写点什么

Snowflake Intelligence 合作伙伴生态:把 AI 能力带入千行百业 |技术趋势

  • 2026-05-20
    北京
  • 本文字数:5617 字

    阅读完需:约 18 分钟

2026 年,智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破?点击下载《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书,获悉专家一手前瞻,抢先拥抱新的工作方式!

有如此多的数据,为什么要回答关键业务问题仍然如此令人望而生畏,例如:为什么我们的销售额本周下降了?

挑战并不在于缺少数据,而在于答案被埋在仪表盘、数据库、电子表格、文档和应用程序之中。而从“发生了什么”到“为什么会发生”通常需要数天甚至数周的手动分析。

这正是 Snowflake Intelligence 改变局面的地方。它让团队能够用自然语言提出复杂的业务问题,并获得有依据、可追溯的答案,覆盖结构化和非结构化数据。而且,除了简单的聊天界面之外,这个企业智能 Agent 还会在后台解析查询,更好地识别合适的组织数据和工具,并严格审核输出结果的准确性。但技术本身并不是全部故事。

在各个行业中,Snowflake 合作伙伴正在展示深厚领域专业知识与企业智能结合后所能实现的可能性。他们正在构建面向行业的 Agent、部门级智能工作流以及快速启动加速器,帮助组织以安全且可扩展的方式,从分散的数据走向清晰、可执行的洞察。

这些示例只是开始。它们展示了各行业企业如何超越仪表盘,加快决策速度,并将可信洞察交到更多人手中,这一切都由 Snowflake Intelligence 提供支持。

面向现实复杂性的行业智能

有些用例需要深厚的领域背景,多个数据源、受治理的访问模式,以及足以支撑高风险决策的可靠答案。以下示例展示了合作伙伴如何将 Snowflake Intelligence 打包成面向行业的 Agent,超越仪表盘,帮助团队用自然语言提出更好的问题。

Anblicks:面向零售业的高管级零售智能,自动完成销售、利润率和促销归因

Anblicks 在 Snowflake Intelligence 之上创建了一个 L2 Reasoning 层,以超越“发生了什么”的报告,提供一致的、面向高管的答案,回答“为什么会发生”和“下一步该做什么”。

  • 单一叙事:领导者无需再让分析师手动拼接多个仪表盘和数据集,而是可以用自然语言询问每日业绩,并获得一段有依据的叙事,将销售、利润率、促销、库存可用性以及门店/品牌表现连接起来;

  • 全局视角:该解决方案会跨多个零售信号进行推理,生成高管摘要。

CitiusTech:面向医疗专业人员的医疗洞察 Agent

CitiusTech 的 Healthcare Insights Agent 是一个原生于 Snowflake 的模块化对话式分析解决方案,通过语义层统一结构化和非结构化数据,提供实时洞察。

  • 集成治理:该 Agent 支持 HIPAA 合规,并与 CitiusTech 的 Quality and Trust 框架安全集成;

  • 更快洞察:该 Agent 减少了对 IT 团队和 BI 仪表盘的依赖,加快获得关键洞察的速度;

  • 自然集成:医疗团队和专业人员可以用自然语言提问,并获得推荐行动和可执行洞察,嵌入医疗工作流之中。

Cognizant:由 Snowflake Intelligence 辅助的医疗计划选择工具

借助其深厚的行业专业知识,并结合 Snowflake Intelligence,Cognizant 创建了一种个性化方法,用于应对选择医疗计划的复杂性。

  • 广阔视角:该解决方案可处理大量医疗数据,包括会员偏好、临床档案、各类支付方来源、福利文件、特定计划的处方集文件、服务提供者目录等;

  • 个体结果:该计划选择工具会为每位会员生成个性化建议,打造定制化、精简且无缝的体验。

Deloitte:面向金融服务的企业客户分析平台现代化

Deloitte 通过将传统 Oracle 数据仓库迁移到 Snowflake,为一家美国顶级金融机构创建了一个 AI-first 客户分析平台,内容包括平台搭建(安全、DevOps、控制平面)、数据工程、语义层和 AI 启用。

