网易专家分享:大模型+数据分析在银行、运营商等场景的落地案例
在业务高速发展阶段，数据团队往往难以满足业务团队的快速取数与分析需求。为解决这一难题，网易数帆特地设计了自助取数分析产品，旨在帮助业务团队迅速获取所需数据。这款产品自去年推出以来，已成功覆盖超过一半的一线客户，彰显出自助取数分析类产品的强大生命力。
针对业务在高速发展阶段的需求，如迅速获取数据进行决策检验与平稳期的精细化运营管理，自助取数分析产品提供了及时有效的解决方案。以网易《蛋仔派对》为例，运营与策划团队通过监控关注系统和UGC生成地图的指标，优化组件搭配与解决难题，体现了自助分析在实践中的价值。
传统数据需求处理中，支持数据需求的技术团队面临临时性需求多、难以沉淀复用、响应速度受限等问题。而ChatGPT的出现则改变这一现状，通过自然语言发送请求，简化了数据获取流程。网易数帆的有数ChatBI正是基于这一理念，旨在让非技术人员也能通过自然语言方式获取所需数据，推动数据文化的发展，使数据成为企业内每一位员工的日常工具。
尽管大模型在准确率上存在一定的不稳定性与幻觉问题，但通过调整评价体系、引入确定性手段，有数ChatBI实现了对大模型结果的可信度把控。产品通过需求理解、过程验证、用户干预与产品运营四个策略，确保数据的准确与可靠性，满足用户对数据质量的需求。
在运营支持、经营分析、管理决策与职能提升等方面，有数ChatBI展现了其显著成效。以内部网易云音乐为例，通过实施可视化拖拽模型、SQL模式及有数ChatBI，有效解决了数据需求与人力资源的矛盾，提升了数据获取效率与分析产能，优化了数据资产体系与业务部门协作。
运营商案例中，有数ChatBI为特定渠道提供自助分析便利，显著提升了数据化运营效率与服务质量。SaaS类厂商通过这款工具解决了人手紧张问题，满足了B端客户便捷分析需求，减少了IT支出，并为管理层与决策层提供了有力支持。
银行实践案例中，通过有数ChatBI的实施，减少了报表与驾驶舱的繁多问题，使得副行长无需依赖BI、电子邮件等数据推送，仅通过分析师提供的数据即可进行决策。在人力资源职能方面，通过开发XP机器人，HR部门实现了快速数据获取与业务提效。
在构建数据大屏时，AIGC语音生成式大屏打破物理空间限制，增加了展示内容的灵活性与范围，降低了实施成本。以上是本次分享的大模型+数据分析应用与实践案例概览。
针对业务在高速发展阶段的需求，如迅速获取数据进行决策检验与平稳期的精细化运营管理，自助取数分析产品提供了及时有效的解决方案。以网易《蛋仔派对》为例，运营与策划团队通过监控关注系统和UGC生成地图的指标，优化组件搭配与解决难题，体现了自助分析在实践中的价值。
传统数据需求处理中，支持数据需求的技术团队面临临时性需求多、难以沉淀复用、响应速度受限等问题。而ChatGPT的出现则改变这一现状，通过自然语言发送请求，简化了数据获取流程。网易数帆的有数ChatBI正是基于这一理念，旨在让非技术人员也能通过自然语言方式获取所需数据，推动数据文化的发展，使数据成为企业内每一位员工的日常工具。
尽管大模型在准确率上存在一定的不稳定性与幻觉问题，但通过调整评价体系、引入确定性手段，有数ChatBI实现了对大模型结果的可信度把控。产品通过需求理解、过程验证、用户干预与产品运营四个策略，确保数据的准确与可靠性，满足用户对数据质量的需求。
在运营支持、经营分析、管理决策与职能提升等方面，有数ChatBI展现了其显著成效。以内部网易云音乐为例，通过实施可视化拖拽模型、SQL模式及有数ChatBI，有效解决了数据需求与人力资源的矛盾，提升了数据获取效率与分析产能，优化了数据资产体系与业务部门协作。
运营商案例中，有数ChatBI为特定渠道提供自助分析便利，显著提升了数据化运营效率与服务质量。SaaS类厂商通过这款工具解决了人手紧张问题，满足了B端客户便捷分析需求，减少了IT支出，并为管理层与决策层提供了有力支持。
银行实践案例中，通过有数ChatBI的实施，减少了报表与驾驶舱的繁多问题，使得副行长无需依赖BI、电子邮件等数据推送，仅通过分析师提供的数据即可进行决策。在人力资源职能方面，通过开发XP机器人，HR部门实现了快速数据获取与业务提效。
在构建数据大屏时，AIGC语音生成式大屏打破物理空间限制，增加了展示内容的灵活性与范围，降低了实施成本。以上是本次分享的大模型+数据分析应用与实践案例概览。