“在一個(gè)地方覺得自己做得很好就容易進(jìn)入舒適區(qū)，堅(jiān)持原來的模式。遇見新挑戰(zhàn)后，如何融合過去行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和新技術(shù)，破舊立新、賦能行業(yè)價(jià)值，是重中之重”，數(shù)勢(shì)科技創(chuàng)始人兼CEO黎科峰博士對(duì)雷峰網(wǎng)表示。

深耕互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)十幾年，黎科峰一直在做破舊立新的事：在三星親歷第一代智能手機(jī)的誕生，在平安推動(dòng)用戶和數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建，把百度從PC做到了移動(dòng)端，在京東從IT做到了數(shù)字化。2020年，黎科峰毅然選擇告別過往，開始創(chuàng)業(yè)。

他創(chuàng)辦了數(shù)勢(shì)科技，一家以“推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值普惠化”為口號(hào)的企業(yè)數(shù)字化升級(jí)產(chǎn)品提供商。其最早推出了統(tǒng)一指標(biāo)開發(fā)管理平臺(tái)SwiftMetrics（2021年獲得軟著），并結(jié)合大模型推出的智能分析助手SwiftAgent，打破了普通人將數(shù)據(jù)變現(xiàn)到?jīng)Q策過程的門檻。

回顧過往，黎科峰笑稱，自己喜歡擁抱挑戰(zhàn)、不甘平庸，是身處學(xué)?；@球隊(duì)和足球隊(duì)經(jīng)歷后留下的性格。不過，他選擇的下一個(gè)“挑戰(zhàn)”為何是Data+AI領(lǐng)域？這又如何解決了當(dāng)今行業(yè)內(nèi)的痛點(diǎn)問題？以下是黎科峰對(duì)雷峰網(wǎng)的分享。

數(shù)勢(shì)科技創(chuàng)始人兼CEO黎科峰博士

從數(shù)據(jù)沼澤到數(shù)據(jù)價(jià)值 中間隔著Data+AI

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)重要性已成為共識(shí)。然而，SQL的復(fù)雜性帶來數(shù)據(jù)解讀的高門檻、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)冗余的溝通資本，讓企業(yè)一不小心就變成數(shù)據(jù)的“奴隸”。

近年，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式在發(fā)生變化。最早是存儲(chǔ)和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，通常用于日常事務(wù)處理和數(shù)據(jù)記錄；在此基礎(chǔ)上發(fā)展出的數(shù)據(jù)倉庫，企業(yè)主要通過ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）方式將各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，用于分析和報(bào)告。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理外，還集成數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等高級(jí)功能，支持多數(shù)據(jù)集實(shí)時(shí)同步等能力。

然而，一路跟數(shù)據(jù)打交道的黎科峰明白，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠——使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)仍然需要算法，目前只能由業(yè)務(wù)人員提需求給數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)幫忙看數(shù)，數(shù)據(jù)跑SQL后回報(bào)給業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重、指標(biāo)開發(fā)工作冗余、取數(shù)用數(shù)時(shí)效性低下。冗余的溝通成本、雙方需求緊急度難匹配造成的不滿，或讓數(shù)據(jù)的使用成了公司內(nèi)部新的消耗。

所幸，黎科峰帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)，在大模型增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，帶來了新解法。

打通大模型落地的“最后一公里”

追溯黎科峰的創(chuàng)業(yè)之路，2019年，當(dāng)他在跟業(yè)內(nèi)朋友聊天時(shí)，偶然靈光一閃：能不能把我在互聯(lián)網(wǎng)和零售、金融行業(yè)的沉淀基于Data加AI做成產(chǎn)品，像國外的Salesforce一樣去為企業(yè)賦能？

“有夢(mèng)想就攔不住了”，黎科峰快速低調(diào)完成在京東的交接工作，開始創(chuàng)業(yè)。不巧，困于疫情的未知，許多投資人在2020年初都放棄投資。但騰訊仍高度認(rèn)可黎在京東所做的成績(jī)，在天使輪給黎科峰博士投了一個(gè)億。于是，數(shù)勢(shì)科技在2020年4月誕生。

B端服務(wù)的切入點(diǎn)在哪？黎科峰觀察到，在消費(fèi)零售和金融領(lǐng)域，許多傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，盡管投入巨資，卻往往迷失方向，“為企業(yè)提供數(shù)字化升級(jí)產(chǎn)品與解決方案、提升決策效率，是值得一試的B端服務(wù)機(jī)會(huì)”。為賦能企業(yè)數(shù)字化決策，黎科峰帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)，為企業(yè)提供基于大模型增強(qiáng)的智能指標(biāo)平臺(tái)（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、智能標(biāo)簽平臺(tái)（SwiftXDP）等系列產(chǎn)品。

數(shù)勢(shì)科技智能指標(biāo)平臺(tái)SwiftMetrics架構(gòu)圖

在大模型已成為創(chuàng)新關(guān)鍵力量的當(dāng)下，AI Agent也成為落地大模型應(yīng)用價(jià)值的“最后一公里”。2023年中，數(shù)勢(shì)科技研發(fā)的Agent產(chǎn)品“智能分析助手SwiftAgent”，便是在后端配置數(shù)據(jù)平臺(tái)，前端分析指標(biāo)和維度，以讓所有非技術(shù)人員都能把數(shù)據(jù)用起來。

以銀行工作的場(chǎng)景為例，黎科峰博士向雷峰網(wǎng)演示，只需對(duì)產(chǎn)品用文字或語音輸入“幫忙查一下5月份每天存款客戶數(shù)是多少”，結(jié)果便會(huì)快速呈現(xiàn)；之后，用戶可以要求“對(duì)上面的數(shù)據(jù)做歸因分析”，平臺(tái)接收到這些自然語言指令后，便能立即生成包括數(shù)據(jù)變化情況、原因、改進(jìn)建議在內(nèi)的分析報(bào)告。

