2024 ChatBI+Agent实战手册（八大案例，共134页）.pdf

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目录

平安人寿ChatBI：大模型智能化报表的深度实践1

滴滴ChatBI技术实践：智能数据分析的前沿探索与应用18

喜马拉雅基于大模型ChatBl实践探索32

腾讯在ABI工程领域的探索与实践42

豆包MarsCode落地编程助手场景的探索实践69

快手分析领域BI+AI探索与实践81

阿里巴巴数据消费场景AIAgent实践100

实时语音交互的游戏队友——网易伏羲AIAgent创新应用119

平安人寿ChatBI：大模型智能化报表的深

度实践

导读：本文将分享平安人寿自研的大模型智能化报表——ChatBI产品的实践与

思考。

主要会从以下几个方面展开：

1.项目背景和目标

2.解决方案

3.产品效果

4.落地挑战

5.总结和展望

6.问答环节

分享嘉宾｜刘行行中国平安人寿保险股份有限公司财企及产品数据服务组分

组经理

编辑整理｜杨生

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

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项目背景和目标

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1.项目背景：大模型赋能智能BI

我们先来看一份报告，2023年，国家发布了《数字中国发展报告》，报告显示

我国的数字经济规模已经达到了50多亿，位居世界第二。这一成就的取得，离

不开像ChatBI这样的创新性产品的贡献。

我们做ChatBI这款产品的原因主要有三个：

传统的BI产品在数据指标、预测能力方面遇到了技术瓶颈，用户体验也不

够友好；

随着GPT的发展，GPT技术在文本和图像生成上取得了突破性进展，为

ChatBI在企业中的落地提供了坚实的基础；

许多企业对数字化和BI的发展也越来越重视。

因此，平安人寿也在积极推进ChatBI产品的应用，我们主要在解放手、解放脑、

开药方这三个方面做一些积极的改变。

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我们认为ChatBI能够在大模型领域落地，主要有四个方面的原因：

一是语言能力，大模型已经能够理解自然语言的语法结构和词的含义；

二是学习能力，我们可以通过RAG技术让大模型快速学习特定领域的知识；

三是工具调用，我们可以通过Agent编排，可以快速调用现有工具，并生

成代码；

四是逻辑推理，我们可以通过大模型结合人工对数据进行洞察分析，检查出

异常点和问题。

比如我们在实践应用中的一个案例场景，当用户询问业绩情况时，大模型能够根

据后台计算提供数据结果。用户进一步询问原因时，大模型则可以基于逻辑推理

得出具体原因。

2.项目目标：智能BI3.0

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随着平安人寿进入BI3.0时代，我们进行了用户调研，发现用户对BI3.0有

三大需求：智能化、自动化和实时化。

智能化意味着需要大模型为用户提供智能的分析建议；

自动化则是自动生成可视化报表；

实时化要求秒级返回底层数据库的所有数据。

我们的目标是让管理者，基层员工，甚至ToC的客户，都能享受到全面的数字

化服务。

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为什么平安人寿能够快速落地ChatBI产品呢，我们主要是基于以下几点基础：

我们拥有完善的数据中台，包含丰富的数据域；

我们进行了长期的数据治理，拥有上万个规范的数据指标供用户使用；

我们拥有丰富的可视化组件可以复用；