焦等Agent能力，提供全链路智能驱动营销解决方案，实现业务数据集成和全渠道链接，其瓴羊超信和AI外呼能力，进一步强化了营销触达效果。
瓴羊AI Agent客服产品——Quick Service 2.0，更是集成了AI问答、AI辅助和AI知识库三大核心能力，实现全渠道服务接入，可显著提升企业客服效率和客户满意度。Quick Service 2. 0 以其93%的AI问答准确率、95%的客服辅助效率提升和30%的知识库管理员工作效率提升，将助力企业客服部门向利润中心转型。
3、挑战与解法:破解企业AI Agent落地难题
在借助AI Agent进行数据价值挖掘的过程中，瓴羊遇到了几个方面的挑战，并探索出与之对应的解决方法。
在数据隐私与安全方面，虽然数据体系具有开放性，但并不意味着权限可以彻底放开，对于金融、政务、传统零售等规模化企业而言，尤是如此。瓴羊通过融入成熟的权限管理体系，赋予Agent个性化安全规则，实现组织与空间角色的灵活定义。
在系统集成和技术方面，每个企业实际场景与诉求各异，比如医疗平台存在糖人头率(糖尿病人在所有患者中的比例)等特殊指标，需进行模型微调。瓴羊通过知识接入、模型微调与系统嵌入，使Agent具有高适应性，植入系统后可以实现与企业自身业务的紧密结合。
在定制化和适应性方面，企业对数据使用程度与习惯并不相同。借助瓴羊Dataphin全域数据资产、阿里云百炼平台，以及编排智能体的各类工具，企业可以轻松搭建自己的智能体，享受专属的定制化智能体验。
在信任与可解释性方面，产生数据结果之后，用户还需将结果反复推敲，确保其正确率，企业级应用对准确率要求尤其高，需90%以上才算达标。瓴羊支持企业进行多形式验证与解释，提升了数据的可信任度。
在成本与回报方面，瓴羊的成本、资源与大模型均支持“开箱即用”;企业在云上购买三台服务器，即可完整套用瓴羊所有的软件功能，成本可视、可控。
随着数字经济日新月异，体系化的数据人才培养，也是企业数字化转型的关键。中通服设计院和瓴羊将共同打造“顶层引领、创新示范、应用落地、多元运营”的数字化人才培养体系，双方将进一步强化技能与创新能力，加速组织数字化转型，提升整体竞争力，为可持续发展奠定坚实基础。
从Co pilot时代到Agent时代，再到更远的数字员工时代，瓴羊不仅为企业提供了报表智能搭建、智能Agent、智能问数等功能，还实现了产品架构演进的持续升级。
未来，伴随整体计算的推理化，瓴羊将开放更多的引擎模式，更快适应未来计算AI模式，进一步激活企业数据的潜在价值，为企业带来更大的业务优势和创新空间。
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