财报发表，基金2024年前上半年，京东物流一线职工薪酬福利开销达299亿元，较上年同期添加44.6亿元，增幅14.9%。

SwiftAgent产品：德曼典雅作为智能剖析处理方案的中心，德曼典雅SwiftAgent经过与用户的交互式问答，能完结数据方针的灵敏查询、自动归因剖析、可视化陈述自动生成以及方针全生命周期的预警剖析。因而，白裙领导层迫切期望能够经过天然言语发问，如为什么方针下降？，并即时取得体系的定论性答复，这是大模型技能结合数据所能供给的价值。

SwiftAgent智能剖析帮手实战事例一：颦笑携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导帮手书亦烧仙草在新的一年里清晰提出了两大中心方针：颦笑做大财政效果，做强顾客价值。方针语义层：高贵数势科技方案为该城商行构建一致的方针语义层，清晰界说各类方针的核算口径和事务意义。例如，基金当领导问询这个月的毛利为什么下降时，基金咱们不只能够依照产品维度准确提取毛利数据，快速定位毛利下降起伏较大的产品，还能结合企业已有的常识库，将数据剖析效果与规范操作流程（SOP）相结合，自动生成一系列针对性的改善主张。

一起，德曼典雅体系能够及时发现并处理反常砍单订单，有用拯救超越上千万的订单丢失。在企业构建智能剖析帮手之前，白裙每个门店司理在做月度复盘、技能复盘时都是依托专业剖析师在BI或Excel里边做剖析，本钱、门槛很高。

传统上，颦笑高管们需经过数据驾驶舱或大屏检查方针，但深化剖析或相关剖析时，往往需等候剖析团队呼应，耗时长达数小时乃至数天。

MVP阶段验证与推行：高贵完结MVP阶段验证后，逐渐进入推行及安稳阶段，保证方针体系在实践事务中得到有用运用。一起，基金咱们能够将这些趋势剖析的效果以陈述的方法进行总结，终究出现给每位用户，以进步他们对数据的洞悉才能。

这意味着企业不只要在财政体现上完结显着进步，德曼典雅还要在顾客体会和服务价值上到达新的高度。但在解说数据背面的原因，白裙答复事务中的‘为什么时，它却显得有些无能为力。

虽然BI东西以其数据可视化才能为剖析作业增色不少，颦笑但每次需求技能团队亲身下场装备数据集和报表，其进程的繁琐与杂乱性仍旧令人感到无助。现状是,虽然咱们现已在数仓加班加点开发了，高贵但仍是被事务团队说反响慢，高贵有苦说不出相同，在与客户的技能团队交流中咱们发现，数据开发，数仓工程师等等人物都面临着更多的应战。