“为什么”的机遇：利用真正的商业智能，从信号到行动 | 技术趋势

真正的商业智能远不止看到数字——更是理解数字背后的故事。

在英国，您的零售团队想知道为何会员在结账环节放弃预订；在德国，您的制造团队询问为何周二机器效率下降了 12%；而在整个欧洲，您的客户体验负责人希望了解为何法国商务旅客比北欧客人更偏好不同的酒店服务产品。

这些并非假设性问题，而是每天都在各条业务线真实发生的挑战。但等到分析师手动关联客户关系管理数据、物联网传感器、预订系统和客户反馈之间的信息时，最佳行动时机早已流逝。那个个性化的酒店优惠？会议已经结束。那次供应链调整？谈判早已开始。在当今世界，机遇的保质期越来越短，洞察等不及下一次仪表盘刷新。

这不仅关乎提出更多问题，更关乎赋能每个团队以智能，使其能迅速自信地采取行动。然而，多数企业仍困于追逐静态仪表盘，埋头于报告之中，或依赖分析师提供滞后的解答，以应对当下的挑战。

试想，如果每位业务用户都能轻松提问“为什么”，并在数秒内获得可信答案——这些答案融合结构化数据、非结构化内容与实时上下文，转化为清晰、可执行的智能信息，且全程具备可解释性、准确性及治理保障。这正是商业决策的未来：非更多杂音，而是更敏锐的信号。

未来已来，随着近期 Snowflake Intelligence 全面上市发布，前沿企业正从洞察迈向实质影响，实现智能的普及化访问，并在值得信赖的基础上获得行动信心。

丰田汽车欧洲公司迈向更简化、更快速、更智能洞察的旅程

丰田欧洲的产品规划师们持续探索如何将用户之声更紧密地融入设计核心。他们负责塑造未来的汽车战略：从定义车型规格到预测客户需求，这一切都依赖于深藏于 100 多个分散系统中的数据洞察——涵盖从车辆数据到销售记录的各类信息。

以往，规划师依赖仪表盘进行分析，但其分析的深度与复杂性限制了灵活性。他们需要一个更智能的解决方案：能够理解自然语言，并以 AI 助手取代传统仪表盘。该助手需能体现团队深厚的行业知识与复杂逻辑，将获取洞察的时间从数小时甚至数天缩短至秒级。

最初，他们构建了一套完全定制化的解决方案，但由于复杂的业务规则，该流程耗时数月且需要大量投入才能达到可接受的准确度。随后，团队转向采用 Snowflake Intelligence，仅用约一个月时间即实现了同等的准确度与功能水平。

借助 Snowflake Intelligence，TME 使产品规划者能够理解分散数据源中的模式与趋势，同时确保治理、准确性和可扩展性。Snowflake Cortex Analyst 能够映射数据与业务概念之间的关系，而经过验证的查询与自定义指令则负责解析用户意图并遵循业务规则。Snowflake Cortex Search 还通过业务术语表丰富上下文理解，以处理领域术语和同义词。最后，通过编排层选择适当的工具并标准化输出，确保生成的回应清晰、结构分明且可供用户直接使用。

成功的关键在于从小规模起步，经过验证后再逐步扩展。用户采纳过程中，信任也是关键因素。在受控评估中，该解决方案实现了 87% 的业务准确率，展现出对业务场景与术语的深刻理解，且响应结果保持高度一致。规划人员能够透明查看答案背后的推理过程与来源依据，这对于推广使用乃至未来其他生成式 AI 项目都至关重要。最终，迁移至 Snowflake Intelligence 意味着 TME 规划团队能够更专注于业务成果，以更快、更可靠的决策速度，将客户反馈与未来数年的车辆生产直接关联。

AI 的潜力始于 AI ready 的数据。通过在 Snowflake 构建强大的语义模型，TME 成功将数据转化为智能，将业务场景转化为实际价值。

借助更强大的情境处理与能力实现更大价值

从更智能的产品决策到更快速的市场转向，新的营收机遇要求企业从 CFO 办公室到营销团队的每个环节都采取行动。要自信地行动，您需要经过验证的第三方数据、可信的行业基准和分析工具，所有这些都必须在不影响安全、隐私或合规性的前提下即时获取。Snowflake 将包含出版商、提供商和应用程序的生态系统直接连接到您的数据，并与合作伙伴一同加速从构想到新营收流的转化进程。

为何这至关重要

智能化的自助分析不仅加速了分析进程，更提升了每一决策的质量，并赋能更快速的行动。当崭新的洞察能以问题的涌现速度实时流动时，您的竞争优势便不再藏匿于分散的数据源之中，而是回归其应属之地：交付给那些最贴近客户、最熟悉业务运营与市场动态的团队。

原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/snowflake-intelligence-signals-to-action/

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