案例研究ㅣ元年科技 X 海尔集团：交互式数据分析机器人实践

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沙丘社区原创2023年3月31日

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▏摘要

海尔集团创立于1984年，是全球领先的美好生活和数字化转型解决方案服务商。为了唤醒海量沉睡大数据的应用价值，形成数据驱动的高效运营管理模式，海尔集团上线交互式数据分析机器人赋能内部财务数据分析流程，通过人机对话的方式，实现数据的快速获取与分析，提升业务部门的数据使用体验。本案例旨在为企业数据分析场景下的对话式AI技术应用提供经验借鉴。

▏关键发现

• 交互式数据分析机器人可以连通企业内部人找数、数找人的场景，人找数的过程提供数据问答，用户以微信式聊天&百度式搜索的方式及机器人进行互动，提高数据获取效率；数找人的过程提供智能预警，机器人实时监控数据变化，定位异常指标并找到关键驱动因素，评估未来影响；

• 交互式数据分析机器人使用到的关键技术包括自然语言处理技术、数据查询技术和数据分析技术，自然语言处理技术可以使数据回答有效问题识别率达到95%，数据查询技术使数据准备时间下降80%，数据分析技术帮助数据分析效率提升90%。

▏分析师建议

• 海尔集团对话式数据分析机器人项目是数据分析场景下对话式AI应用的创新案例，具备领先性、实用性，为对话式AI技术在企业数据分析落地应用提供行业领先样板；

• 相较于企业内部过去基于报表模式下建立的底层数据，AI对数据质量的要求更高。为提高开发效率同时最大化节约成本，交互式数据分析机器人构建时可以复用企业原有AI架构，开发数据虚拟化连接，做最小化改造、实现最大化效果，并沉淀数据治理标准，未来支持更多的AI应用场景。

分享专家：张亚东，元年科技数据智能产品研发总监

作者：沙丘社区分析师团队

来源：沙丘社区 - 数字化实践交流与选型服务平台

01

案例企业

海尔集团创立于1984年，是全球领先的美好生活和数字化转型解决方案服务商。海尔始终以用户体验为中心，连续4年作为全球唯一物联网生态品牌蝉联“BrandZ最具价值全球品牌100强”，连续13年稳居“欧睿国际全球大型家电零售量排行榜”第一名，2021年全球收入达3327亿元，品牌价值达4739.65亿元。

海尔集团拥有3家上市公司，构建了全球引领的工业互联网平台卡奥斯COSMOPlat和物联网大健康生态品牌盈康一生，在全球设立了10+N创新生态体系、71个研究院、30个工业园、122个制造中心和23万个销售网络。

海尔集团聚焦实体经济，布局智慧家庭、产业互联网和大健康三大主业，致力于携手全球一流生态合作方，持续建设高端品牌、场景品牌与生态品牌，以科技创新为全球用户定制个性化的智慧生活，助力企业和机构客户实现数字化转型，推动经济高质量增长和社会可持续发展。

02

项目背景

随着业务不断在线化，海尔集团积累了海量内部业务数据和外部互联网、电商、用户等数据，如何将这些数据资源转化为有价值的数据资产同时赋能业务决策，是海尔集团当前的关注点。

海尔集团希望唤醒海量沉睡大数据的应用价值，对数据内容展开深层次的挖掘与整理，并将深挖出来的有价值的内容进行充分利用与发挥，不断完善企业决策，形成数据驱动的高效运营管理模式。

过去业务人员在分析数据时存在查询数据效率低、BI工具复杂难用、分析在可视化层、没有深入思考、报表格式固化等痛点，为了使业务人员更加快捷方便的找到数据，海尔集团计划引入交互式数据分析机器人，通过人机对话的方式，业务人员告诉机器人数据诉求，由机器人完成数据的处理分析与结果输出。

通过搭建对话式数据分析机器人，海尔集团希望实现数据的快速获取、分析，解决人找数、数找人的问题，提升业务部门的数据使用体验，打造行业领先样板。项目目标效果如下：

第一，体验提升。获取数据效率提升50%；

第二，聚焦价值。70%的财务及数据人员由报表需要交付变为数据价值挖掘；

第三，数据驱动。通过数据实时预警，实现链群自驱。

在系统方面，海尔集团希望实现：

第一，对接数仓元数据，利用AI分析模型实现数据查询、分析、预警等功能，根据用户配置推送简报；

第二，问题答复平均等待时长3秒，准确率达到90%，支持PC端、移动端呈现，支持文字、语音交互（语音仅限移动端）；

第三，系统稳定性99.9%，支持同时在线人数5000人；

第四，系统架构开放，提供算法API的对接标准与注册机制，可引入第三方算法模型，并实现自身能力、算法模型的输出。

03

解决方案

元年科技为海尔集团提供了近13年的数据分析类项目服务，深入了解海尔集团的管理模式、业务模式、组织架构等。对于本次海尔集团提出的交互式数据分析机器人需求，元年科技提供全方位的解决方案，并保持平台架构开放、能力开放，支持海尔智能数据分析业务持续扩展。