  • 重量级迁移:Deloitte 正在使用其 Data Assist 摄取加速器以及 AWS 上基于 Snowflake 事件的摄取能力,迁移超过 100 张表中的数十亿条记录,以支持客户分析、细分、层级管理和产品归因;

  • 持续洞察:该方法将业务逻辑从 BI 工具左移至可复用、受治理的 Snowflake 数据产品中,并通过语义视图和内部市场发布;

  • 多维解决方案:三个生产环境中的 Snowflake Intelligence Agent(Snowflake Cortex Analyst 或 Snowflake Cortex Search)为客户获取、产品渗透和收入优化提供洞察。

支持部门需求的智能

并非每一个 Snowflake Intelligence 的成功案例都始于行业平台。许多团队会从聚焦的部门工作流开始——营销绩效、收入智能、联络中心分析,甚至是“我们应该从哪里开始使用生成式 AI?”以下解决方案展示了 Snowflake Intelligence 如何为特定团队和职能提供实用的决策支持。

Archetype:PRISM

PRISM 将碎片化的市场信号转化为决策级智能,帮助组织更早行动、更明智地分配资源,并更有信心地参与竞争。

  • 外部洞察:PRISM 并不是简单总结新闻或呈现通用趋势,而是从组织战略和背景出发,持续综合技术、监管、竞争对手和客户行为等外部信号,突出当前和未来真正重要的内容;

  • 信任与可审计性:PRISM 原生构建于 Snowflake 之上,在安全、受治理的环境中运行,其洞察可解释、可审计,并与真实业务成果保持一致;

  • 抢占时间优势的能力:通过将早期市场信号转化为优先级明确的行动,PRISM 使领导者能够更早识别收入机会,通过把握更好时机的决策来保护和扩大利润率,并在风险变得高昂之前降低风险。

BlueCloud:Marketing Intelligence Agent

BlueCloud 的 Marketing Intelligence Agent 是一个部署于生产环境的解决方案,构建于 Snowflake Intelligence 之上,可自动化营销绩效分析和决策支持。

  • 按需智能:该 Agent 由 Cortex Analyst 和编码了特定领域业务逻辑的自定义语义模型提供支持,可按需生成复杂分析查询——提供每周绩效报告、同比/环比对比,并自动标记需要立即关注的营销活动,例如广告支出浪费或转化率下降;

  • 更丰富的背景:该 Agent 会使用来自 Snowflake Marketplace 的第三方数据集丰富第一方营销数据,包括竞争基准、受众人口统计和行业趋势数据,从而为绩效变化背后的原因提供更深入的背景;

  • 从数小时到数秒:该解决方案已在一家企业客户处上线,将数小时的手动查询开发和仪表盘探索,替换为数秒内完成的 AI 驱动洞察。

Hexaware:面向营销的 Audience Match AI

Audience Match AI(AMAI)是一个原生于 Snowflake 的营销智能加速器,旨在简化客户细分和营销活动分析。该解决方案将结构化客户数据(CSV/表)摄取到 Snowflake 中,并应用基于 ML 的聚类来生成不同的客户画像。

  • Customer 360 洞察:它通过 Streamlit 界面提供 Customer 360 视图、细分级分析和交互式可视化;

  • 对话式分析:AMAI 利用 Cortex Agents 提供智能对话助手,使用户能够使用自然语言查询聚类后的客户数据和参考文档——由 Snowflake Intelligence 和 Snowflake Cortex AI 能力提供支持。

phData:Snowflake 上的 Persona-Driven Revenue Intelligence Agent

phData 的 Persona-Driven Revenue Intelligence Agent 构建于 Snowflake Intelligence 之上,让高管和收入负责人能够使用简单自然语言,立即获得针对复杂 ARR 问题的可信答案。

