聊一聊AI+BI数智融合，如何驱动企业数智化转型发展？

2023年，人工智能AI实现了突破性进展。在OpenAI的引领下，生成式人工智能带动了以大模型为核心的AI产业迅速发展。在此背景下，Gartner在《中国分析平台市场指南》中进一步验证了这一趋势，即在未来五年内，传统的IT报表型BI应用将面临停滞，而面向业务的现代化BI应用预计将以年均36.23%的速度增长，成为BI行业未来十年的发展趋势。

随着技术驱动的发展趋势，“数智化”已成为提升企业经营管理的核心关键词。在这个关键词背后，从传统的BI技术到先进的AI技术的广泛应用，正在加速IT技术与企业高质量发展的深度融合，帮助企业在竞争激烈的市场环境中保持领先。

不过，对于那些传统上依赖于“经验决策”的企业经营者来说，实现数智化是一项复杂而长期的任务。它需要系统地构建数据模型，有效地挖掘数据资产的价值，并实现业务流程的高效联动。这些都是企业亟待修炼的“内功”。

对此，在2024WBCIO数智创新大会上，思迈特软件解决方案专家利骏锋在现场演讲中，频繁提及“AI+BI”的模式。他详细阐述了这一结合对科技赋能和行业变革的深刻影响及其必要性。

以下为利骏锋演讲的核心内容，文末附演讲材料下载链接。

后疫情时代，用户体验为王的营销驱动特征影响着众多企业谋求快速转型。企业的内部业务管控开始迈向基于具体场景的精细化管理，信息化架构为了响应多变复杂的业务管理要求从而解耦。并通过“云大物移智”等新技术促进数智化转型。纵观人类社会的几次工业革命的发展规律中，数智化转型是企业适应市场要求及技术发展下不需要考虑的必然选择。

2024年的经济白皮书指出，我们正处于行业市场经济从爆发性复苏转向稳定性增长的过渡时代。在这期间，基于数据赋能和AI技术作为数智化转型的重要特征应用，正极大影响着各行各业，对市场及行业新的场景增长点起到颠覆性变革作用。企业必须适应这些变化以维持竞争力。由此可见，数据的新层次应用和AI颠覆用户体验的技术突破，是现阶段数智化转型过程的重要业务赋能要素。

当前经济和技术环境下，企业探索新质生产力和数字化转型，实际上都是利用最新的技术来帮助企业降低成本、提高效率和增强内部管理。先进技术的发展使得在AI和数据赋能的技术应用上达到了前所未有的高度。这些技术的应用不仅改善了业务流程，还提升了企业的决策质量和市场适应性。

同时，对企业而言，后疫情时代如何进入行业复苏的终端市场需求快车道，响应国家所出具指导政策的有效行动措施。找准业务推动及内部管理核心价值场景，是数智化转型的本质要求。

当我们探讨数智化转型和数据赋能时，核心问题并不仅仅在于选择哪个数据厂商或购买哪种工具。真正关键的是，企业是否能够精准地识别出自己的核心价值场景。这意味着要明确知道企业在转型过程中最需要优化或改变的业务场景是什么。

成功的数字化转型不仅是购买一套工具或技术的过程，而是需要企业深入理解自身的运营管控和市场需求，通过技术揭示和强化这些核心价值场景。例如，如果一个企业的关键问题是供应链效率，那么数字化的努力应集中在如何使用AI和大数据技术来优化供应链决策和管理。

因此，转型的成功依赖于选择合适的技术和工具来针对性地解决企业的具体问题，并确保这些技术能够被有效地整合和应用于企业的日常运营中，从而产生实际的商业价值和技术回报。这样的转型是深思熟虑的策略选择，而不仅仅是技术的堆砌。

在当前的商业环境中，企业与数据技术供应商的沟通不再仅仅围绕产品、平台或工具本身，而是更加关注这些技术和工具能为企业带来的具体价值。

思迈特软件作为产品驱动的智能BI综合服务商，除了一直坚持在行业发展的不同时代发布数据应用的具体落地功能产品及引领客户成功。同时提出基于客户不同业务和管理要求下的深度价值场景业务分析方案。真正关注数据项目上线乃至运营过程中的管理价值及业务价值。

思迈特软件通过对企业的商业模式、顶层战略、业务举措、系统支撑、分析场景的层层咨询洞察。基于行业Know-how及企业自身特点，梳理真正拉通管理及业务的指标体系。并通过Smartbi Insight一站式指标管理平台落地，由业务人员定义指标，定义标准，定义版本。

以战略地图为基础，进一步结合各业务领域的关注重点，确认核心业务目标和关键举措，梳理分层指标集，最终筛选并确认各业务领域的关键指标和运营指标。而在运营指标的数据上，应该结合各业务领域的管理场景出发，从管理场景到业务流程，从系统单据到关键指标层层梳理，形成业务分析价值沉淀的指标体系。

接下来，我们继续探讨下数据整合的重要性及其在现代业务中的核心作用。通过全面的数据整合，我们能够更精确地解析和设计数仓体系，确保它们能够有效支撑我们的业务流程。在这个过程中，我们使用的BI工具和技术不仅简化了数据处理，还增强了信息的可用性和决策的准确性。

我们观察到，业务数据展示虽常见，但其真正价值在于背后的逻辑理解和深入分析。例如，一位总经理可能会专注于核心的财务指标，如投入产出比，以洞察公司的运营效率。更进一步，通过多维度的数据透视，我们可以详细了解每个项目和合同的绩效，从而做出更加精准的业务决策。

为了落地这些指标体系，早在去年八月，思迈特软件就推出了Smartbi Insight V11即一站式指标管理平台，它允许业务人员在平台上定义和管理指标，实现数据的快速整合和应用。这种平台的设计理念是通过技术赋能业务，打破传统业务依赖IT部门提供报表的局限，实现技术与业务的完美融合。

在实际应用中，我们可以通过这个平台深入分析各种业务场景，比如从100元的收入中分析出哪些成本相关，进而探究原材料的采购细节，以及供应商的表现。通过系统的全面分析，我们不仅能够管理库存，还能根据实际的存货流动来优化库存水平，实现成本控制和效率提升。

最终，通过这种精细化的数据管理和分析，我们确保了业务流程的透明度和连贯性，为企业带来了前所未有的操作灵活性和决策支持能力。这种集成的数据处理和分析方法正在重新定义我们如何理解和应用业务数据，为企业未来的发展奠定坚实的基础。