在数字化转型的浪潮中，企业对于智能数据分析工具的需求日益增长。ChatBI，作为一种融合了自然语言处理（NLP）与机器学习技术的智能平台，曾以其独特的对话式数据分析模式吸引了众多目光。它通过算法与模型，将繁琐的数据分析流程转化为用户与系统的简单对话，降低了数据分析的技术门槛，使得非专业人士也能轻松获取数据洞察。然而，ChatBI在实际应用中遭遇了挑战，尤其是其依赖的NL2SQL技术路径，虽然能够将自然语言转化为SQL查询语句，但查询准确率往往仅在60%至70%之间，尤其在处理跨表或多表关联查询时，准确率更是大幅下降。
面对这一困境，数势科技挺身而出，推出了SwiftAgent——一款融合大模型能力的自动化业务分析产品。SwiftAgent旨在解决ChatBI存在的问题，它基于国产大模型构建，并结合数势的指标平台技术，通过微调训练大模型，引入了RAG（检索增强生成）和AI Agent能力。这一创新使得用户无需掌握复杂的查询语言或编程技能，仅凭自然语言就能与数据进行高效对话，从而挖掘数据的深层价值。
SwiftAgent的实际应用案例更是令人瞩目。它与某知名饮品企业携手，共同打造了一款大模型增强的智能门店督导助手。这款助手不仅与该企业的指标平台无缝对接，还充分考虑了一线督导的实际需求，旨在大幅提升工作效率和督导质量。企业的两大核心目标——提升财务成果和增强顾客价值，在这一智能助手的助力下，有望实现质的飞跃。
通过SwiftAgent的快速数据查询功能，督导们能够迅速获取门店运营的关键数据，从而大幅提升数据分析的效率。同时，智能助手还能自动生成巡店计划，让督导们能够更加专注于门店管理和问题解决。它还能准确定位业绩指标下滑或波动的原因，帮助督导们快速识别关键因素，并制定有效的改进措施。SwiftAgent还提供了一个基于数据分析的业务策略知识库，为督导们提供了宝贵的决策支持。
与数势科技的合作，为这家饮品企业带来了数据管理上的根本性变革。现在，企业所有经营领域的数据均源自统一的指标平台，这不仅确保了数据看板的一致性，还统一了团队对数据的认知。对于那些缺乏现成看板的情况，企业还提供了自助取数平台，使得业务部门能够自主下载数据并进行分析，无需再等待开发团队的支持。这一系列变革不仅简化了数据查找流程，还显著提升了业务部门的满意度。
