出品 | 虎嗅智库
作者 | 黄思语
想象您是一位连锁咖啡店老板，每天面对海量数据难以洞察经营问题：A门店销售额骤降的原因是什么？新品三明治的市场反馈是否达标？顾客等待时间过长是否影响了消费体验？
传统数据处理方式的局限，正严重束缚着企业的发展脚步，这些困扰着零售消费企业老板的决策难题，正在被数据智能体逐一破解。
3月4日虎嗅智库举办的502线上闭门会上给出了一些答案，从餐饮、零售、物流三大领域逐一探讨数据智能体如何精准洞察市场、重塑运营流程以及构建安全智能生态以提升经营效率和用户服务质量。
餐饮：数据智能体重塑运营流程
Kyligence解决方案高级总监张小龙分享某头部餐饮企业在做数据智能优化前，深陷传统数据分析困境。依赖Excel与传统BI工具，数据获取与分析流程繁琐，效率极为低下。引入新的生成式BI系统，借助智能问数功能，员工通过自然语言就能迅速获取关键数据。
门店经理只需询问 “昨日门店各菜品销量及客单价情况”，几秒钟内，系统便能精准反馈包含同比环比数据的详细报表。在指标分析方面，一键即可完成指标维度归因。当菜品销量出现波动时，系统能在几分钟内，从菜品口味、促销活动、竞品动态等多维度剖析原因，而这在过去需分析师耗费两三天时间。
一键战报功能将业务专家积累的知识与实时数据融合，快速生成战报初稿，经少量调整即可发布，为企业节省大量时间成本。目前，该企业 60% 的员工每日使用此平台，数据问题响应时间从周级骤降至秒级，员工小李每周工作效率提升约一天半到两天，运营流程得到彻底重塑。
零售：自然问数实现精细化运营
北极九章资深解决方案专家张晨介绍了针对头部饮料快消品牌的落地实践。该品牌虽已构建数据看板与门户，但面临诸多难题，如报表名字同质化严重，员工难以在众多报表中找到所需；单张报表满足率低，50% 以上需求需二次分析。北极九章运用 DATA GPT和CHAT BI为员工打开自然语言问数通道，极大降低数据获取门槛。
企业决策者可直接询问 “本周华东地区饮料动销金额及同比变化”，平台不仅能快速提供数据，还能自动挖掘同环比异常点，并给出分析思路，如某工厂机器故障影响产量，进而影响该地区动销。
业务代表可通过追问模式深入分析，如查看特定经销商的产品库存与销售排名等。通过构建语义模型，梳理核心指标体系，平台能自动跨表分析和融合数据。
实施后，数据问题平均响应时间从周单位大幅缩短至两秒，运营同事单月搭建 200 张个性化看板，开发报表成本显著降低，协同效率提升 50%，助力企业实现精细化运营。
物流：AI驱动数据治理，构建安全高效智能生态
京东物流数据技术专家崔银亮分享京东物流基于AI和data理念，打造了完整的数据治理与应用体系。在数据消费侧，构建数据分析智能体，员工通过问答入口，即可获得替代传统指标计算和报告制作的服务。员工询问 “某区域近期配送时效及异常情况”，系统能快速反馈详细分析报告。
在数据供应侧，利用人工智能进行语义建模，围绕企业指标体系构建知识图谱，开展数据治理，实现生产与数据消费的统一。通过整合京东物流资源agent平台，以大语言模型增强数据问询能力，提升数据推理效率。
该方案赋能 90% 一线分析业务人员，生产时效降低 70%，决策成本减少 90%，有效提高履约服务质量。同时，在风险管控领域，平台通过智能化数据处理，防止了上亿次数据明细下载行为，大幅降低数据安全泄露风险，构建起安全高效的物流数据智能生态。
解锁数据智能体，企业需要怎么做？
实践的成果只是起点，当我们深入剖析这些案例背后的趋势，不难发现数据智能体正站在一个全新的变革路口，其发展方向将影响企业后续的数字化征程，未来有哪些关键路径与策略值得企业提前布局？
智能化与简便化并行：大模型的发展将提升数据生成和报表生成的速度与质量，降低人机交互成本，让数据使用更加便捷。企业应抓住这一趋势，在引入生成式 BI 时，优先选择能与现有办公软件深度集成的产品，如与企业微信、钉钉等无缝对接，员工无需额外学习复杂操作，就能在日常工作场景中便捷使用数据服务。
混合模型成主流：未来数据智能体更多采用混合模型，结合不同 AI 技术优势，提升数据分析准确性和效率。企业在构建生成式 BI 方案时，应依据自身业务特点，合理搭配通用大模型与垂直专业模型。例如，在零售行业的商品销售预测场景中，通用大模型可用于分析宏观市场趋势、消费者行为变化等宽泛信息，而垂直专业模型专注于企业内部历史销售数据、库存周转率等核心业务指标的深度挖掘，两者协同工作，为企业提供更精准的销售预测，助力企业优化库存管理、精准制定营销策略。
数据安全与合规受重视：随着数据智能体的广泛应用，数据安全和合规性成为关键挑战。企业需通过私有化部署等方式，确保数据安全性和可控性，满足合规要求。在私有化部署过程中，企业要对数据传输、存储、使用等全流程进行加密处理，并建立严格的用户权限管理体系，不同部门、不同岗位员工仅能访问和操作其工作所需的数据。
人才培养与团队协作：企业需培养既懂业务又熟悉数据智能体的复合型人才。一方面，针对业务人员，开展数据智能体搭建及使用的培训，使其掌握自然语言问数、简单数据分析解读等技能，更好地运用数据辅助日常工作决策；另一方面，对于技术人员，提供深入的数据智能体技术培训，包括模型优化、数据治理等内容，提升其技术应用与创新能力。
结语
数据智能体正在成为零售消费行业数字化转型的重要工具。通过AI技术的赋能，企业能够更高效地挖掘数据价值，提升决策效率。未来，随着技术的不断进步，生成式BI将更加智能化、简便化，并在更多场景中发挥重要作用。企业需要积极拥抱这一趋势，通过数据驱动决策，提升市场竞争力。
整场活动中，线上观众也参与了热烈的讨论，提出了一些问题，嘉宾给出了相应的回答。有来自知名TOP公司：星巴克中国、格力、赫基国际、贝壳、美的等，特别观众面孔：星巴克中国数字化技术战略总监、贝壳城市合规运营负责人、亚马逊商务经理等优质观众参与本场活动，现场活动在交流实践经验，探讨业务合作等多种声音下落下帷幕。
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