近期，DACon 2026 在北京落下帷幕。数据智能领军企业每日互动（股票代码：300766个推）算法专家、AI 架构师在“企业本体与知识工程”论坛上，分享了个推每日互动 AIBI 与 OntoOS 本体操作系统的技术实践：以本体技术组织企业业务知识，融合每日互动（个推）三方数据及十余年行业运营经验，将 AI 数据分析的应用延伸至业务归因、策略制定与运营执行。

MIT Project NANDA 发布的《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出，在其研究样本中，约95%的组织未获得可衡量的生成式AI财务回报。报告将许多企业AI系统难以落地的原因归结为流程僵化、缺少上下文学习，以及与日常业务脱节。如何让AI理解企业业务，并融入既有工作流程，成为企业应用中的现实问题。

围绕这一痛点，每日互动（个推）个推将企业自有数据、个推三方数据与长期服务多行业积累的运营经验融入 AIBI，拓展智能问数在用户洞察、业务分析和运营决策中的应用。值得一提的是，在BIRD-Bench“NL2SQL全球最难榜单”的评测中，AIBI智能问数获得了效率全球第四，准确率全球第六的优异成绩。每日互动（个推）个推还构建了企业语义与知识治理底座OntoOS，回应企业应用 AI 分析时“指标口径不一致、业务背景缺失、分析结论难以复核”的实际难题。

▲现场分享

AIBI融合每日互动（个推）个推三方数据与运营经验

企业开展用户运营，既需要用户在自身业务中的行为埋点数据，也需要识别其跨应用、跨场景的特征，并结合行业经验制定策略。每日互动个推 AIBI 将企业自有数据与个推三方数据、行业运营经验相结合，在企业内部经营数据之外，补充用户洞察与运营决策所需的外部视角和行业经验。

自 2011 年成立以来，每日互动（个推）个推已累计服务数十万 App客户，积累了覆盖多个行业的数据服务经验。截至 2026 年 6 月，个推 SDK 累计安装量超1350 亿。依托这些积累，每日互动（个推）个推三方数据可从基础特征、应用偏好、消费偏好和线下场景等维度补充企业数据能力，为用户洞察和人群运营提供更充分的依据。

得益于长期服务新闻资讯、电商、出行、工具、社交、娱乐等行业，每日互动（个推）个推在用户增长、沉默用户促活、新客留存、付费转化及分层运营等场景中积累了丰富的经验。这些经验被沉淀为可复用的技能 Skills，支持 AIBI 根据行业特征和运营场景选择分析方法、制定策略，使分析过程更贴近具体业务。

企业分析首先需要统一业务语义

数据和行业经验进入分析流程，首先需要明确其业务含义。分享中，每日互动（个推）个推技术专家以“上个月华东新客的核心转化率为什么下降 12%”为例：系统需要确认转化率的计算口径及取消订单的处理规则，了解促销上线是否改变了流量结构，并参考历史上与竞品补贴相关的类似案例。这些信息共同影响分析范围和归因方向，缺少必要的业务背景，即使查询正确执行，结论仍可能偏离业务事实。

要让模型沿用企业认可的指标和规则，业务定义及其适用条件就需要被明确记录，并在分析中持续校验。OntoOS 正是为此而构建，为 AIBI 理解企业业务、组织相关知识和约束分析过程提供基础。

OntoOS 构建企业语义与知识治理底座

围绕上述需求，每日互动（个推）个推以客户、订单、商品等业务对象为基础构建 OntoOS，建立对象与指标、事件、业务规则之间的关联。分散在数据库、业务文档和历史方案中的信息由此被组织为统一的知识体系，并保留来源、版本和责任人，为分析提供可追溯的业务依据。

在这一体系中，指标契约（Metric Contract）用于统一计算口径和适用条件，事件上下文（Business Context）用于记录促销、渠道调整等业务变化。案例记忆（Case Memory）沉淀历史分析和应对经验，业务逻辑（Business Logic）则描述对象关系、影响路径及审批规则，使 AIBI 能够结合相关证据和业务约束开展分析。

在执行层面，OntoOS 将智能体（Agent）的推理能力与确定性引擎结合。Agent 负责问题理解、任务规划、假设生成和结果解释，确定性引擎负责计算、规则校验、权限控制和动作执行。数据访问与业务操作通过受治理的接口完成，并保留审计记录，确保分析和执行遵守企业既定的规则。

从智能问数延伸到运营执行

在形成可复核的分析结论后，AIBI 进一步衔接策略制定与业务执行。围绕用户增长、沉默用户促活、付费转化等目标，系统可连接人群圈选、策略建议、渠道触达和效果复盘，将分析结果用于具体的运营工作。

以用户运营为例，AIBI 结合企业内部数据与个推三方数据完善人群画像，并调用相应的运营 Skills，辅助识别目标人群、制定触达策略。相关方案经过权限校验、风险评估及必要的人工审批后，再进入执行环节。

再比如门店运营场景，AIBI综合库存、销量和安全库存要求形成补货建议，并按店铺权限提交负责人审核。执行结果与业务反馈随后回流至案例记忆和规则体系，为后续分析、策略调整及经验复用提供依据。

企业引入 AI 数据分析，需要关注它能否帮助团队理解业务变化、找到运营机会，并形成可执行的方案。个推每日互动 AIBI 将企业自有数据、个推三方数据与多年行业运营经验相结合，为业务团队提供从智能问数、业务归因到运营策略制定的支持。

欢迎有数据分析与精细化运营需求的企业申请试用个推 每日互动AIBI。 从一次转化率波动或一项用户留存任务开始，结合真实数据与业务场景，体验 AIBI 如何辅助分析、制定策略，探索适合企业自身的应用方式。

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