齐聚深圳丨以 AI 构建数智竞争力，Kyligence 数智论坛圆满举办

8月25日，Kyligence 数智论坛走进深圳，本次活动主题是“以 AI 构建数智竞争力”，吸引了百名观众现场热情参与，共同深入研究数智趋势以及最新落地应用。“Kyligence 数智论坛”是由 Kyligence 主办的企业数智化应用与技术领域的系列活动，聚焦人工智能时代下数字化转型新机遇。深圳站邀请了来自平安人寿、京东方、山西证券、厦门国际银行等多位嘉宾，为大家分享了银行、保险、证券、工业制造、零售等领域的数智实践经验，并提供了专业见解。

论坛现场

以 AI 构建数智竞争力是 Kyligence 在人工智能时代下想传达的理念。自去年开始，Kyligence 以核心 OLAP 能力为基础和优势，打造了更敏捷高效的一站式指标平台 Kyligence Zen 和 AI 数智助理 Kyligence Copilot，让每个人都能轻松运用数据，改变个体和组织的运营与管理方式。Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬在分享中提到：“通过 AI，我们提升了企业数据分析效率、赋予了运营更强能力，同时增强了组织协同合作，正在最大化地释放企业的数智生产力。很高兴看到一个人人用数的新时代已经开启。” 李扬在现场还重点介绍了 Kyligence 指标平台 + AI 的落地方案，SaaS 版本是最容易体验到 Kyligence Zen + AI Copilot 的便捷途径，目前已有超千名试用用户和付费客户在体验该版本；同时，只需十行代码就可无缝内嵌到产品或项目中，也很受欢迎。Kyligence Copilot 是结合大语言模型的智能助理，本地部署方案也在逐步落地中，如企业自有或采购了大模型，Kyligence 可实现快速对接。

Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬

Kyligence 解决方案总监刘存具体介绍了银行实践案例。他指出，目前许多银行正在从被动响应往主动服务迈进，借助智能化和自动化技术，力求减少人工干预的程度，运用科学决策减少对专家经验的依赖。这就对数据分析和指标管理提出了更高要求，需要实现“既要秒查询，又要看得懂，还要快交付，更要高灵活”。为了应对这一挑战，Kyligence 提出“边使用边治理”理念，让每位员工都能轻松、高效地使用数据进行业务决策。目前，头部国有银行、股份制银行、城商银行在经营管理、业务归因、营销推荐等场景中已落地 Kyligence 指标平台。指标数据 1-2 天敏捷交付 (传统 ETL 2-3周)、 数据开发和运维人员数量降低到原来的 25%、临时用数 0.5 小时等这些都是值得被关注的亮眼成绩。

Kyligence 高级解决方案架构师陈萌也在现场探讨了零售制造企业在数字化转型中面临的挑战。这些企业受制于数据治理，人力成本等痛点。陈萌认为“从业务结果导向到过程导向的转变”才是正确解决方式，这意味着他们更加需要迅速准确的决策建议，而核心价值指标的驱动成为关键。目前，Kyligence 指标平台已成功应用于车企集团的高性能端到端实时漏斗转化分析、大型物流企业的敏捷型财务成本指标平台建设等场景。结果表明，数据链路减少，需求周期由周缩短到天，业务响应及时性提高了 80%。

Kyligence 高级解决方案架构师陈萌

数据难题制约企业数字化转型的进程和成效，平安人寿数据管理部分组经理杜天敏提到平安人寿的解题思路就是搭建数据治理体系，将治理体系置入到工具平台，实现数据底座建设的高质高效及规范性、统一性，再通过统一数据服务将数据底座输出到应用。北斗指标设计平台也由此而来，通过结合 Kyligence 产品与指标平台建设方法论，使平安人寿实现了秒级命名时效；减少了 30% 的指标重复建设，全流程完成线上化、自动化、智能化操作，新指标开发效率和指标复用度大幅提升 70% ；显著解决了口径传播问题，确保了数据一致性。

平安人寿数据管理部分组经理杜天敏

京东方工业互联网区域中心副总经理陈长根在分享中提到数字化变革是一个没有终点的长期工程，需要根据业务发展持续改进，逐步建立一个基于流程的、不依赖于人的、高效的数字化管理体系。京东方以“流程统一、数据统一、IT 统一、组织适配”核心原则正在整合、拉通和分析各业务层面的数据，力求为整体经营决策提供科学根因。目前，京东方正在与 Kyligence 积极探讨其数据指标灵活开发和管理、AI 数智助理等应用落地方案，力求进一步完善现有指标体系，提高指标准确性。同时，使相关业务人员能够快速、高效、自然地与指标进行互动，迅速应对不断变化的业务需求。

京东方工业互联网区域中心副总经理陈长根

“通过数据治理，提升数据价值”是山西证券科技金融部总经理、山证科技总经理林永峰重点介绍的观点。他介绍行业已逐步进入全域数据治理阶段。数据治理的最终目的是提升数据价值，以山西证券为例，数据治理体系由应用体系、技术体系、保障体系组成。扎实做好数据治理有利于更好了解和分析业务经营情况，辅助决策，目前已在智能运营、风险监测、监管报送、投资研究等中落地。对于 AI 在数据治理中的机会，林永峰认为有四大方向：智能建模、智能质控、智能调度、智能检索，AI 将帮助组织进一步提升研发效率、数据质量、资源利用率、数据资产管理能力。

山西证券科技金融部总经理、山证科技总经理林永峰

厦门国际银行秉承“智慧引领”发展理念，积极利用数字化手段，构建敏捷开放的金融科技创新组织机制，以减负、赋能、提质、增效为原则，打造质量最好、效率最高的客户服务。目前，银行已在智慧营销、智慧风控、智慧运营、智慧决策等领域落地数智化应用场景。通过数字中台、人工智能实验室等体系搭建，打破部门墙、系统墙、数据墙，实现业技融合，使业务分析师、数据科学家等多角色自主灵活看数和用数，驱动业务决策。林炳贤在现场也谈到了随着生成式 AI 技术的发展，也为数据分析与管理带来利好，能有效降低数据使用门槛，加速推进银行数字化转型进程。对于像 Kyligence Copilot AI 数智助理这样的智能应用，可以提升工作效率，值得在银行经营管理场景中落地。

厦门国际银行总行科技管理部助理总经理林炳贤

通过以上嘉宾的分享反映出了数智时代的共识，即企业数智建设是一项长期而全面的工作，数据驱动业务经营决策已是大势所趋，期待更多 AI 应用融入各个场景，让数据发挥更大的作用。