程夢(mèng)瑤

以B端用戶為面向，久其小久智能分析機(jī)器人激活了久其軟件多年積累的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景化優(yōu)勢(shì)。久其小久智能分析機(jī)器人首次將語音識(shí)別、自然語言處理與豐富的分析模型庫進(jìn)行結(jié)合，打造了服務(wù)于高端行業(yè)用戶的AI創(chuàng)新樣本。

設(shè)想一種場(chǎng)景，一家大型企業(yè)的高層決策者想查看本年度各單位銷售收入的變化情況，只需要對(duì)著久其小久智能分析機(jī)器人說出想要查詢或分析的內(nèi)容，小久可以做到秒級(jí)響應(yīng)，系統(tǒng)立即自動(dòng)生成圖、文、表格并茂的分析主題展示出來。

這種場(chǎng)景其實(shí)并不陌生，有很多種暢想，也有很多種實(shí)現(xiàn)的可能。

但在這種應(yīng)用場(chǎng)景的背后，卻需要有大量的技術(shù)手段作為支撐，如何自動(dòng)進(jìn)行語音識(shí)別？如何自動(dòng)進(jìn)行文本語義理解？如何自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中快速檢索適合的數(shù)據(jù)，并匹配合適的分析展現(xiàn)模型？這些問題，都成為了實(shí)現(xiàn)這種場(chǎng)景化應(yīng)用的難點(diǎn)和痛點(diǎn)。

在互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器技術(shù)飛速發(fā)展的今天，面對(duì)海量的大數(shù)據(jù)資源，如何快速有效地獲取自己想要的數(shù)據(jù)，是很多行業(yè)客戶提出的自主需求?！艾F(xiàn)在很多用戶的自主分析能力越來越強(qiáng)，在客戶現(xiàn)場(chǎng)，我們經(jīng)常聽到客戶的反饋，希望能夠?qū)崿F(xiàn)快速、智能化、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)查詢和分析?！北本┚闷滠浖煞萦邢薰井a(chǎn)品中心副總經(jīng)理兼大數(shù)據(jù)平臺(tái)事業(yè)部總經(jīng)理李紀(jì)洲談到。

從行業(yè)經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，使數(shù)據(jù)分析智能化、大眾化

構(gòu)成久其小久智能分析機(jī)器人的技術(shù)體系涵蓋數(shù)據(jù)可視化、語音識(shí)別、自然語言處理、智能分析模型、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問、數(shù)據(jù)可視化等目前最前沿的技術(shù)領(lǐng)域，為了形成真正的、一站式的交互式智能分析應(yīng)用，久其軟件的研發(fā)團(tuán)隊(duì)做了多年的探索和嘗試。

久其小久智能分析機(jī)器人的后端其實(shí)是通用的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，“做大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)，其實(shí)最早是從2009年開始的。最早我們做商業(yè)智能，也就是大家比較熟悉的BI的概念。基于久其在BI領(lǐng)域和分析展現(xiàn)方面的豐富經(jīng)驗(yàn)，以及多年積累的BI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，我們總結(jié)和積累了完善的分析模型庫，針對(duì)不同行業(yè)和不同業(yè)務(wù)都設(shè)計(jì)出完善的分析模型?！崩罴o(jì)洲表示，正是基于這些分析模型，再結(jié)合自然語言處理能力，久其小久智能分析機(jī)器人可以滿足用戶絕大多數(shù)的分析場(chǎng)景。

智能分析模型庫是久其小久智能分析機(jī)器人的核心特點(diǎn)之一，也融入了久其軟件多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。建立豐富的分析模型庫還只是一個(gè)必不可少的基礎(chǔ)條件，如何向用戶智能地推薦合適的分析模型和展現(xiàn)模式，使用戶在不具備分析能力的前提下仍然可以進(jìn)行自主的數(shù)據(jù)分析，這才是關(guān)鍵所在。

“如果你能提供一些更人性化、更簡(jiǎn)化的方式，他們就可以很快上手?！崩罴o(jì)洲所說的“他們”代表了久其軟件目前所服務(wù)的多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的政企客戶，這個(gè)需求歸根結(jié)底也是一種共性需求。“在這些客戶群體中有著大量的數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)方面的應(yīng)用需求，未來都將逐步地使用久其交互式智能分析機(jī)器人進(jìn)行升級(jí)和替代，使數(shù)據(jù)分析工作不再是專業(yè)人士的工作，越來越多的人可以參與到數(shù)據(jù)分析中來，使數(shù)據(jù)分析越來越智能化、大眾化。”李紀(jì)洲補(bǔ)充道。

