数字经济时代，随着金融机构数字化转型的持续推进，金融机构的客服职能正在逐渐由单一的服务职能转变为服务、营销、销售等一体化职能，仅依靠人工坐席进行服务的传统模式已渐渐难以适应金融机构多元化的客服、营销等业务需求。通过智能客服为人工坐席赋能，一方面提升人工坐席个人价值，降低离职率，另一方面利用客服助推营销、销售，是金融机构的重要需求。对于银行业而言，其痛点主要集中在流量向线上倾斜带来的业务量激增，客服

传统数据库架构，通常由独立的事务处理（OLTP）、分析处理（OLAP）和各种专用数据库组成，在数字化时代已显现出其复杂运维难度和高昂运营成本。进入智能化时代，面对零售企业智能化转型的需求，数据库必须具备弹性伸缩应对波峰波谷、统一融合处理多模数据、高效利用一方数据、支撑AI实时需求等能力，这直接决定了企业智能化转型的最终成效。加之当下国内市场竞争日趋激烈，大部分零售企业都会开拓出海业务，故而在数据库

定位“Data+AI”，爱数打造决策智能平台解决AI应用“最后一公里”

Hyper Agent，L4级智能体的突破OpenAI将Agent能力分为L0至L5等级。L0-L2级依赖预设规则或静态工作流，仅支持基础工具调用和有限推理；L3级引入记忆反思能力；而L4级则实现了自主学习与动态泛化。这一分级体系凸显了L4级的突破性，为企业提供接近人类专业水平的决策能力。此次产品发布，Hyper Agent重点迭代了针对L4的企业级智能体平台架构设计，巧妙地兼顾了反思规划循环与规

时代的车轮滚滚向前，唯一不变的只有变革本身。在软件开发行业，引起程序员对于“饭碗”担忧的，GPT-4 并不是第一个，也绝对不会是最后一个，智能开发的浪潮正在不可逆转地奔涌而来。

与华为合作，在智慧园区方面协同创新，服务客户在智慧园区的建设和数字化转型，释放生态共赢的价值。例如，不少大模型项目负责人对价值的判断仅局限于大模型技术和应用，例如“大模型+知识库”赋予一线员工的能力提升、“大模型+数据分析”提高了业务人员使用数据的便捷性等，这些价值与企业战略间并无必然联系，导致大模型项目立项失败。企业与客户联络，主要分为潜客的触达，成交客户的服务以及留存客户的营销三个阶段，每个阶

在企业端，面向复杂的市场环境和多变的客户需求，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，敏捷强健的数据能力支撑成为企业实现数据驱动、获得市场竞争优势的前提。准确理解分析意图，实现深度分析。在企业端，面向复杂的市场环境和多变的客户需求，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，敏捷强健的数据能力支撑成为企业实现数据驱动、获得市场竞争优势的前提。业务通过数据应用实现业务价值，在此过程中，一方面会持续产出高质量数据资产，另

近日，在爱数 2021 SMART大会上，大数据基础设施提供商爱数联合爱分析发布了**《非结构化数据中台实践白皮书V2》**。白皮书首先从行业、政策层面深度剖析，数字化转型大趋势下正在催生越来越多的数据驱动型组织，非结构化数据治理也成为无法回避的话题，接下来重点阐述了非结构化数据中台助力数据驱动型组织以及非结构化数据中台的应用场景和建设指南，最后深入探讨了非结构化数据中台的未来发展趋势。白皮书核心

随着企业对数据分析需求的不断增长和智能化转型的加速推进，ChatBI作为一种新兴产品逐渐进入企业用户的视野。然而，当前ChatBI产品在准确率、稳定性、易用性、安全性、高级分析能力和灵活表达能力等方面仍存在诸多不足，特别是在金融、央国企等复杂业务场景中表现尤为明显。本文深入分析了ChatBI市场需求与供给现状，探讨了其存在的问题，并以行业代表性产品思迈特Smartbi AIChat为例，剖析了如何

报告编委报告指导人黄勇爱分析合伙人&首席分析师报告执笔人洪逸群爱分析高级分析师任理爱分析分析师目录\1. 研究范围定义\2. 市场全景地图\3. 市场定义与厂商评估\4. 入选厂商列表1. 研究范围定义研究范围人工智能，是指运用机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、语音合成、知识图谱等技术，并结合一定的业务场景形成解决方案，以辅助、增强或代替人工来制定决策或执行任务。在本报告中，爱