智能分析机器人由海尔集团大数据部门主持，集团共享财务部门、集团运营分析部门共同参与建设。在项目一期试点阶段，由集团共享财务部门、集团运营分析部门提供试点场景。

在服务海尔集团交互式数据分析机器人项目中，元年科技提供“咨询+实施+产品+服务”一体化整体解决方案。除了传统IT系统项目涉及的咨询组、实施组、研发组、技术组以外，元年科技还投入最优质的算法团队资源，包括人工智能&大数据专家、数字化解决方案专家等，共同完成项目的交付落地和使用。

解决方案总体设计的技术架构如下，开放生态，支持交互数据分析机器人持续迭代与扩展，实现长期数据智能应用建设。

在数据层，对话式数据分析机器人直接嫁接海尔已有的数据源系统及数据中台，实现非侵入式接入。

• 在AI模型层，构建自然语言驱动查询（NL2Search）、意图识别、知识建模以及常用的数据分析算法如预测、分类、最优化、统计、推荐等。开放平台支持第三方模型接入、支持前端应用快速适配。

• 基于AI模型，构建增强分析引擎，解决数据的描述性分析、诊断性分析、预测性分析、指导性分析，支持以业务价值为导向的场景化设计和内容输出。

• 在应用层，整个数据交互机制基于人机互动的COI体系，提供数据问答、数据预警、智能分析、归因分析、简报推送等智能数据交互应用。

• 基于不同的岗位角色，可以设置对应的数据权限，同时支持服务对象多端接入，包括PC、平板、移动端等。

交互式数据分析机器人使用到的关键技术包括自然语言处理技术、数据查询技术和数据分析技术：

• 自然语言处理技术可以使数据回答有效问题识别率达到95%，意图识别能力强，除了人机交互机制外，增加白盒AI理解，向用户展示机器理解自然语言的过程；

• 数据查询技术使数据准备时间下降80%，可实时完成多个复杂计算场景；

• 数据分析技术帮助数据分析效率提升90%，内置归因模型、预测模型等并可扩展，根据数据特征实现可视化推荐。

交互式数据分析机器人的具体建设内容及实现功能包括数据问答、数据预警、归因分析、数据洞察、智能简报、智能可视化、数据权限管控、社交化分享传递等。

（1）数据问答

交互式数据分析机器人支持数据分析场景问答、API场景问答、泛数据表问答以及通用QA-Pair问答，连通企业内部人找数的场景：

• 数据分析场景问答支持数据的实时筛选与运算，可以回答“过去一段时间某个产品的平均销量”、“销量最差的是哪家公司”等排序、最高最低、数值筛选、平均计算等问题。

• API场景可以引入客户、三方的API，将复杂的数据分析能力绑定在API上进行扩展，预测未来销量、分析收入下降原因等。

• 泛数据表问答是对数据分析场景的补充，实现非结构化数据的问题，例如可以查询天眼查工商信息、客户信息、供应商信息等文本类关系表。

• 通用QA-Pair问答基于知识库和问答对的问答能力，可覆盖产品使用帮助类场景。

在使用过程中，用户以微信式聊天&百度式搜索的方式与机器人进行互动，机器人可以将用户的问题以对应数据和图表的方式进行展现，使业务人员随时随地、实时高效地与数据进行“无门槛”交互，极大地提升数据获取效率。

同时，机器人可以理解业务术语、日常用语及非标口语化表达，并将理解过程白盒化呈现，提高识别准确率。

（2）数据预警

数据预警支持简单规则预警、数据跨表预警、复杂预警规则配置，可以灵活配置推送时间与接收人员并实现多渠道推送，连通企业内部数找人的场景。

机器人内置智能分析引擎和能力，不但可以定位异常指标，还可以连接归因分析模型自动分析异常原因，找到异常的关键驱动因素，连接预测模型评估未来一段时间的影响，提供更智能、更实用的企业预警能力，连通企业内部数找人的场景。

（3）归因分析

机器人可以自动化完成时序归因、预实归因、异常归因、数据解释等归因分析，对于用户提出的业务问题，机器人调用相应的分析模型、找到相应数据完成计算，返回最大影响因素、关键影响因素及全路径回溯。

过去业务人员基于BI+手工的方式完成数据分析，一个问题分析需求需要1-3天的时间，AI自动归因分析模型仅用3-5秒就可以全面分析结果并进行展示。智能归因分析可以解决日常工作中80%的临时性分析问题，大幅提升工作效率。

（4）数据洞察

数据洞察为企业提供发现未知的能力，将企业普通的业务用户变为公民级数据科学家和数据分析师。

通过洞察引擎，AutoML对数据进行自动分析，挖掘有价值信息，业务用户点击鼠标即可，机器自动调用算法进行数据分析和结果输出，并按照主题形式输出报告，使用门槛低，运算效率高。

