近日，神策数据严格遵循《互联网信息服务深度合成管理规定》，已完成智能数据问答算法备案。该算法基于大模型技术，专注于为客户提供数据指标查询和数据洞察方面的专业回答。
神策分析 Copilot 运用神策数据智能数据问答算法，聚焦分析软件上手难、分析结果获取滞后、分析工作琐碎低效等痛点，**通过 AI 赋能企业解放生产力，提升数据分析效率：**帮助业务人员通过自然语言，自助式地进行数据分析与查询，"秒级"获得高可信的数据结果；帮助业务部门高效、敏捷地做出数据驱动的业务决策。数据分析部门还可以利用神策分析 Copilot 轻松培训业务人员，从重复的取数工作中解放出来，专注在核心的数据分析工作上。
具体来看，神策分析 Copilot 的核心功能点可以总结如下：
1、指标搜索：自然语言查询例行指标，减少沟通成本，轻松洞察业务
神策分析 Copilot 应用大模型技术构建指标搜索能力，能帮助业务人员快速定位当下关注的指标和经营概览，或深入探索特定业务的相关指标，并可支持口语化输入。比如，某零售品牌一线销售人员在神策分析 Copilot 中提问"卖得最好的商品"，神策分析 Copilot 便会推送"当天 Top 商品""热门访问商品""商品销售数量"等指标查询结果，无需依赖分析师，销售人员便可以了解近期商品销售情况，轻松实现业务洞察。
2、智能分析：赋能业务人员自助分析能力，"秒级"产出可信的分析结果
对于常规的数据分析和细粒度的看数需求，神策分析 Copilot 能够应用大模型技术理解用户问题，自动配置分析模型。业务人员只需通过自然语言和神策分析 Copilot 对话，无需理解复杂的数据分析模型。比如，针对"同比分析最近 7 天 XX 品牌在不同城市的购买人数"，业务人员只需要基于企业在分析系统中沉淀的业务知识进行回答和智能配置，即可轻松完成自助分析。
值得一提的是，神策分析 Copilot 具备可理解、可信任、可干预的特点，能有效规避大模型固有的幻觉问题，真正做到可用。在生成分析结果的同时，神策分析 Copilot 将展示分析模型和指标的应用来源，便于用户理解、校验分析逻辑和指标用法，以确保用户选择正确的指标。若分析结果不符合预期，用户还能通过手动调整帮助神策分析 Copilot 持续学习，进一步优化结果的准确性。
3、数据门户融合：支持接入企业数据仓库，实现智能数据门户
针对企业实现"智能化数据门户"这一诉求，神策分析 Copilot 也可以接入企业数仓。
如下图所示，在某保险公司的实际应用中，神策分析 Copilot 作为一个智能问答组件融合进企业数据门户。在企业自身的数据门户上，用户点击"智能问答"，直接对话即可对数仓数据进行自助式分析和查询，进一步生成数据结果和报表，满足日常的业务观察需求。
模拟数据，不涉及任何企业真实数据
目前，神策数据已经与金融、互联网等行业企业进行共创，不仅在以上场景中有效提升了业务人员和分析师的工作效率，同时也和先锋企业伙伴不断探索其他 AI 赋能场景。我们已开放共创名额，欢迎对 AI 赋能感兴趣的企业，与神策一起拥抱大模型和数据分析 Copilot。
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