304永利集团官网入口-观远数据发布 DecideX：从AI+BI 到企业AI决策智能
首页财产ai正文 不雅远数据发布 DecideX：从AI+BI 到企业AI决议计划智能 6月26日不雅远数据于杭州举办发布会，发布DecideX·AI原生决议计划智能平台，解析企业数字化新标的目的，分享最好实践与落处所法论，夸大决议计划智能平台门坎于模子以外。 2026-06-27 10:03 ·投资界综合
AI 于企业里已经经热了一年多，但真正进入焦点决议计划流程的，少之又少。这不是由于模子不敷强。偏偏相反，年夜模子本年已经经能写陈诉、绘图表、回覆绝年夜大都营业问题。企业真正缺的是另外一件事：一个敢把结论交给营业履行、而且能为成果卖力的 AI。
6 月 26 日，不雅远数据于杭州举办「DecideX· 决议计划智能新世代」AI 战略发布会，正式发布 DecideX· AI 原生决议计划智能平台。这家做了九年 AI+BI 的公司，想回覆的问题很清晰：AI 能不克不及不止在“看懂数据”，而是真正进入企业谋划现场，把“数据”酿成“步履”？
01 从“看数”到“决议计划”，企业软件的下一道分水岭已往十年，企业数字化解决的焦点问题是“瞥见数据”。
数据堆栈、BI 报表、数据中台，把定单、库存、发卖额酿成可视化的图表。许多企业是以完成为了从“经验驱动”到“数据驱动”的*步。
但下一步卡住了。谋划会上，所有人都看到了问题，却对于成因各不相谋；AI 能给出阐发，营业卖力人却不敢直接采取；会上会商许多，真正落到营业动作上的却很少。一样的问题，循环往复。
不雅远数据开创人兼CEO 苏春园 于发布会上给出了一个判定：
“已往十年，企业数据阐发以看大白数据为尽头；将来十年，数据只是决议计划智能的出发点。”
这句话的暗地里，是对于企业级 AI 瓶颈的从头理解。年夜模子很强，但它“知道许多”，却“不懂这家企业”。企业级 AI 的难点，不是模子能不克不及天生谜底，而是谜底有无依据、能不克不及追溯、有无人敢为之卖力。
这也是为何不雅远数据发布DecideX· AI决议计划智能平台。
02 DecideX：决议计划上下文，才是 AI 真实的护城河DecideX被定位为“面向企业谋划决议计划场景的 AI 原生决议计划智能体平台”，它及通用Agent、单点Bot、常识库问答东西都纷歧样——焦点使命不是"回覆问题"，而是"承接决议计划"。
这个定位自己其实不新鲜。海外 Palantir、Dataiku、AWS 都于向决议计划智能标的目的延长。Gartner 2026 年上半年已经经把“决议计划智能平台”纳入技能成熟度曲线。
不雅远数据的差异化于在，它是彻底基在年夜模子及 Agent 技能栈从 0 到 1 重构的 AI 原生平台，而且把“企业决议计划上下文”放到了焦点位置。不雅远数据将其架构拆成这几层：
顶层：通用决议计划进口包括Agent BI、Chat BI、洞察Agent三类进口，别离面向可视化交互、天然语言问答及自动洞察场景。它们不是替换BI或者ChatBI，而是与其互补，配合组成从"看数""问数"到"决议计划"的完备能力链。
中间层：DecideX决议计划智能中枢这是整颗"年夜脑"的焦点。它把企业已经有的BI资产、阐发流程、营业经验，转化为Agent可挪用的"决议计划上下文"，支撑繁杂谋划决议计划的落地。
甚么是决议计划上下文？
简朴说，就是一家企业的“营业本相”：指标口径怎么界说、差别脚色的方针怎样弃取、哪些外部旌旗灯号需要纳入判定、汗青上的近似环境营业方是怎么处置惩罚的、哪些计谋终极被验证有用。
这些内容往往不于数据库里，而散落于集会记要、营业文档、微信群聊、一线经验中。年夜模子“知道许多”，却“不懂这家企业”，根子就于这里。
DecideX的做法是，把这些隐性上下文显性化、布局化，酿成 Agent 可挪用的“营业本体”。它相称在给 Agent 一张企业的“作战舆图”。
门店动销下滑时，体系不会只返回“同比降落 15%”，而是会沿营业路径判定：异样发生于供给链、门店履行，还有是商品计谋链路？每一个判定都附带完备证据链，数据来历、指标计较及营业法则都可追溯。
换句话说，DecideX不是让 AI 更会措辞，而是让 AI 更懂这家企业。
底层：AI-Ready的企业级数据底座靠得住的数据底座是可托AI决议计划的基础。不雅远的数据底座已经完成面向AI需求的周全进级，强化数据工程、数据管理及运维能力，并经由过程指标资产化形成同一口径、可复用、可开放挪用的语义资产层。
