商业智能 (BI) 场景中的生成式人工智能 (Gen AI) 正在发生转变。世界正在从被动式 BI（分析过去的模式）转向主动式智能（实时洞察未来趋势并不断演变的行动要点）。如今，Gen AI 2.0 时代正在将 BI 打造成为一个具有思考能力和生命力的系统，它可以不断演进、不断修正方向、自我修复，并像人类战略家一样行动。如今，BI 直观易用、支持对话，就像利益相关者的合作伙伴一样。让我们来探究一下它是如何实现的。
数据故事与叙述
Gen AI 2.0 正在创建对话式分析，它利用自然语言处理 (NLP) 技术，允许用户与 BI 工具之间以人类语言进行对话。这项应用彻底改变了用户与数据交互的方式，因为它无需编写代码、使用复杂的查询语言或监控多个仪表板。此外，BI 工具还将自动生成详细的执行摘要。这意味着这些工具会使用算法来检测模式并进行总结，从而标记异常情况，例如由于市场变化导致的库存突然下降或由于系统中断导致的生产成本急剧上升。
由 Gen AI 驱动的 BI 工具将分析历史数据和当前数据，进行比较，并根据特定情况或输入提供定制的精准洞察。该应用程序将静态数据转化为动态情报，并根据具体情况提供结果。例如，当 BI 工具发现趋势发生变化（建议行动点背后的原因）时，它可以建议营销团队根据目标受众（特定人群）调整其产品系列的营销活动（行动点）。
Gen AI 还能够根据用户的个人资料创建个性化叙述。它将利用数据和上下文为合适的人群生成合适的信息，并以接收者的语言传递这些信息。例如，SaaS 公司的首席技术官将获得与软件解决方案相关的技术洞察，而营销人员将获得与销售渠道相关的洞察。
自动驾驶式预测分析和规范分析
与商业智能 (BI) 平台集成的 Gen AI 功能不仅能够在仪表板上提供分析，还能进行分析、预测和建议。这意味着企业可以获得自动驾驶模式下的预测分析和规范分析，BI 工具会不断学习，根据现有信息模拟未来场景并推荐合适的操作。它们是如何做到的？
通过自学习预测模型，Gen AI 可以提取相关的实时外部数据，例如地缘政治变化、行业趋势或市场变化，对于某些企业来说，甚至可以提取热门社交媒体趋势，以不断丰富业务或运营预测。这些商业智能 (BI) 工具的用户可以用简单的人类语言模拟“假设”场景并获得即时结果，例如价格点变化对销售额的影响，或即将来临的飓风对油价的影响。
但事情远不止于此。Gen AI 不仅会标记风险，还会提供带有置信度评分的规范性操作，例如“将 20% 的库存转移到 B 仓库——成本节省的置信度为 87%。”
高度个性化的决策智能
决策者将越来越多地使用“副驾驶”，即由人工智能驱动的虚拟顾问或助理。这些“副驾驶”将为高管层提供支持，涵盖从日常工作流程到战略决策的各个方面。企业领导者将根据其决策和领导角色、风格以及在特定领域的经验和专业知识，定制其关键绩效指标 (KPI) 仪表盘。
但“副驾驶”最实用的功能或许在于它们能够识别决策中的认知偏差。它们会通过指出一些心理偏差，例如过度分析当前形势、过分强调近期趋势（即所谓的“近因偏差”）或过度依赖个人直觉，从而温和地引导人们进行更好、更深入的思考。
自修复型 BI 系统的发展
Gen AI 将促进 BI 系统的自修复能力，就像自修复代码一样，BI 系统会在出现任何异常或偏差时自动修复。数据漂移是指数据格式或标签发生变化时发生的；它会导致错误、不一致或误导性结果。自修复型 BI 系统能够应对突发事件，并快速适应数据漂移，无需任何人工干预。
该系统更深层次的功能是在异常警报之前进行根本原因诊断。借助模式识别和关联分析，系统不仅会报告问题，还会解释不一致或错误背后的原因，以加快纠正措施（“今年的销售额下降是由供应链中断造成的”）。
结语
Gen AI 2.0 已引发商业智能领域的巨大变革，尤其是在数据驱动的领域。将通用人工智能 (Gen AI) 主动集成到商业智能 (BI) 系统中，使决策更具动态性和叙事驱动性，也使其更易于获取和民主化。通用人工智能 2.0 使商业智能的获取时间从数周缩短到几分钟，从而缩短了决策周期并增强了战略。
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