  • 关键指标:领导者无需等待数天来获取定制分析师报告,而是可以在数秒内探索诸如流失风险、追加销售潜力和续约风险敞口等场景;

  • 多步推理:该 Agent 会跨 Snowflake 数据进行多步推理,以呈现趋势、驱动因素和风险,而不仅仅是静态仪表盘;

  • Persona 匹配:借助多个基于角色的 Persona(例如高管、RevOps 和财务),它会自动为每位利益相关者应用合适的业务逻辑、KPI 和视;

  • 减少手动繁琐工作:收入负责人可以减少手动分析工作,更快速、更自信地做出定价和续约决策,并在一个简单直观的 UI 中发现新的 ARR 增长机会。

Slalom:Use Case Explorer

组织在生成式 AI 方面常常缺乏方向——会问“我们从哪里开始?”以及“ROI 是什么?”团队需要快速、基于市场地识别与其行业相关的高价值用例。Use Case Explorer 是一个构建于 Snowflake Intelligence 之上的 AI 驱动 Agent,结合 Slalom 的行业专业知识和实时网络搜索,为任何行业发现、评分并详细说明用例。

  • 数据和趋势:客户数据或 SI 经验会结合新兴市场趋势进行增强,以应对当前和即将到来的挑战;

  • 明智起步:每个用例都包含 AI 计算出的优先级评分、预估 ROI 和实施复杂度评级,为起步提供清晰方;

  • 更快决策:它将研究和创意构思时间从数天缩短到数分钟,为高管领导层提供清晰计划,并立即将对话从“我们可以做什么?”推进到“我们如何执行?”

Vivanti:面向呼叫中心的 Connect Analytics Accelerator

Vivanti 的 Connect Analytics Accelerator 是一个预构建分析解决方案,使用 dbt 和 Snowflake 的 AI 驱动平台,将 AWS Connect 联络中心数据转化为战略性商业智能。

  • 从数月到数周:该加速器让组织能够在数周而非数月内实现生产就绪的分析能力;

  • 业务用户,自然语言:基于该模型构建的语义视图解锁 Snowflake Intelligence 能力,使业务用户无需技术专业知识即可围绕通话、Agent 活动和客户互动提出自然语言问题;

  • 高层视角,细颗粒度:底层星型模式设计同时支持细粒度运营分析和高管级战略报告,能够全面呈现联系人、互动、队列、Agent 和服务线的情况;

  • 定制化输出:组织可以快速构建自定义分析和报告,同时通过对话式 AI 驱动洞察,让业务用户能够独立探索联络中心绩效。

快速实现价值:可在数周内帮助你启动 Snowflake Intelligence 的加速器

当上市速度是最迫切的需求时,以下加速器是结构化服务,旨在帮助团队建立 Snowflake Intelligence 能力、验证结果,并在坚实基础上迈向生产。加速器是结构化、限时的服务,利用预构建资产和 Snowflake Intelligence 能力,快速交付经过验证、可用于生产的用例。

7Rivers:Conversational Analytics accelerator

7Rivers 通过以业务为先、开箱即用、易于采用且可扩展的 AI 解决方案,帮助组织更快激活 Snowflake Intelligence。借助 Snowflake Cortex Analyst、Search 和 Agent 能力,Conversational Analytics accelerators 让业务用户能够用自然语言提问。

  • 无 SQL 交互:用户无需 SQL 或分析师依赖,即可获得受治理的实时洞察;

  • 从快速原型到价值:7Rivers 将成熟的语义建模模式、AI 就绪度工作坊和基于 Streamlit 的快速原型结合起来,快速交付可衡量价值;

  • 可信数据转化:通过 Cortex Agent APIs 将智能直接集成到现有企业系统中,7Rivers 将可信数据转化为贯穿业务的对话、洞察和行动。

Devoteam:Snowflake Intelligence Proof of Value

Snowflake Intelligence Proof of Value(POV)是一个为期六周的加速器,旨在通过受治理的 Agentic 数据体验展示可衡量的业务影响。

