长安汽车借助北极九章，在企业内部打造了一个问数产品CAnswer，赋能产品策划、营销、客户管理等业务用户。
分享嘉宾：长安汽车数字化底座AI中台负责人肖世强
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挑战：会BI和不会BI的员工，都想要更好用的产品
目前我们公司数据湖及数仓已经沉淀了大量来自各个业务系统的数据，有制造、质量采购、研发等等。这些数据都统一汇聚在了公司的数据库。再转化成了数仓的数据。统一向外提供数据服务。各个业务领域的分析师，通过自助算法或自助BI工具去挖掘和应用这些数据来创造价值。
在这个过程中我们发现。这些数据这些工具上手有难度。一些BI工具需要员工对底层的数据明细有一定了解。需要具备维度和度量的知识，还要知道什么连什么是连续和离散。他们需要付出一定的学习成本才能进行分析。
所以一些员工就在抱怨。有没有更简单，不需要去学习的工具，就能完成这些数据分析的工作？
还有一些员工，他已经熟练掌握了BI工具，他们也反馈，有些时候需要查一个数据，只能在公司内网的电脑上进入报表或者BI系统，通过繁琐的点击和筛选的操作才能找到数据。在一个图书馆里面去找一本书的某一个片段，麻烦又费时间，无法做到随时随地的对数据信手拈来。
对于这些抱怨，我也一直在寻找一个好的解决方案。直到发现了北极九章。
解决方案：“答你所问，一应俱全”的问数工具
经过了详细的了解和验证对比，我们决定引入语搜索问数工具，作为我们当前数据工具链的补充。来进一步的降低员工使用数据的门槛，激发数据的价值。
它在我们纷繁复杂的数据图书馆里面集成了一个搜索引擎，帮助我们员工快速获取数据和洞察。我们基于北极九章在我们公司内部打造了问数助手CAnswer。C就是长安，answer就是回答。我们希望产品可以最终实现“答你所问，一应俱全”。
我们通过CAnswer去逐步去适配我们整个集团的大数据平台的所有数据，并在企业内部与各类应用进行深度集成，与我们企业报表的平台进行集成。员工登录平台能看到一个搜索框，可以直接通过搜索获取数据，把之前一些习惯看报表的用户转化为我们这个搜索产品的用户。直接在这个平台上去搜，就能搜到以前需要看报表才能查到的数据。
我们还与企业微信进行了集成。员工日常在企业微信办公的时候，就可以直接通过与CAnswer应用进行交互，快速的去获取数据，去回答别人的问题。我们还有移动端集成。员工无论是在出差开会，还是在任何地方打开手机，像刚才一样问一句话就能得到数据，非常便捷。我们称之于与我们企业内部的营销系统进行集成，帮助我们一线的人员更方便的使用营销系统里面的各类数据或是各类报表。
我们后续希望将北极九章化为一个问数的能力，在我们公司各个领域、各个载体去发挥价值，提升员工获取数据的效率。因为北极九章的工具可以封装一个API暴露给其他应用进行集成，这一点也是非常好。
应用场景
接下来我举几个例子。
【场景一：产品策划】快速查询行业零售价格、市场信息
比如我们公司的产品策划部在做市场信息分析的时候，需要查询行业里面很多竞品车型的销量价格配置等相关数据，来挖掘我们自己产品的机会点。他们在这个领域数据获取的需求非常多，频繁。
在我们CAnswer产品落地前，他们大多数情况需要依赖传统手工的报表，或是手工用excel的方式进行处理分析，只能通过我们公司内部的办公电脑进行查询，无法随时随地的快速获取这些数据。
在上线之后，我们的员工可以随时在手机上通过说一句话的方式进行数据分析，大幅提升了他们的工作效率。
【场景二：营销】个性化制作实时灵活看板
第二个场景就是我们营销领域。日常业务获取数据的时候，他们要求实时且灵活。在产品落地前，我们公司的PC端和移动端都有终端营销全面的线索、客流、订单、交付、库存等130多张全过程的数据报表，展示形式非常固定。他们无法根据业务多变的需求去快速迭代，每次迭代都有不少的开发费用。
我们通过CAnswer快速对接这些场景，自主去集成开发这些数据。与传统的报表我们用的是同一个数据源，相当于我们问出来的数据，跟我们传统报表数据是一样的，可靠可用。它会更灵活地快速响应到营销提取关键信息，定制个性化报表的需求，满足了我们营销运营实时且多变的数据查询需求。它可以直接嵌入到我们营销的系统里面，用户通过输入文本去生成一些灵活的报告。
【场景三：客户管理】监控客户声量，指标实时预警
第三个场景。我们还在我们的客户VOC的场景里进行应用。我们长安汽车以客户为中心，非常重视客户声音的获取。我们内部有专门的客户之声平台，通过CAnswer集成了客户之声平台里面的所有数据，并面向我们公司全员进行开放。我们公司所有的员工都可以通过CAnswer产品去获取客户的声音，去查看客户全生命周期的一些负面抱怨，还有各种信息。我们通过这些真实的客户之声，促使我们员工去改善我们的产品去优化我们的服务，真正的做到以客户为中心。
我们还定制开发了一些指标，通过CAnswer产品主动推送的方式，让相关人员及时的获取客户之声的预警，把以前线下的传递excel变为线上自动推送，更进一步的提升了他们的效率。
