当AI开始参与决策，观远数据交出了怎样的答卷-IT专家网

AI 在企业里已经热了一年多，但真正进入核心决策流程的，仍然不多。

这并不是因为模型不够强。恰恰相反，大模型已经能够写报告、做总结、画图表，也能回答大量业务问题。企业真正缺的，其实是另一种能力：不仅能给出答案，还能让答案进入业务动作，并对结果形成闭环。

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6 月 26 日，观远数据在杭州举办「DecideX·决策智能新世代」AI 战略发布会，正式发布 DecideX。这家深耕 AI+BI 多年的公司，这一次想回答的问题很明确：AI 能不能不只停留在“看懂数据”，而是真正进入企业经营现场，把数据推进为判断，把判断推进为行动。

01 从“看数”到“决策”，企业软件正在进入新的分水岭

过去十年，企业数字化解决的核心问题，是“看见数据”。从数据仓库、BI 报表到数据中台，企业把订单、库存、销售、费用等经营信息逐步沉淀成可视化的图表和可追踪的指标体系，完成了从“经验驱动”向“数据驱动”的第一步。

但企业在推进下一步的时候会开始卡住:

● 在经营分析会上，所有人都能看到问题，却对问题成因有不同解释

● AI 能给出建议，但业务负责人未必敢直接采用

● 会上讨论很多，真正落到业务动作上的却很少。同样的问题，往往隔一周又会重新出现。

这意味着，企业今天真正缺的，已经不是“看见问题”的能力，而是把问题判断推进到业务行动的能力。

02 DecideX：企业真正需要的是更可信的决策能力

观远数据对 DecideX 的定位，并不是一个更聪明的对话工具，而是一套面向企业真实经营场景的决策智能能力。

如果说传统 BI 主要帮助企业回答“发生了什么”，ChatBI 主要帮助用户更快获得数据，那么 DecideX 想进一步解决的，是另外几个更接近经营现场的问题：为什么会发生、应该如何判断、接下来该怎么行动。

也正因此，观远数据希望 DecideX 承担的角色，不只是“回答问题”，而是进一步进入企业决策过程。

这一方向并不是凭空出现的。近年来，越来越多厂商开始从分析工具向决策智能延伸。但观远数据此次强调的重点，在于它把企业自身长期沉淀下来的“决策上下文”放到了核心位置。

所谓“决策上下文”，并不只是几段提示词，也不只是知识库中的文档，而是企业在长期经营过程中逐步形成的一整套业务语境。它包括：指标口径如何定义，不同业务对象之间如何关联，不同角色在同一场景下承担什么目标和约束，历史上类似问题是如何处理的，哪些规则会触发动作，哪些策略已经被验证有效，以及结果如何被追踪、复盘，并影响下一次判断。

这些内容，往往并不直接存在于数据库或图表本身中，而是散落在会议纪要、制度文件、一线经验和业务流程里。这也是为什么，很多 AI+BI 项目最终只是多了一个更流畅的对话入口，却没有真正改变业务动作。问题并不在于模型能力不够，而在于系统接上了模型，却没有真正接上企业自己的业务上下文。

观远数据这次想说明的是，企业级决策智能不是简单地给 BI 增加一个聊天框，而是要把企业长期积累下来的业务上下文能力，沉淀为一个可以被调用、可以被验证、也可以持续优化的系统。

从这个意义上说，DecideX 的价值，不在于让 AI 更会表达，而在于让 AI 能够基于企业自己的经营语境，给出更可信、更可解释、也更可执行的判断与建议。

03 从“看见问题”到“推动动作”，企业正在验证同一个方向

如果说产品发布给出了观远数据的答案，那么企业客户的实践，则让这个方向显得更具说服力。

发布会上，来自供应链、零售、电商等不同领域的企业代表分享了他们各自的探索。场景不同，但问题却高度相似：企业不再只需要一个能分析数据的 AI，而是需要一个能进入工作流、推动闭环的 AI。

