GBI(生成式商业智能)实际业务生产落地运用上的探索和实践

前言

最近在探索如何发展AI在业务上的驱动力时了解到了生成式商业智能这一概念，同时本人也在探索ChatBI这一技术的实际落地运用，其实二者几乎在实现效果层面是一个意思，GBI(Generative Business Intelligence)是偏向业务方面，而ChatBI更多是偏向技术方面。二者最终导向都是实现让企业可以更加快速地实现从数据到决策的转化，满足企业在不同场景下的数据分析需求。

具体来说前者核心功能是通过生成式模型自动化地生成多层次的业务洞察、深度分析和预测结果。这种系统能够从多模态的数据中学习，不仅仅局限于已有数据，还能在新业务场景中提供前瞻性的分析和个性化建议。ChatBI 的核心功能是通过自然语言处理技术解析用户的查询，并以聊天方式提供基于已有数据的分析和报表。这种系统主要依赖于用户提问和预先设定的数据查询规则，重点在于通过对话简化数据访问和获取过程。

那么能够训练出特定领域场景的智能分析AI Agent的话，结合ChatBI直观快速的获取到的数据，就可做出较为准确精准的决策。基于上述理念是可以支撑业务去设计模式的，本人在此方面做出了一些探索现在分享给大家，期待能够受到大家的反馈和思考。

一、何为GBI？

生成式商业智能（GBI, Generative Business Intelligence）是一种新兴的商业智能（BI）形式，利用生成式人工智能（如 GPT、BERT 等大语言模型）来实现自动化的商业分析、数据洞察和业务决策支持。与传统 BI 系统依赖于结构化数据和预先定义的报表不同，GBI 通过智能化的数据生成能力，从海量数据中学习并提供更加灵活、动态的商业分析。

GBI 的核心