生成式AI帶來(lái)BI新變局——《中國(guó)商業(yè)智能軟件廠商技術(shù)評(píng)估，2023》正式發(fā)布

IDC數(shù)據(jù)顯示，2022下半年中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)規(guī)模為5.1億美元，由于疫情線下產(chǎn)品交付與驗(yàn)收受到嚴(yán)重影響，以及人民幣對(duì)美元匯率下降等原因，同比增速僅為7.6%，是過(guò)去五年來(lái)的最低水平。2022全年中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到8.8億美元，同比增長(zhǎng)13.8%，遠(yuǎn)低于2022上半年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。IDC預(yù)計(jì)，從2023年開(kāi)始，企業(yè)IT投資將逐步恢復(fù)，將在2024年回歸正常水平。根據(jù)IDC最新一期的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，到2027年，中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到19.7億美元，未來(lái)5年市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）為17.5%。

國(guó)內(nèi)BI廠商在2023年產(chǎn)品重點(diǎn)投入在易用性提升和大模型能力融合。各廠商結(jié)合自身產(chǎn)品特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)可視化和高級(jí)分析等功能模塊，通過(guò)可視化配置、AI智能輔助或頁(yè)面優(yōu)化等方式，進(jìn)一步降低了產(chǎn)品的使用難度，提高產(chǎn)品交互體驗(yàn)。同時(shí)，由于2023年AI大模型的熱潮，基于技術(shù)的發(fā)展和用戶側(cè)的推動(dòng)，各BI廠商也在積極探索大模型技術(shù)與BI產(chǎn)品融合的功能和場(chǎng)景，通過(guò)與第三方大模型集成的方式與重點(diǎn)客戶共同實(shí)踐大模型在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景下的行業(yè)應(yīng)用。

國(guó)內(nèi)BI終端客戶在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層面除了部分行業(yè)頭部規(guī)?；渴鹂蛻粼跀?shù)據(jù)素養(yǎng)構(gòu)建、自助分析推廣等深度場(chǎng)景有重點(diǎn)投入外，大部客戶主要關(guān)注數(shù)據(jù)加工、報(bào)表查詢和數(shù)據(jù)展示效果等傳統(tǒng)BI功能，對(duì)于高級(jí)分析等深度場(chǎng)景關(guān)注較少。隨著2023年AI大模型的熱潮，由于大模型技術(shù)與數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)理解等場(chǎng)景的高契合度，引發(fā)了社會(huì)對(duì)于大模型+BI的廣泛想象，現(xiàn)在BI終端客戶對(duì)于大模型與BI產(chǎn)品的融合也高度關(guān)注，希望通過(guò)大模型能力幫助用戶進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)消費(fèi)的技術(shù)要求，擴(kuò)大數(shù)據(jù)的使用范圍。

大模型+BI將推動(dòng)產(chǎn)品能力重構(gòu)。隨著B(niǎo)I產(chǎn)品與大模型技術(shù)的逐步融合，大模型有望實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析全流程的自動(dòng)化，自主完成數(shù)據(jù)集成、建模以及分析與解讀，并能結(jié)合業(yè)務(wù)情況提供行動(dòng)建議。在此過(guò)程中，“BI平臺(tái)”概念會(huì)逐漸弱化，傳統(tǒng)BI平臺(tái)的各項(xiàng)功能將依托AI原生理念圍繞大模型引擎進(jìn)行重構(gòu)，BI平臺(tái)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的界限也會(huì)被打破。這將大大提高基于數(shù)據(jù)的自動(dòng)化決策和自動(dòng)化業(yè)務(wù)操作的可信度和安全性，提升數(shù)據(jù)的可讀性，加速數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘和應(yīng)用效率。

數(shù)據(jù)素養(yǎng)繼續(xù)深化。一方面，隨著客戶數(shù)據(jù)分析體系的進(jìn)一步成熟及BI廠商的價(jià)值宣導(dǎo)，數(shù)據(jù)消費(fèi)者將提出更多主動(dòng)的、個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析訴求和技能提升訴求，數(shù)據(jù)素養(yǎng)會(huì)進(jìn)一步得到加深和發(fā)展，積極推動(dòng)業(yè)務(wù)人員參與數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，縮短數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘流程；另一方面，大模型技術(shù)與BI產(chǎn)品的深度融合將最大程度降低數(shù)據(jù)消費(fèi)者使用、分析和理解數(shù)據(jù)的技術(shù)能力要求，在技術(shù)層面使數(shù)據(jù)素養(yǎng)的發(fā)展不再具備技術(shù)障礙，企業(yè)的IT部門(mén)將有更強(qiáng)烈的意愿協(xié)同BI廠商共同推進(jìn)數(shù)據(jù)素養(yǎng)體系的構(gòu)建和發(fā)展，對(duì)數(shù)據(jù)消費(fèi)者進(jìn)行數(shù)據(jù)思維賦能、數(shù)據(jù)平臺(tái)賦能，提高企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化效率，降低IT部門(mén)承接數(shù)據(jù)分析需求的人工成本和溝通成本。數(shù)據(jù)由業(yè)務(wù)產(chǎn)生，也最終由業(yè)務(wù)直接使用。

大模型BI廠商成為行業(yè)新玩家。大模型技術(shù)為原生引擎的新興BI廠商必將成為行業(yè)的新玩家。新玩家分為提供基礎(chǔ)大模型能力的平臺(tái)廠商和基于第三方大模型的創(chuàng)新BI廠商。平臺(tái)廠商如百度、阿里、科大訊飛等，擁有平臺(tái)化的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，快速完成場(chǎng)景化的模型訓(xùn)練進(jìn)行產(chǎn)品迭代；創(chuàng)新BI廠商需要依賴于第三方的商用大模型或開(kāi)源大模型進(jìn)行針對(duì)BI功能和場(chǎng)景的深度訓(xùn)練，前期大模型的訓(xùn)練成本投入較大，且BI場(chǎng)景與大模型技術(shù)的具體融合方式和應(yīng)用場(chǎng)景還需要進(jìn)一步挖掘和調(diào)研。