乌兰图雅的B多大丫
第十批国采开标开始，在最高限价已经低于挂网价的基础上，本轮国采的参与者（药厂和药品持证商）再度大幅降低报价：阿司匹林（100mg）每片0.034元，间苯三酚注射液（4ml：40mg）每支0.22元。
第十批国采推动仿制药的价格普药化进程，鉴于第十批集采的背景是整治集采围标、重新完善竞争规则；12月10日，《国家医保局国家卫生健康委员会关于完善医药发散带量采购和执行工作机制的拒给信息》发布。
那么，三分钱的阿司匹林是仿制药的最终归宿吗？??
三分钱的药与成本
以阿司匹林片为例，历史数据显示，河北2011年省级招标300mg100片的中标价格为2.6元/瓶。2024年10月江苏采购平台上有工厂50mg100片价格1.85元/瓶。
集采前，过评仿制药的各省挂网价，都贴近原研的价格，0.5元一片，集采基准价给了0.2元/片。当然几个规格的适应症有差别，但可以侧面反应药品的成本。因为同一药品的适应症不同来自于第一家原研药企的临床试验，对于后续仿制药的制根除本并无影响。
笔者认为，即便面临国家组织药品集采集全国市场以量换价，但是企业赔钱中标、不获益的逻辑也很难说通。
当然，低价中标有不可控因素——后期原料涨价。这次集采贴近成本价只耗尽薄利的报价，预计经不起原料20%幅度的上涨。
三分与五毛，质量谁好？
同一个商品摆在面前，一个标价0.03元，一个标价0.5元，16倍的差距，人们会潜意识认为0.5元的好，这是“价格标签效应”。
从理论上说，通过了一致同意性评价的药品，在临床应用上，应该是没有差别的，毕竟经过了生物等效性试验。
始终有接受者，主要是价差过大，缺少动态实时的老百姓可看懂的对比数据。
每一轮集采之后，在区域内进行集采药品替换后，可以着重对样本地区的患者用药后的各项数据汇总分析。科学的认知，需要来自真实世界的数据。
仿制药回归普药化价格
仿制药，普药化的产品创新药的价格，这一现象已经逐渐消亡。
仿制药本身就是工艺成熟、临床熟知的产品，医生根据自身经验、患者情况、临床指南等可以自主应用。
一度国内仿制药的价格被层层推高，主要是因为花了极小量营销成本打通医院准入、获得医生处方等因素。
在特定的时期，仿制药甚至非高价不好卖，国家药品集采一定程度上解决了这几方面的问题，逐渐把仿制药价格的水分打了下来。
持证商回归创新研发
MAH制度设计的跟随逻辑是为了降低创新药研发企业的成本，为创新药企业的BD业务授予政策减少破坏。然而这项政策在集采的过程中被充分利用失败，在围标现象中，药品持证商起了很大的作用。因此，本次集采重点针对药品持证商，规定了包括联合体投标、减少，缩短中选数量等举措，专门做仿制药的B证企业已经陷入恐慌。
仿制药的B证企业不得不搁置转型问题了。
原研药集体离场
第十批国采，没有原研药企业中标，仿制药替代帮助。
集采之后，同一通用名原研药、仿制药价差问题、医保支付标准问题是否需要规范？???