具體來說，久其小久智能分析機(jī)器人是如何做到的呢？久其小久智能分析機(jī)器人為用戶提供了專業(yè)的分析模型推薦算法，精準(zhǔn)地為用戶推薦合適的分析模型，使用戶日常的數(shù)據(jù)分析能夠更輕松準(zhǔn)確地進(jìn)行。分析模型的主要分類包括：趨勢(shì)分析、對(duì)比分析、占比分析、結(jié)構(gòu)分析、相關(guān)性分析、排名分析、定值分析、明細(xì)查詢、轉(zhuǎn)化率分析、均衡性分析以及一些財(cái)務(wù)分析模型如財(cái)務(wù)預(yù)算完成情況分析、償債能力分析、營(yíng)運(yùn)能力分析、盈利能力分析、發(fā)展能力分析、現(xiàn)金流量分析、財(cái)務(wù)杜邦分析等。

語義識(shí)別引擎：滿足不同場(chǎng)景的解析需求

進(jìn)行智能分析的前提是要獲取用戶的查詢需求，作為一款交互式的智能分析機(jī)器人，久其小久智能分析機(jī)器人獨(dú)創(chuàng)的自然語言處理能力構(gòu)成了其堅(jiān)強(qiáng)的后盾。

采用特征查詢要素的提取識(shí)別方式對(duì)自然語言進(jìn)行處理，并通過語義識(shí)別引擎定義了語義特征、識(shí)別文法，用于描述自然語言的語義特征，并解析出有用的語義要素。

“語義識(shí)別引擎構(gòu)成了久其小久智能分析機(jī)器人的核心模塊，這是我們自研的一塊重要內(nèi)容?！崩罴o(jì)洲談到。

從定義上看，久其小久智能分析機(jī)器人采用的語義識(shí)別引擎是久其自主設(shè)計(jì)、研發(fā)的自然語言處理引擎。引擎解析分為兩個(gè)部分：第一部分是對(duì)語句進(jìn)行分詞。分詞采用的是訓(xùn)練模型和詞典分詞相結(jié)合的技術(shù)，既能滿足對(duì)分詞效率上的支持，又能處理從未遇到過的生僻詞的分詞場(chǎng)景。分詞引擎采用Double Array Trie Tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)字典進(jìn)行存儲(chǔ)，保證字典查找效率的同時(shí)，又有效地避免了內(nèi)存的過多占用。

第二個(gè)部分是對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行要素的定位。引擎定義的基于語義特征識(shí)別的文法，稱作F語言（即Semantic Feature Recognition Grammar）。相比于其他通用的自然語言處理引擎，F(xiàn)語言能夠基于特定環(huán)境進(jìn)行更有針對(duì)性的解析。比如F語言更關(guān)注用戶錄入的語句中包含的時(shí)間要素、維度要素、指標(biāo)要素、分析方法等相關(guān)要素，而對(duì)于語句中輔助性的詞匯，F(xiàn)語言可以進(jìn)行忽略而不進(jìn)行解析。F語言中用于描述語義結(jié)構(gòu)的F腳本，可以進(jìn)行修改以滿足其他場(chǎng)景的不同解析需求，而不僅限于機(jī)器人的解析。

“目前，我們引擎最大的特點(diǎn)是不關(guān)注語法的細(xì)節(jié)規(guī)則，而是通過從句式中尋找關(guān)鍵詞抽取指標(biāo)。有了語義識(shí)別引擎之后，再去做數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)處理以及疏通數(shù)據(jù)集的工作?！崩罴o(jì)洲介紹道。

語義識(shí)別引擎從接收用戶輸入的語句到最終生成推薦的分析結(jié)果，有一整套完備的運(yùn)轉(zhuǎn)流程，包括語音識(shí)別、自然語言處理、數(shù)據(jù)實(shí)體定位、分析模型推薦、數(shù)據(jù)集生成、可視化展示等，流程的每一步都有完整的解決方案用于實(shí)現(xiàn)該步驟。

輔助決策者進(jìn)行決策分析，為用戶創(chuàng)造價(jià)值

從產(chǎn)品層面看，在對(duì)久其小久智能分析機(jī)器人進(jìn)行產(chǎn)品定義時(shí)，就提出了要求—產(chǎn)品必須對(duì)用戶的所有的語音請(qǐng)求做到“有問必答”，不管用戶表達(dá)是否準(zhǔn)確、全面。即便用戶語言表達(dá)不夠全面，產(chǎn)品也可盡可能地去猜測(cè)用戶的真實(shí)意圖，根據(jù)語義分析的結(jié)果給用戶呈現(xiàn)最可能符合意圖的分析結(jié)果。