联合利华：从单点 Agent 到运营网络，AI 要进入真实闭环

联合利华中国区客户运营数字化负责人高寅分享了其在供应链 AI-native 运营上的探索。

在订单、SLA、产能、库存等多重约束交织的复杂场景中，传统依赖经验和局部优化的方式越来越难支撑高效率运营。联合利华与观远数据共同推进的供应链 Agent 实践，目标并不是让 AI 停留在辅助分析层，而是让其逐步具备感知状态、识别风险、生成方案、解释取舍和持续学习的能力。

这背后传递出的关键信号是：真正有价值的 Agent，不只是自动化一个流程，而是能够成为闭环运行的决策单元。

来伊份：AI 要从技术能力走向业务组织能力

来伊份的分享则从“人、货、场”的零售经营逻辑出发，展示了 AI 如何进入全域经营过程。

从用户运营、导购助手、AI 客服，到商品标签、智能选品、预测补货，再到经营驾驶舱、门店经营和供应链协同，AI 的价值不只是帮助企业“看见问题”，更在于进入业务组织、影响日常经营动作。

这与观远数据此次发布 DecideX 时所强调的方向高度一致：企业决策智能不是一个悬浮在业务之上的技术概念，而是要进入岗位、进入流程、进入责任分工的真实场景。

秋田满满：AI 要减少决策噪音，而不是制造新的复杂度

秋田满满则从电商经营视角切入，提出了另一个关键问题：企业并不缺数据，也不缺建议，真正缺的是一个能减少决策噪音、帮助业务形成闭环的 Agent。

在电商经营中，销售波动背后往往同时涉及流量、转化、价格、库存、内容、费用和竞品等多个因素。如果 AI 脱离业务边界、证据体系和反馈机制，就很容易给出“看似合理、却无法负责”的内容。

秋田满满与观远数据共创电商 Agent 的过程，验证的是同一个方向：AI 只有真正进入经营复盘、动作建议和 PDCA 闭环，才开始具备组织级价值。

04 5A：观远给出的落地路径，不是大而全，而是渐进式可落地

当然，只有平台概念还不够。对企业客户而言，更重要的是：怎么落地。

观远数据这次同时给出了一个更完整的落地框架，即升级后的 5A 路径：

● Agile（敏捷化）：快速验证场景价值；

● Applied（场景化）：让 AI 真正进入工作流；

● Automated（自动化）：承接高频、重复、规则清晰的环节；

● Actionable（行动化）：让洞察真正进入业务动作；

● Adaptive（自进化）：让反馈持续回流，优化下一次判断。

这一路径背后有一个很明确的导向：反对先做大而全平台，主张从场景出发，小步快跑、渐进落地。

观远数据认为，企业没有必要等到所有数据都完美、所有治理都完成之后，再开始做 AI。更现实的做法，是从一个高频、高价值、可衡量的业务场景切入，通过场景反向牵引数据治理、规则沉淀和上下文建设。

相比过去“先搭中台、再谈应用”的路径，这是一种更务实的 AI 落地方法。

05 决策智能平台的门槛，不只在模型，而在模型之外

从行业竞争的角度看，决策智能平台真正的门槛，也并不只在模型能力。

观远数据成立于 2016 年，长期服务零售消费、制造、金融等行业客户，在 BI、指标口径、数据治理和业务分析场景上积累了大量实践。对观远而言，这些积累的重要性，并不只是帮助它在 AI 时代接入更强的模型，而是帮助它更早理解：企业决策智能真正依赖的，不只是模型参数，而是业务现场长期沉淀下来的上下文能力。

这也是为什么，观远数据这次发布 DecideX，更像是在十周年节点上，重新完成一次自我定义。

过去，它更像一家 AI+BI 数据分析公司；现在，它正在进一步走向一家 AI 决策智能平台公司。