黄健然ChatGPT 的横空问世，因其更高的智能程度、更宽泛的领域知识、更灵活的响应能力、更自然的对话语境使整个互联网都受到极大的冲击。从 2022 年 11 月 30 日发布起，短短两月，ChatGPT 在 1 月份的月活跃用户数已达 1 亿，这使其成为史上用户数增长最快的消费者应用。目前可见的是 GPT 的能力已经可以在制造、金融、、媒体等关键领域发挥重要的作用。

　　目前，各大公司都在关注 ChatGPT 的发展并寻求利用它来提升自身的竞争力。谷歌投资 3 亿美元于 Anthropic 以应对 ChatGPT 的威胁，加入 RLAIF 去减少人类的反馈；微软作为 OpenAI 的主要投资方，也在利用 ChatGPT 来增强其产品竞争力。

　　在当今互联网时代，数据已成为企业决策的重要基石。随着数据量的爆发式增长，BI 软件应运而生，帮助企业将庞杂的数据转化为有价值的洞察。以永洪 BI 为代表的 BI 产品，不止打破了对外资产品的依赖实现本土化适应，并在功能方面更加贴合国内企业，为广大政企规避了产品国产化适配的风险，实现数据分析在安全可靠的环境下运行，而且为政企提供了数据驱动业务的有效路径，为企业带来深层次的业务价值。而 GPT 技术的集成，为 BI 软件带来了全新的可能性。

　　相对于传统 BI 面向 IT 等技术部门上手操作难度大，敏捷 BI 只需要简单拖拽维度和指标，即可快速生成图表，无需编写表达式实现业务人员自助式分析，永洪科技作为国内首家提出敏捷 BI 的引领者，已经获得相当的成绩；而集成了 GPT 的 YongHongBI，进一步实现了问答式操作贯穿数据分析全生命周期：从问题定义到数据处理、可视化表达、协作分享、运营维护。除了智能便捷的数据分析，YonghongGPT 更是能做到深层的数据见解，洞察数据原因，解释数据规律，深度预测未来趋势，进一步降低 BI 的技术门槛，适用于 IT 到新手绝大部分需求人群，真正做到人人都是数据分析师。对于企业决策而言，AI 进一步辅助决策释放了数据的价值，最大化应用数据。

　　现代企业面临的挑战是快速变化的市场环境和不断涌现的竞争对手。在这种情况下，只有依靠数据驱动决策，才能更好地洞察市场动态、预测趋势、优化业务流程、发现潜在机会。GPT 通过深度学习算法实现了对大规模数据的理解和生成，具有较强的自然语言处理能力。YonghongGPT 对企业内部和外部的大量文本数据进行分析和挖掘，并根据用户需求生成相关报告、预测和洞察。敏捷 BI 需要点击和操作得到想要的结果，YonghongGPT 的解决方案做到用户直接向系统提出问题，系统能够快速地给出答案或者生成对应的报表、图表等，这种直接交互的方式极大地提高了分析效率。

　　1、面对不懂数据库语言，但想通过 SQL 去完成数据处理的需求，输入一段文字，系统可自动生成对应的 SQL 语句进行查数。

　　2、不懂数据库语言，但想理解该 SQL 语句的含义及逻辑：能够对 SQL 数据集的查询逻辑进行解释，包括对哪些字段做了处理，从哪张表获取，满足用户对于查询结果的理解。

　　3、已实现数据处理 / 查询的 SQL，性能上不满足，YonghongGPT 可以对当前 SQL 进行性能建议优化。

　　4、想对文本型字段进行 NLP 处理，可对字段进行智能处理，如翻译、情感分类，满足用户对于文本类数据处理的要求。

　　5、有数据，但不知道用什么图表来展示和分析更加合适：输入一段文字，自动生成对应图表，反映业务状况，满足决策者随时随地的数据咨询，快速进行决策。

　　6、想对报告一键排版，替换报告风格：对报告组件类型进行分析，提供一键排版和模板迁移，满足用户对报表美化的需求，减轻美化时间成本。

　　7、对单个图表发现异常时，想探究背后的影响因素：，YonghongGPT 可以对业务增长、减少的原因进行探究，实现对图表异常值的探究，如各维度的贡献占比。

　　8、探究因素对结果指标的影响程度大小：YonghongGPT 针对某个数据影响较大的因素进行自动统计和分析，快速挖掘影响因变量的关键因素及自变量的最佳组合。

　　如今，企业面临的挑战日益增多，准确的数据分析和智能化的决策支持变得尤为重要。随着人工智能技术的快速发展，BI 与 GPT 的集成，提供了更强大、更智能的数据分析与决策支持服务。传统的 BI 软件通常只提供静态的数据报告和图表，无法实现智能化的数据分析。而 YongHongGPT 解决方案，BI 软件可以实现自动化的数据分析和挖掘，从庞大的数据中识别出关键信息和模式，帮助企业更好地理解市场趋势、消费者需求以及竞争对手的策略。为企业的决策提供智能化的支持。为企业提供个性化的决策建议。通过分析历史数据和当前状况，预测未来发展趋势，这使得企业能够更准确地制定战略计划、优化运营流程，从而提高竞争力和盈利能力。将先进的人工智能技术引入到企业的数据分析和决策过程中，助力企业不断改进和优化自己的商业模式，促进创新思维和战略调整，推动企业持续发展。

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