（5）智能简报

过去业务人员使用BI工具进行数据报告制作费时费力，机器人支持拖拉拽、对话式快速创建数据报告，使业务人员告别复杂的报告制作。过去数据报表往往是分析的终点，在报表上发现问题但分析数据时找不到数，通过在数据集中增加机器人，可以随意问数，快速进行归因、预测等动作，使数据看板成为分析的起点。

（6）智能可视化

根据数据集特征，机器人可以通过大数据计算得出不同数据组合下最优的图表类型，自动推荐适合的可视化图表，并用美观UI进行展示。如果数据较为庞大，机器人则可以自动制作数据故事、生成数据报告，方便用户阅读。

（7）数据权限管控

对话式数据分析机器人提供细粒度的数据权限管理，用户仅可以在权限范围内进行灵活的数据分析。对于数据的安全管控可以到单元格级别，同时对用户的数据查询、分享等进行全链路监控与留痕。

（8）社交化分享传递

交互式数据分析机器人拉通人和数据距离的同时，也拉通了人和人之间的距离。机器人与金蝶云之家、企业微信、钉钉等企业内部通讯工具打通，支持将数据查询结果快速分享给上下游，实现数据在企业内部的高效流转与互动。同时，面对企业过去会议场景找数难、找数慢、协同分析无法形成闭环的问题，可以由机器人快速实现数据查询与呈现，针对某一问题快速开展协同分析。

04

价值与效果

交互式数据分析机器人覆盖海尔集团内部3套组织架构的800+业务用户，业务范围触达海尔集团五大生态圈四大平台全产业经营损益，累计回答业务问题12000+次；数据范围关联近70张数据库表、4000+个数据列、近8000万条数据记录，问题拦截率高达95%。

交互式数据分析机器人赋能海尔内部财务数据分析流程，使其在发现经营数据异常时，对问题的定位变得更为智能、快捷、高效、便利。项目价值具体体现在以下四个方面：

第一，获取数据效率大幅提升。机器人全面嵌入海尔集团及其下属产业的多个报表平台，依托智能分析助手的能力，数据分析流程效率得到了大幅提升。数据BI中没有的报表，过去人工需要3-5天的时间增加，现在只要底层数据整理好，机器人只需要3-5秒的时间就可以输出分析结果，IT、分析师的工作重心可以投入到高附加值的数据分析工作中，减少频繁“取数”的时间。

第二，增强原有BI能力，降低维护成本。BI报表工具在扩展的过程中需要增加维护成本，现在将机器人与BI报表工具结合使用，通过问答扩展未上线的数据可视化报表，可以减少旧系统50%的新增需求，也就降低了50%的维护成本。

第三，缓解分析师资源稀缺压力。机器人内置数据分析模型，可以7*24小时服务于业务人员，为业务人员提供智能分析能力。按照一个分析师支持10个业务人员的比例计算，可以帮助企业每年节约300万/每百业务人员。同时，现有分析师可以大幅减少手工加工明细数据和使用分析工具进行报告呈现的工作，把更多的时间投入到数据洞察分析、业务沟通、洞察验证、提炼业务驱动因素等高价值工作中。

第四，沉淀分析模型，经验知识共享。机器人通过知识图谱不断积累行业分析经验，实现知识共享与传递，为一线人员提供更好地决策支持。

在由上海国家会计学院举办的2021年智能财务最佳实践评选中，海尔交互式数据分析机器人项目荣获2021年中国智能财务最佳实践年度综合大奖。未来，交互式数据分析机器人将进一步加速数据智能升级，通过理解能力更强、分析能力更强的机器人，为企业实现智能预警闭环管理。

05

经验借鉴

与多数AI项目落地时遇到的难点类似，海尔集团智能分析机器人项目落地时也遇到了数据质量、模型训练、对AI预期过高、技术&业务目标不一致等挑战，并总结如下经验：

第一，底层数据最小化改造。相较于企业内部过去基于报表模式下建立的底层数据而言，AI对数据质量的要求更高，数仓难以支持。为提高开发效率同时最大化节约成本，元年科技支持海尔集团复用原有AI架构，开发数据虚拟化连接，做最小化改造、实现最大化效果。在项目过程中，海尔集团也沉淀了一套数据治理标准，未来可以支持更多的AI应用场景。

第二，更多使用小样本训练。不同于C端场景可以积累海量数据，B端场景AI应用的训练样本较小，需要更多使用预训练模型和小数据集模型，在小数据样本上快速训练、快速迭代，同时，元年科技探索了人机互动实时收集反馈机制，完成模型的实时训练。

第三，AI期望管理。企业内部员工普遍对AI产品期望过高或期望过低，在项目前期需要与业务人员多沟通，讲解AI技术与价值，并收集反馈。不同于传统软件，AI产品会在用户使用过程中不断提升。

第四，业务与技术团队统一目标。技术部门往往更加关注与算法本身，导致追求了前沿技术但偏离了业务目标，需要在业务团队和技术团队之间形成合力，制定统一目标，共同推进项目落地。

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