刚才我说的这三个场景，都是我们借助北极九章工具，在确认了每一个我们领域的需求之后，我们公司内部自己的员工去进行数据模型及场景的开发。在开发完成后持续运营这个场景。
运营最佳实践：需求拉动，紧密联系用户，优化场景和产品
这整个过程里面我们发现，运营是一件非常重要的事情。
我们第一个场景上线的时候，初始的搜索覆盖率只有65%。
怎么理解这65%？我们让所有用户直接上去问，只有65%的问题能够得到良好的答案，其他35%都无法得到答案。我们统计一下这个问题，主要是因为：
（1）很多用户把这个东西当成一个GPT，问一些通用的问题；
（2）问我们目前第一个场景里面没有包含的数据，超出这些数据范围的；
（3）用户自己的语义不清，我们团队的专家去看了这个问题，也不知道该怎么返回结果。
我们后续通过不断的运营，不断的去优化用户在整个使用过程中的体验。
（1）我们的团队成员人工校核每一位用户的搜索语句，根据搜索结果改善我们的数据和模型，增加数据、优化模型；
（2）通过我们的公众号发一些操作指南；
（3）人工在OA端回复用户的问题，引导他操作；
（4）统计这些问题与北极九章的开发人员沟通他们的产品问题和优化方案。
目前我们产品已经在我们公司内部上线了五个场景，每个场景的搜索覆盖率都达到了85%以上。
我们的产品月活也在不断提升，由初期的月活120，经过三个月的时间提升到月活220。随着场景的不断增多，月活也在不断的增加。
从我作为CAnswer产品负责人来看，良好的产品运营在场景落地的时候甚至于比我们前期的开发更为重要。运营决定了产品的生命力。我希望我们这个产品可以有蓬勃的生命力，去实现我们最初提出的目标：答你所问，一应俱全。基于这个目标，我们也在和北极九章的开发人员不断的沟通我们的想法。
我们希望后续可以借助大模型的能力。我们企业内部正在开发我们的知识大模型。我们会将企业的一些流程知识、文档、固有的经验转化为文档，输入给大模型。大模型会学习这些知识，结合我们企业内部的数据，进行更深入的分析。这是我们后续的发展方向。
问答交流
数据权限怎么控制？
答：
用户权限我们是在我们内部进行了一个集成，用户可以直接在我们产品里面点击申请权限，我们的每一个数据都会有数据负责人，我们每个人要问什么数据，都会经过他的审批。
例如，客户之声（VOC）的数据方面同意我们向全公司开放，我们就直接给全公司所有人开放，行业零售的比较的敏感的数据是必须要经过审批才能开放的。
这样的权限会不会设置的很复杂，要给每个人、每个数设权限？
答：
我们主要是按领域来分数据权限的控制。我们现在一共上线了五个领域，一个领域里面所有的数据，只要数据负责人同意，就会给用户开这个领域的数据。也不会特别复杂。
关于权限管理，我们也在做另一件事：不是单独的审批，而是以场景需求为驱动，纵观整个集团的整个工作流，看哪些人需要某个数据，我们就给他们提供这个数据。
我就举产品策划领域的例子。这个场景是行业市场的零售价格的信息查询。在我们上线CAnswer产品之前，这个领域的数据只有公司集团的产品策划部在用。我们把场景在CAnswer上线后，产品策划部的同事就发现，我们不止可以给集团公司用，还可以给集团下属的深蓝汽车、阿维塔汽车等所有的产品策划人员和品牌营销人员使用。
那么我们大数据中心就作为数据的管理部门，与这个数据的负责人——在这里也就是产品策划部门——沟通，询问他们是否愿意把整个数据给公开共享给集团的相关部门。经过沟通，他们发了一个公文，把权限开给这些部门，现在全行业所有车型在所有的地级市的销量和价格都能查到。
我看到你有几个页面是移动端的页面。我们公司也有一个内部的移动端的智能助理，因为我们对数据安全非常敏感，所以在这个助理的页面，会提示不要询问任何与公司内部机密相关的数据。
CAnswer的数据在手机端和网页端能查到的东西差异大吗？手机端是如何考虑数据安全的？
答：
数据安全问题是我们在做这个产品的时候一直在考虑的。
首先，我们手机端的数据是无法下载的，最多只能截屏。而且能够截屏的数据都是我们公司的普密数据，不是核心商密数据。普密的数据都是能够通过外网去访问的，核心商密的数据在手机端上看不到。
其次，北极九章查询的数据实际上都是点对点的，无法直接查一个数据库里面的底表明细。它很多时候查询的结果是一个或者几个数字，从这个角度来说，数据泄露的可能性是很小的。从我们这边评估，是可以满足我们的数据安全控制要求的。
你们用北极九章的产品和企业原有的BI是什么关系？放一套数据还是放两套数据？
答：
首先，它是我们企业BI的补充工具。我们企业BI很多时候是要需要一定使用门槛的，有些员工反映BI使用起来很麻烦，也很难。我们希望他可以通过一句话就能够实现他想要的数据搜索和数据获取需求。
我们企业BI的定位是有拖拉复杂的报表的功能，北极九章能够解决的是灵活快速问数的一个需求。
其次，我们用几套数据？我们只用一套，而且我们必须要用一套数据。因为只有通过一套数据，我们才能够得到唯一的通用答案。所以说北极九章这个工具是在我们企业内部的大数据平台是集成的，和所有自主算法系统都是共用的同一套数据服务，所有的来源都是一样的。