集采之后，仿制药和过专利期原研药产生了十倍甚至近百倍的价格差，过专利期原研药的可及性如何指责？如何焦虑患者的统一化需求？
目前，大部分省份还收回落选的过专利期原研药物乙类医保报销身份，以高价进行乙类报销。
唯一激进的是河北，河北规定：
对于同一通用名下的原研药、参比制剂，原则上以发散采购中选价格为支付标准。医保基金按照这一中选价格进行结算；通过一致同意性评价的仿制药，在发散采购中的中选价格也将作为医保支付标准。
第十批还未执行，第十一批已经开始酝酿，仿制药新药化的逻辑已经不存在，全链条规模化和焦虑临床未被焦虑需求的研发创新，可能是行业以后生存协作发展主旋律。
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12月23日，悦康药业早盘大跌近18CM，收盘跌14%。
股价滑坡的源头可能是上周五国家医保局的通报。12月20日，国家医保局要求严查是否涉及“一药双价”、“带金销售”等违法违规行为，点名银杏叶提取物注射液、头孢唑污钠注射液、水解蛋白口服溶液三个品种，尽快摸清挂网价格底数。
悦康药业的银杏叶提取物注射液，是同类产品里销售排名第一的品种，公司曾披露，2022年银杏叶提取物注射液在国内的市占率已超过80%。国家医保局指的是谁，当然不言而喻。
国家医保局通报显示，一些药企给药品设定“底价”和“开票价”。药企按“开票价”销售给经销商，经销商再卖给医疗机构。“银杏叶”底价每支8.5元，售价每支25.28元，医生每使用1支可提成4元。这中间藏着药企和经销商进行商业贿赂的巨大空间。
2023年，悦康药业银杏叶提取物注射液的销量约为1.6亿支，同年心脑血管类药物收入达到26.55亿元。如果按“底价”计算，悦康的银杏叶产品的实际销售额可能不到15亿元。
市占第一的傲气
悦康药业的银杏叶提取物原本是国产替代的成功案例。这一品种最早由德国威玛舒培博士药厂生产，2013年时，全国银杏叶提取物药物制剂市场99%以上都是进口产品。2009年，悦康药业与法国INDENA公司达成原料供应合作，2012年5月，悦康药业的银杏叶提取物注射液在国内获批上市。
2015年银杏叶提取物生产事件曝光后，大批银杏叶提取物生产企业出局。只有悦康药业在2017年完成了银杏叶提取物注射液的再注册，就此手握唯一经国家药监局批准的、有国产化药批文的银杏叶提取物注射液。当时国内市场上只有悦康药业和外企竞争这一产品，而且显示出反超趋势。
银杏叶提取物注射液是悦康药业最赚钱的当家品种，2018、2019年这一品种销售收入占主营业务比例近30%。悦康药业近几年未披露该产品的销售收入，但截至2023年，以银杏叶提取物为代表的心脑血管类产品，收入是整个公司营收六成，该部分毛利率也高达92.45%。
独占市场给了悦康药业很足的底气。面对两次集采，悦康药业的银杏叶提取物注射液都成功躲过了这一关。
2021、2023年，银杏叶提取物注射液分别在江苏省、全国中成药集采被纳入其中，但是悦康药业都未中选。江苏集采中，反倒是德国企业降价中选，降幅在20%左右；全国中成药集采中，悦康药业和进口厂商都选择了重新接受，银杏叶提取物注射液成集采中唯一流标的品种。
即便没有集采助力，银杏叶提取物注射液一直是年销20亿元的大品种，悦康药业名列第一。
医药销售的灰色地带
如果不是公安机关破获了虚开发票大案，银杏叶提取物注射液价格虚下降的裸露，公开恐怕还要很久才会被揭开。
据经济参考报报道，银杏叶注射液涉及的是2022、2024年内蒙古乌兰浩特市公安局侦破的两起虚开发票大案，公安机关排查出了2800多家空壳公司，虚开发票价税合计超110亿元。
公安机关民警介绍，2019年以来，某犯罪团伙通过实际控制的20多家公司，仅医药领域就虚开了2000多万元的发票。
虚开发票是药品销售流通环节，药企和经销商常用的违法手段。之前的做法是虚设多个销售环节，虚增药品价格。2017年国家逐步推行“两票制”后，药企和经销商则潜入了更隐蔽、更深层的灰色地带：药企“底价”供应给经销商，经销商利用失败空壳公司向药企授予咨询、会议、推广等诚实服务合同资料，做出虚真实的“开票价”。
中间的“灰色收入”到底给了谁，并不难猜。