发布会上，结合利华中国区客户运营数字化总监高寅分享了结合利华于供给链 AI-native 运营上的最新摸索。他提到，面临定单、SLA、产能、库存等多重约束交叉的繁杂场景，传统依靠经验的运营方式正面对愈来愈年夜的挑战。
结合利华正与不雅远数据配合推进供给链 Agent 实践，再也不把 AI 仅仅作为辅助阐发东西，而是让其慢慢进入真实营业决议计划闭环，具有感知状况、辨认危害、天生方案、注释弃取及连续进修的能力。从单点 Agent 到多 Agent 协同，结合利华但愿鞭策供给链从“瞥见营业”的数据体系，进一步走向“会进修、会摸索、会优化”的智能运营体系。
好比：不雅远数据与结合利华互助的排产 Agent，没有于传统体系上修修补补，而因此 AI 原生方式重构了排产逻辑。营业职员可以干涉干与方针权重，Agent 会记载干涉干与缘故原由，并与卖力人确认是否将近似前提固化为新法则。不变运行后，库存承载能力晋升50%，总体物流成本降低24%，总体履约效率较传统模式提高至约 2 倍程度，实现"下单即发货"。
更主要的是，它并不是黑盒运行。营业职员可以随时参与，体系也会把人工干涉干与沉淀为新的法则。这象征着，AI 不是替换人做决议计划，而是把人的判定连续接收进体系，形成越用越智慧的闭环。
这才是企业级 AI 真正该有的样子：不是给出不成注释的建议，而是成立人机协同、可审计、可进化的决议计划机制。
除了了结合利华，发布会上还有约请了来伊份、秋田满满等企业分享实践。
来伊份 CEO 综合办公室主任兼 CIO 徐雄杰提到一个要害判定：AI 是一件确定的事，但企业利用 AI 的场景需要连续摸索。比拟技能自己，构造共鸣往往才是 AI 落地*的挑战。
秋田满满 CIO 李健则从电商谋划视角指出，发卖颠簸暗地里同时触及流量、转化、价格、库存、内容及竞品等多个因素。假如 AI 离开营业界限、证据系统及反馈机制，就可能孕育发生新的决议计划噪音。
客户愿意站台的缘故原由很简朴：他们都被统一个问题困住了——AI 能回覆“是甚么”，却回覆不了“怎么办”，企业不缺 AI 对于话框，缺的是敢为成果卖力、能进事情流的 AI。
这也恰是不雅远数据AI决议计划智能平台想切入的痛点。
04 决议计划智能5A路径：不雅远落处所法论固然， 光有产物观点不敷，不雅远数据这次更是进级决议计划智能落处所法论：5A 路径。
● Agile（灵敏化）：一天完成运用原型，一周上线试运行；
● Applied（场景化）：一个月接入真实营业事情流；
● Automated（主动化）：让 AI 自动发明问题、诊断缘故原由；
● Actionable（步履化）：让洞察转化为步履，让决议计划真正跑起来；
● Adaptive（连续进化）：让每一一次步履成果，优化下一次决议计划。
这个路径有一个较着的导向：否决先做中台，主意场景先行。
不雅远数据认为，企业不该等数据*再最先，而应从详细营业卡点出发，反向带出需要的数据管理及上下文增补。*个 AI 场景选择有三个要害词：高频、量年夜、可权衡。这是一种更务实的落地思绪。究竟，已往几年许多企业已经经于“先做数据中台、再做 AI 运用”的线路上吃过亏了。
05 决议计划智能平台的门坎，于模子以外决议计划智能平台的门坎，不于模子，而于模子以外。
不雅远数据建立在 2016 年，已往九年办事零售消费、制造、金融等行业跨越 1000 家企业客户，笼罩零售与快消细分范畴头部客户、100 余家上市公司或者制造业细分范畴冠军，以和多家年夜型金融机构。
早于 2018 年，不雅远就最先与 500 强客户互助呆板进修相干的AI技能；2026年更是助力结合利华合肥工场乐成入选2026年世界经济论坛全世界灯塔收集。
这些堆集象征着，不雅远对于企业营业场景、指标口径、数据管理的理解，不是从 AI 时代才最先的。它的上风不是模子参数，而是从中国企业的营业现场长出来的行业 know-how。
写于末了从“看数”到“决议计划”，是企业数字化进程中一次一定的向上延长。
当年夜模子把“看懂数据”的门坎拉平，企业软件的下一轮竞争，将再也不是谁能出现数据，而是谁能把数据酿成步履。这个赛道才刚起步，构造适配、上下文管理、责任机制、贸易价值界说，每个环节都是硬仗。
但至少，不雅远把问题问对于了。
它不是让 AI 多一个对于话框，而是试图让企业把独占的决议计划上下文交给 AI，让 AI 真正进入谋划现场，承接从洞察到步履、从步履到验证的完备闭环。
假如这条路能跑通，AI+BI 的将来，可能就再也不只是“帮你瞥见数据”，而是“帮你做出更好的决议计划”。
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