如果用戶語音表達(dá)含混，產(chǎn)品無法識(shí)別其語音，產(chǎn)品也可與用戶語音交互，引導(dǎo)用戶發(fā)出語音指令，且交互深度不超過3層（因?yàn)闆]完沒了地確認(rèn)響應(yīng)，可能導(dǎo)致用戶放棄對(duì)產(chǎn)品的使用）。

作為一款能廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)并輔助決策者進(jìn)行決策分析的產(chǎn)品，久其小久智能分析機(jī)器人將為客戶創(chuàng)造價(jià)值，放在了首位。因此，它從四個(gè)方面對(duì)用戶的價(jià)值實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了提升。

第一，用戶體驗(yàn)全面升級(jí)：簡(jiǎn)潔的搜索界面、酷炫的分析結(jié)果、高效的查詢響應(yīng)、智能的需求理解、強(qiáng)大的交互能力都為用戶帶來了全新的操作體驗(yàn)。

第二，自助查詢分析：以往數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)都是先定義后查看的模式，配置過程復(fù)雜繁瑣，大大降低了用戶使用數(shù)據(jù)的效率，使用本產(chǎn)品用戶可以根據(jù)需要隨時(shí)自主地獲取信息。

第三，大大降低實(shí)施成本：由于無需實(shí)施人員定義分析模型，實(shí)施周期短、見效快、成本低。

第四，自主學(xué)習(xí)：通過深度學(xué)習(xí)可以不斷完善分析模型庫，可以更加準(zhǔn)確地匹配用戶需求。

或許AI的價(jià)值并不僅僅在AI技術(shù)本身，而是更多地體現(xiàn)在用戶的應(yīng)用場(chǎng)景之中。久其軟件的AI賦能，以提升用戶體驗(yàn)、為用戶創(chuàng)造價(jià)值為出發(fā)點(diǎn)，在司法、財(cái)經(jīng)、交通和民生等領(lǐng)域已經(jīng)取得了成效。

縱觀國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，AI在各個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域的滲透才剛剛開始，仍要經(jīng)歷一段相當(dāng)長(zhǎng)的技術(shù)溢出和效用遞增階段。AI的應(yīng)用前景十分廣闊，但一言以蔽之，技術(shù)只是工具，業(yè)務(wù)才是本質(zhì)。

訪談實(shí)錄

Q：中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟、《軟件和集成電路》雜志社

A：北京久其軟件股份有限公司產(chǎn)品中心副總經(jīng)理兼大數(shù)據(jù)平臺(tái)事業(yè)部總經(jīng)理李紀(jì)洲

Q：久其小久智能分析機(jī)器人的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是如何進(jìn)行管理的？

A：久其小久智能分析機(jī)器人的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不僅限于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，還可以存儲(chǔ)于久其的BigDB中。BigDB是久其基于Hadoop體系打造的大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和處理的產(chǎn)品。BigDB將分布式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適配成類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型，支持滿足SQL2003標(biāo)準(zhǔn)的SQL語句，使前端對(duì)BigDB的調(diào)用無縫集成。

Q：久其小久智能分析機(jī)器人是如何改善傳統(tǒng)的分析應(yīng)用產(chǎn)品中的不足之處的？

A：在傳統(tǒng)的分析應(yīng)用產(chǎn)品中，要想做好一個(gè)分析主題，用戶需要了解系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，掌握相關(guān)的分析領(lǐng)域模型，熟悉對(duì)應(yīng)的制表操作等，用戶的使用門檻較高。通過該產(chǎn)品的應(yīng)用，用戶可以在零基礎(chǔ)的條件下自助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用戶僅僅用語言或者文字描述出自己想要看的東西，機(jī)器人會(huì)通過語義分析、查詢要素分析、數(shù)據(jù)定位、分析模型定位等一系列的處理后，自動(dòng)推薦給用戶相關(guān)的圖表，由用戶選擇。