  • 结构化方法:结构化的三阶段方法——Plan and Prepare、Build and Deploy、Measure and Share——围绕优先业务领域达成一致,正式确定最多 15 个高价值问题,并实施语义层和连接器,以便可靠且可扩展地回答这些问题;

  • 可衡量成果:除技术设置之外,Devoteam 还嵌入变更管理、KPI 跟踪和高管级报告,以量化采用情况、生产力提升和决策加速;

  • 扩展能力:最终成果不仅是一个可运行的 Snowflake Intelligence 平台,更是一套经过验证的蓝图,可用于将解决方案在不同领域、地区和用户群体中工业化并扩展。

Kipi.ai:Snowflake Intelligence accelerator

Kipi.ai 的 Snowflake Intelligence accelerator 是一个为期八周的实施项目,使客户能够开始使用 Snowflake Intelligence,快速从传统 BI 工具转向 AI 能力,加快实现价值的速度,从而推动竞争优势和运营效率。

  • 更快决策并降低洞察延迟:为业务用户提供对可信企业数据的即时对话式访问,使其无需依赖分析师或手动报告周期即可进行实时决策;

  • 加快 AI 投资的价值实现:更快交付生产就绪的对话式分析和 AI 助手,通过自动化洞察、自助式分析和减少运营工作量来释放可衡量的 ROI;

  • 企业采用与 AI 扩展:通过用户赋能、治理对齐和采用路线图,将 AI 洞察嵌入真实业务工作流,并在各部门扩展智能 Agent。

Merkle:Snowflake Intelligence evaluation framework

组织正在部署对话式分析,但缺少系统性方法来判断答案是否正确。没有这种信心,采用就会停滞。Merkle 开发了一个严格的评估框架,并配套专用应用程序,用于评估 Snowflake Intelligence 部署,覆盖 text-to-SQL 准确性和 Agent 响应质量。

  • 结构化诊断:该解决方案会针对客户的语义模型运行结构化测试套件,对失败模式进行分类,并准确呈现系统在哪些地方出现问题。它结合确定性方法和 LLM-as-judge 方法,并可灵活支持根据每个组织的用例定制评审器;

  • 构建在你的环境中:该评估框架完全运行在客户的 Snowflake 环境内。数据不会离开其边界,结果完全透明,组织能够完全控制用于证明系统表现的证据;

  • 不断累积的信心:组织获得评估基础设施,用于建立基线、持续验证变更,并构建推动真正采用的持续改进流程。

开启你的 Snowflake Intelligence 之旅

Snowflake Intelligence 并不局限于某个部门、某条工作流或某个行业。作为企业智能 Agent,它使团队能够从碎片化数据和缓慢分析,走向深入、可解释的洞察——不仅回答正在发生什么,还回答为什么会发生。从医疗到金融服务,从营销到联络中心,模式是一致的:以可信、自然语言方式访问企业数据,可以释放更快速、更自信的决策。

我们也看到组织可以通过多种方式起步。有些组织会与专家合作,部署特定行业 Agent,加速迁移和现代化工作,或验证并扩展企业级智能项目。另一些组织则可能直接从 Snowflake 内部开始,让业务用户能够自行获得受治理、可追溯的答案。

这些合作伙伴解决方案不仅展示了我们生态系统的深度,也展示了 Snowflake Intelligence 本身所能实现的广度。

无论你是在现代化数据平台、搭建第一个对话式分析 Agent,还是将智能直接嵌入运营工作流,Snowflake Intelligence 都能提供安全、企业就绪的基础,改变你的组织使用数据的方式。

准备好看看企业智能能为你的业务释放什么价值了吗?

了解 Snowflake Intelligence 如何为整个组织提供安全的、AI 驱动的数据工作流。

原文地址:https://www.snowflake.com/en/blog/snowflake-intelligence-partner-solutions/

点击链接立即报名注册:Ascent - Snowflake Platform Training - China更多 Snowflake 精彩活动请关注专区