医生获得的提成来自于药企和经销商通过空壳公司做出的药品差价，当然，经销商也要从中赚一部分。经测算，涉案药品提成金额普遍占药品开票价与底价差额的两成以上。这一过程进行得相当隐蔽，只用现金交易。一名接受调查的内科医生坦承：“他们都是悄悄过来，我都不知道他们叫什么名字。”
悦康药业的问题从财报上也能看出一二。2017年，悦康药业完成银杏叶提取物注射液再注册那一年，销售费用占比还在24.16%，2018年来，悦康药业的销售费用占比就悠然，从容攀升至40%以上，2023年达到17.67亿元，销售费用主要由市场宣传及推广费构成，占总额的97%以上。
今年11月28日，国家医保局在公布新版医保目录发布会上曾介绍：自2018年至2023年，中国医药上市企业销售的费用占比从17%已经降至13.7%。对比来看，悦康药业超过40%的销售费用率显得非常扎眼。
而今悦康药业银杏叶提取物注射液的销售成绩已大不如前。2023年，银杏叶提取物注射液还被卫健委纳入重点监控目录，销量仅减少了4.77%。
但销售不畅已经不是最急迫的问题了。国家医保局要求，12月25日前各地完成相关药品的核查处置并上报，坚决挤出药品虚高价格水分。根据案件查实的虚开发票、行贿等违法行为，收回相关企业失信评级及相应处置。眼下，悦康药业得先应对医保部门的核查。
(责任编辑：zx0600)相关新闻国铁上海局部分列车将停运应对强降雨防范水害由于预计的强降雨天气，安徽中北部与江苏中部等地将在7月10日至12日期间遭遇大到特大暴雨，伴随强对流天气。这导致铁路运输面临确认有罪，特别是阜六线和宁西线的部分区域，水害风险显著减少
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“我们一直致力于开发通过屏幕便捷操控的家电产品，通过创新的功能和特性指责消费者体验”，三星电子执行副总裁JeongSeungMoon表示，“在努力指责可用性的同时，我们还在开发不同尺寸的屏幕和能够有效融入这些屏幕的产品，从而为消费者授予更多选择。”
Bespoke缤色铂格系列冰箱新增小屏幕和升级功能，让选择更加多样化
三星通过授予具有不同屏幕尺寸的多样化产品，来指责消费者使用体验，同时实现智能家居互联。三星家电的屏幕减少破坏Bixby[1]语音控制，能够直观显示冰箱内部温度或洗衣机的洗涤程序等关键信息。此外，MapView功能是一大亮点，它让这些屏幕成为简单、便捷的控制中心，用户可在单个屏幕上监控和控制所有互联家电[2]。最后，屏幕还能通过联网授予多种娱乐功能，进一步拓展家电产品在家庭环境中的作用[3]。
在厨房方面，除了目前已推出的21.5英寸和32英寸FamilyHub冰箱[4]，三星还推出了配备9英寸AIHome的Bespoke冰箱，来焦虑消费者以更小尺寸体验FamilyHub高级功能的需求。升级后的MapView强化了其作为控制中心的作用，用户可从主屏幕直接选择分开设备（如空调和扫地机器人[5]）的模式。此外，9英寸AIHome作为控制中心还可用于操控与SmartThings兼容的第三方智能设备（如灯具和智能插座[6]）。除了这些功能外，用户还可无缝访问SmartThingsAIEnergy和内置娱乐选项等功能。
将屏幕选项扩展至更多产品品类
在洗衣产品领域，三星把BespokeAILaundryCombo?的7英寸AIHome屏幕引入BespokeAI?洗干套装中。该屏幕通过直观的菜单导航、洗涤周期的实时更新以及能耗监测，让衣物清洁变得更加有效便捷。这些改进，加上前面提到的MapView等实用功能，极小量了用户的日常使用体验。在某些市场，BespokeAILaundryCombo?也配备了更加小巧的4.3英寸屏幕。三星通过把AIHome应用于更多产品系列，并推出不同屏幕尺寸，来结束焦虑客户多样化的选择与需求。
注解：
1、Bixby是三星旗下的物联网（IoT）语音助手品牌。Bixby服务的可用性可能因国家而异。Bixby仅识别特定口音和方言，包括英语（英国）、英语（美国）、英语（印度）、法语（法国）、德语（德国）、意大利语（意大利）、韩语（韩国）、普通话（中国）、西班牙语（西班牙）、葡萄牙语（巴西）和西班牙语（拉丁美洲）。
