Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？

Agent产品层出不穷，但真正“懂企业、懂决策”的Agent仍属稀缺。大量企业积累的业务数据尚未被高效利用，数据Agent会是解决方案吗？为此，我们邀请了数势科技联合创始人谭李和飞轮科技联合创始人肖康，探讨“懂业务”的Agent、其与传统BI的关系及未来角色。

对话亮点

• 即使是通用指标如“商品毛利”，每家企业的计算方法各异，懂业务的Agent需明确背后的具体指标组合。
• 数据分析正从“User-facing”转向“Agent-facing”。
• Data Agent提升了人与数据系统的交互频率与效率。
• 适用场景的关键特征：灵活、及时的决策。

懂业务的Agent：不只是工具，更是数据秘书

谭李将懂业务的Agent比喻为跟了多年的秘书，能推断需求并分析执行，而不懂业务的Agent更像初来乍到的外包人员。懂业务分为三个层次：

1. What：理解业务概念，如商品毛利的具体构成。
2. Why：理解背后的逻辑，如品类与毛利的关联。
3. How：提出贴近业务的操作建议，如优化商品结构。

企业级Data Agent的价值

谭李指出，企业级Data Agent专注于垂直领域，服务于内部业务人员和分析师。它通过构建私域知识体系，提供个性化、主动式的分析支持。肖康补充，懂业务的Agent需基于语义层而非裸数据，数据库的作用在于支撑高并发、实时性和多样的数据需求。

从被动到主动：Data Agent vs 传统BI

Data Agent相比传统BI有三大优势：

1. 个性化：根据用户背景定制分析内容。
2. 主动性：主动推送数据、预警和报告。
3. 强大性：不仅查询信息，还能触发任务系统实现决策执行联动。

激活“沉睡的数据金矿”

传统BI未充分激活数据资源，而Data Agent通过后台持续运行和主动推送，让数据“活”起来。未来，每个员工可能拥有多个AI工具，成为“超级个体”，数据消费将更加普惠化。

典型场景：灵活、及时的决策

Data Agent在动态业务场景中展现价值，如零售行业的督导巡店。它帮助督导随时了解门店经营情况，提升单店运营效率。

增强而非替代：人与AI的协作

谭李认为，Data Agent不会完全替代人，而是增强人的能力。封闭场景中可自动完成规则清晰的决策，开放场景中则提供辅助支持。未来，企业组织结构将发生变化，高级分析师将成为“电子牛马饲养员”，管理大量Agent。

更好的数据与更强的模型

谭李和肖康一致认为，企业智能化发展需要更好的数据与更强的模型结合。企业应重视私域数据治理，并将其与大模型结合，才能真正发挥AI价值。

— 完 —