由此，用戶用自然語言便能即時(shí)查詢公司核心經(jīng)營數(shù)據(jù)，進(jìn)行趨勢(shì)分析、歸因分析等復(fù)雜操作，緩解業(yè)務(wù)方和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)間長(zhǎng)期需求呼應(yīng)不及時(shí)導(dǎo)致的矛盾。

“數(shù)據(jù)幻覺”問題在SwiftAgent中也能被避免——黎科峰介紹到，通過引入指標(biāo)和標(biāo)簽語義層（Semantic Layer），SwiftAgent能將用戶的查詢問題拆解為一個(gè)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的要素，通過預(yù)定義的指標(biāo)維度進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和一致性。

此外，這套Agent產(chǎn)品后臺(tái)有指標(biāo)管理模塊管控原子指標(biāo)的口徑，具體的維度如時(shí)間、商品品類、區(qū)域、門店等，由數(shù)勢(shì)科技自己開發(fā)的數(shù)據(jù)引擎在秒級(jí)內(nèi)組合出答案，無代碼就可以組合。AI系統(tǒng)還具備強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)用戶的反饋不斷優(yōu)化查詢過程，提升分析結(jié)果的精準(zhǔn)度。

指標(biāo)平臺(tái)SwiftMetrics和智能分析助手SwiftAgent，已經(jīng)應(yīng)用在眾多行業(yè)頭部客戶，包括永輝超市、中百集團(tuán)、胖東來、霸王茶姬、書亦燒仙草、絕味食品、江蘇銀行、民生銀行、中金公司等，不僅提供數(shù)據(jù)信息和分析，也能成為重要的智庫。例如，在霸王茶姬門店?duì)I業(yè)額出現(xiàn)下跌時(shí)，店長(zhǎng)可能會(huì)火急火燎地詢問對(duì)策——畢竟人們總是難以認(rèn)真未雨綢繆，這時(shí)，AI agent就能把過往的經(jīng)驗(yàn)和各種經(jīng)營層面的知識(shí)迅速整合，為他們指出改進(jìn)方向。

“原來每個(gè)場(chǎng)景都得寫一套AI算法，現(xiàn)在大模型來了后我只要一個(gè)大腦，就能做這么多事情”，黎科峰感慨。

數(shù)勢(shì)科技智能分析助手SwiftAgent架構(gòu)圖

在大模型應(yīng)用時(shí)代創(chuàng)造新的價(jià)值

重視應(yīng)用產(chǎn)生價(jià)值，這是黎科峰創(chuàng)業(yè)的一個(gè)重要風(fēng)向標(biāo)——“我不是一個(gè)做底層的AI科學(xué)家，我更多是看最新技術(shù)怎樣產(chǎn)生實(shí)際的價(jià)值和應(yīng)用，這是我的基因?！?/p>

技術(shù)的價(jià)值，需要在具體場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)。黎科峰記得，公司的第一家零售客戶是永輝，第一家金融客戶是平安證券。而現(xiàn)在客戶涵蓋范圍已更多樣，包含金融、券商、零售、制造等?？蛻羰褂卯a(chǎn)品時(shí)一個(gè)個(gè)部門推，盡管不同場(chǎng)景配置的分析模型和指標(biāo)有所不同，但基本都能沉淀到行業(yè)具體不同的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品體系。也因此，指標(biāo)平臺(tái)和智能分析助手這兩款產(chǎn)品也不需要為每個(gè)公司高度定制，往往“一解決就是解決一整片問題”。

身份從“打工人”轉(zhuǎn)為“創(chuàng)業(yè)者”，黎科峰對(duì)此頗有感慨。他認(rèn)為創(chuàng)業(yè)中最難的是“聚焦”——在互聯(lián)網(wǎng)深耕十幾年，從練就的多項(xiàng)技能中篩選出最值得做的事，很不容易。“人做加法是最舒服的，要減到剩下真正有價(jià)值的東西，并不好受”，他直言。明確了公司“數(shù)據(jù)民主化”的價(jià)值主張后，他嗅到當(dāng)下最大的痛點(diǎn)是讓非技術(shù)人員用起來數(shù)據(jù)，最終篩選出了這條賽道。

近兩年的ToB創(chuàng)業(yè)者面臨著巨大挑戰(zhàn)：整體市場(chǎng)低迷、客戶預(yù)算緊縮、資本市場(chǎng)冷淡。然而，數(shù)勢(shì)科技在這樣的大環(huán)境中展現(xiàn)出逆勢(shì)而上的活力，2024年持續(xù)簽約行業(yè)頭部企業(yè)，如中原銀行、胖東來和霸王茶姬等，全年?duì)I收實(shí)現(xiàn)逆勢(shì)增長(zhǎng)。

黎科峰向雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))提到了心態(tài)的重要性。如果說打工時(shí)“一切都是邏輯可以講出來的，有因有果”，那么在創(chuàng)業(yè)中，不可控因素才占主要。他曾在朋友圈發(fā)過曾國藩的一句話：凡辦大事，以識(shí)為主，以才為輔；凡成大事，人謀居半，天意居半。受此鼓舞，他決定先把可控的事情做起來，而非一味注重結(jié)果，“很多創(chuàng)業(yè)人心態(tài)焦慮，就是一直在擔(dān)心還未發(fā)生的事情”。

在2025年的當(dāng)口，在有望迎來Agent爆發(fā)的這一年，黎科峰堅(jiān)信，大模型應(yīng)用的時(shí)代也即將來臨。他做好準(zhǔn)備迎接。

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