Q：久其小久智能分析機(jī)器人在可視化方面有哪些優(yōu)勢(shì)？

A：久其在分析展現(xiàn)上擁有一套完整的可視化套件?？梢暬准▋x表盤、快速分析表、數(shù)據(jù)導(dǎo)航、數(shù)據(jù)地圖，能將分析模型以豐富的形式展現(xiàn)出來。作為數(shù)據(jù)可視化套件的底層數(shù)據(jù)提供引擎，久其的數(shù)據(jù)處理引擎不僅支持滿足三范式的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訪問，還可以自動(dòng)通過元數(shù)據(jù)模型以及模型之間的關(guān)系生成相應(yīng)的查詢語句，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、匯總消維等操作。

與此同時(shí)，數(shù)據(jù)處理引擎還支持在Hadoop體系下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理，滿足在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析應(yīng)用上的數(shù)據(jù)處理需求。

Q：這款產(chǎn)品的問世可以帶來哪些值？

A：久其是一家具有技術(shù)情結(jié)的公司。我們研發(fā)這款產(chǎn)品一方面是為了方便用戶，另一方面也是為了方便我們自己。因?yàn)槲覀兠磕甑捻?xiàng)目很多，如果我們可以通過AI技術(shù)提升我們自身的實(shí)施效率和實(shí)施質(zhì)量，就可以給更多用戶提供更快、更好的服務(wù)。

行業(yè)應(yīng)用案例

案例名稱： 某建筑行業(yè)央企總裁桌面分析系統(tǒng)

核心特點(diǎn)：

整合集團(tuán)全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建建筑行業(yè)知識(shí)圖譜，徹底改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式，以更自然的語言交互方式進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析，對(duì)用戶的分析需求給出實(shí)時(shí)的結(jié)果反饋。除此之外，久其小久智能分析機(jī)器人內(nèi)置了豐富的分析模型和行業(yè)知識(shí)庫，與普通水平的數(shù)據(jù)分析人員相比，推送的結(jié)果更加精準(zhǔn)。該系統(tǒng)的建設(shè)大大提升了用戶的分析效率和質(zhì)量，為用戶日常的數(shù)據(jù)分析、特別是經(jīng)營(yíng)分析會(huì)帶來了極大的便利。

應(yīng)用解讀：

在建設(shè)系統(tǒng)之前，集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)有一次去歐洲考察，臨行前信息部門在五一節(jié)期間日夜加班了一周準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，但在實(shí)際考察過程中卻發(fā)現(xiàn)，所準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)仍然不夠充分，而國(guó)內(nèi)臨時(shí)查詢數(shù)據(jù)又耗費(fèi)大量時(shí)間，根本不能及時(shí)提供。

在該系統(tǒng)建設(shè)之后，幾乎所有的分析請(qǐng)求都可以在第一時(shí)間得到響應(yīng)。特別是在經(jīng)營(yíng)分析會(huì)上，在固定的分析主題之外，領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)常會(huì)提出很多相關(guān)指標(biāo)的查詢需求，這些都可以通過久其小久智能分析機(jī)器人快速查詢得到。

隨著這些年信息化的發(fā)展，各個(gè)企業(yè)都積累了大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，而在數(shù)據(jù)的分析上又都面臨著很多問題：

1.數(shù)據(jù)繁多，“找數(shù)據(jù)”難，“找對(duì)數(shù)據(jù)”更難;

2.分析需求越來越多，而且對(duì)分析的時(shí)效性要求也越來越高，很多需求都是“馬上想看”“現(xiàn)在就要”;

3.分析人員匱乏，企業(yè)很難招聘到足夠的數(shù)據(jù)分析師。

久其小久智能分析機(jī)器人很好解決了企業(yè)數(shù)據(jù)的這些痛點(diǎn)問題，能夠從大量的企業(yè)數(shù)據(jù)中，快速定位出所需的數(shù)據(jù)內(nèi)容，并結(jié)合自身內(nèi)置的模型知識(shí)庫，為用戶實(shí)時(shí)推送高質(zhì)量的分析主題。

應(yīng)用價(jià)值：

1.改進(jìn)了用戶的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)，可以隨時(shí)、隨需進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)獲取分析結(jié)果，因?yàn)榫闷湫【弥悄芊治鰴C(jī)器人帶來的便利性，用戶對(duì)總裁桌面系統(tǒng)的使用頻度明顯高于以往的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng);

2.提升了數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，久其小久智能分析機(jī)器人結(jié)合建筑行業(yè)進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)分析模型優(yōu)化，分析結(jié)果比普通的數(shù)據(jù)分析師更優(yōu);

3.減少數(shù)據(jù)分析工作量，把大量的人工數(shù)據(jù)分析工作智能化、自動(dòng)化，把信息部門原有十幾個(gè)人的工作縮減為三五個(gè)人完成。