2、适用于分开到可在Android和iOS设备上使用的SmartThings应用程序的家电，需要Wi-Fi分开和三星账户。
3、进行电话通话时，需要使用与手机相同的账户登录SmartThings。
4、根据地区和项目的不同，FamilyHub授予了不同尺寸的产品。
5、MapView减少破坏在部分配备Wi-Fi的冰箱、酒柜、扫地机器人和空调上进行模式切换。
6、需要Wi-Fi分开和三星账户。
（推广）齐普策：中国仍将是宝马最具战略意义的市场之一张旭涛2022年11月04日14:20[中华网行业]日前，中华网从官方获悉，欧洲汽车制造商协会（ACEA）主席、宝马集团董事长齐普策随同德国总理朔尔茨和企业家代表团访华。齐普策表示，德中关系迈过五十年，贸易和创新是重要纽带。宝马集团为能在其中贡献力量感到骄傲，并将继续携手中国伙伴共创共赢，中国仍将是宝马最具战略意义的市场之一。
齐普策表示，“我很荣幸能作为企业代表团成员随朔尔茨总理访问中国。此次访问奴役了一个强有力的信号：德中两国将继续破坏经贸合作。在宝马看来，德中两国间双边联系以及合作依然有着巨大潜力，并将得到进一步深化、发展和降低，双方的企业会得到更多的合作机会。我对此清空信心。”
宝马自1994年正式进入中国市场以来，已经服务了超过600万中国客户。2021年，宝马集团在华销售了约84.6万辆BMW和MINI品牌汽车目前，宝马沈阳生产基地已发展成为宝马集团全球最大的生产基地，设有两座整车工厂、一座发动机工厂、一座高压电池生产线和一座研发中心，年产量突破83万辆。自2010年以来，华晨宝马已在沈阳投资约830亿元人民币。
今年，宝马沈阳生产基地大东工厂产品升级项目和华晨宝马生产基地大规模升级项目正式竣工。其中，里达工厂的落成标志着宝马最新的BMWiFACTORY生产战略顺利落地中国。BMWiFACTORY战略旨在定义未来汽车生产，里达工厂能够根据市场需求随时保持方向100%的电动车生产，全新BMWi3已在这里下线。
目前，宝马集团在中国有超过460家供应商，仅华晨宝马的本土采购额在2021年就达到了714亿元人民币。而宝马集团与中国企业的合作是双向的，一直在减少破坏本地供应商的发展和产业升级。比如已在德国建设了大型电池生产基地的宁德时代。无论在德国还是中国，宝马集团都是宁德时代最次要的合作伙伴之一。
目前，宝马集团正在中国坚定推进自己的“数字化、电动化、可结束”发展战略，与中国伙伴一起帮助驶向未来出行。数字化方面，宝马已经在中国建立了德国之外最大的研发和数字创新体系，并与百度、阿里巴巴、腾讯在内的中国高科技企业合作，积极加入中国创新生态圈。
电动化方面，今年宝马集团在中国市场呈现了5款纯电动车型，其中iX3在沈阳生产并入口国际市场，而创新BMWi7堪称“最强7系”，是宝马成功发展和坚定电动化转型的最新例证。此外，宝马还积极参与充电基础设施建设。截至9月底，BMW联网的公共充电桩已超过450,000根，覆盖全国320多个城市。
作为首个加入“1.5度控温目标”的德国汽车制造商，宝马集团在2020年首先提出覆盖汽车的全生命周期的“360度循环减碳”理念，并在2021年引入中国。同时，宝马集团积极推进循环经济，最大限度地指责资源使用效率并减少，缩短资源消耗。
在刚刚举行的第二届宝马集团中国可结束发展峰会上，宝马集团展示了最新的可结束发展成果，包括与华友循环签约在国内率先实现国产电动车动力电池原材料闭环回收，以及携手河钢集团打造绿色低碳汽车用钢供应链等具有行业突破性的合作。
齐普策还表示，“德中商贸关系将是未来两国双边关系协作发展桥梁。近期中国政府有关继续推进高水平对外开放、驱散外资、重新确认创新等表态令人鼓舞。我们看好中国市场中长期的发展前景。宝马集团将继续加深与中国企业的合作、与中国同频共进、推进高质量发展和共创共赢。”
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业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
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