解码瓴羊：一群最懂数据的人如何让AI真正无处不在？
导语：
在 AI 大模型浪潮席卷全球的当下，如何将 AI 技术与实际业务场景深度融合，真正实现 AI 的“无处不在”，成为众多企业面临的挑战。瓴羊智能科技，作为阿里巴巴的全资子公司，以其深厚的技术积累和对数据的深刻理解，正致力于打造 AI 与场景融合的最佳实践，为企业带来实实在在的价值。
正文：
1. 懂场景者得 AI：瓴羊的“作数”之道
短短一年多，全国已有 197 个 AI 大模型完成备案，行业大模型占比近 70%。然而，大模型的商业化落地却面临着巨大的挑战：如何将大模型与普通商家的现实需求紧密结合，实现商业闭环？
瓴羊智能科技，由阿里巴巴集团副总裁、瓴羊智能科技 CEO 朋新宇带领，集合了阿里最懂数据的一群人，他们深谙“AI = (算法 + 算力 + 数据) x 场景”的公式，将 AI 技术与具体场景深度融合，为企业带来显著价值。
2. 卷场景：大模型掷地有声
瓴羊推出了五大产品矩阵，覆盖数据生命全周期，其中最引人注目的是应用侧的三款产品：分析（Quick BI）、营销（Quick Audience）和客服（Quick Service）。这些产品聚焦企业应用的“最大公约数”，也是企业预算最多、最易沉淀数据并与 AI 产生“化学反应”的业务场景。
a. 智能化 BI：让数据分析像对话一样简单
瓴羊 Quick BI 借助大模型，将传统的 BI 工具升级为智能化 BI，用户可以通过自然语言问询，轻松获取数据、检索资产并进行丰富的指标分析。智能问数（ChatBI）功能支持即席查询，覆盖关键问数场景，即使毫无技术背景，用户也能轻松对“数据”发问。
b. 精准营销：精准触达目标用户，提升转化率
瓴羊 Quick Audience 的“门店智能营销助手” 可以快速“圈定”目标用户，优化沟通时机，显著提高触达率。例如，某知名服饰品牌通过 Quick Audience 实现线下门店召回，到店率提升 18%，线下转化率提升 35%，全渠道转化率提升 40%。
c. 智能客服：解决答非所问、效率低下的痛点
瓴羊 Quick Service 2.0 借力大模型，提升了客服解答准确率至 93%，将人工客服处理问题所需时间从 10 分钟缩短至最快 5 秒，知识库部署所需时间从 7 天缩短至 5 分钟。
3. 卷数据：从治理到流通
除了利用 AI 大模型重构分析、营销、客服三大企业级智能应用，瓴羊还将大模型应用于数据治理中台 Dataphin，推出了 DataAgent 功能，帮助企业快速摸清数据资产“家底”，并进行个性化数据分析。
a. 数据治理：解决“脏乱差”问题
Dataphin 帮助企业解决数据标准缺失、指标口径不统一、数据质量差等问题，确保数据的质量、一致性和可用性。
b. 数据流通：构建高效的数据生态
瓴羊港专注数据在企业外部的高效流通，为整个生态提供源源不断的数据活水。
4. 总结：
瓴羊智能科技以其深厚的技术积累和对数据的深刻理解，将 AI 技术与具体场景深度融合，为企业带来实实在在的价值。瓴羊的“作数”之道，不仅体现了其对 AI 技术的深刻理解，更体现了其对企业实际需求的洞察。相信随着 AI 技术的不断发展，瓴羊将继续为企业带来更多创新和价值，推动 AI 真正“无处不在”。
建议：
- 可以补充一些具体的案例，例如某企业使用瓴羊产品后取得的实际成果。
- 可以进一步阐述瓴羊在数据安全、隐私保护方面的措施。
- 可以展望一下瓴羊未来的发展方向。
希望以上内容对您有所帮助！
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