獵云精選；文/孫媛

時隔14個月，瓴羊更智能了。

9月20日，在2024云棲大會的瓴羊專場論壇上，涌動的人群已經擠到門口，而里面，阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇正在匯報著最新進展。

首先映入眼簾的是一組數據，瓴羊已經服務了將近超5萬家企業，深度賦能24種行業，而數據背后，更吸人眼球的是這一年多來，瓴羊Data×AI的質變成果。

我們看到，智能體在瓴羊分析、營銷、客服這三大核心應用場景現身，當BI和大模型結合，智能小Q能夠把自然語言變成一個個數據指標，智能營銷助手可以3分鐘一鍵生成超10款海報，Quick Service 2.0更是送上“真”智能客服，不僅是你的貼心小二，更是人工客服的提效利器。

而這還只是應用側的變化，在數據側上，DataAgent的加入，更是讓企業只需三步，就可以構建出專屬的數據資產智能體。

從這里便可以看出，AI已在瓴羊無處不在。

回想起去年7月，在“ALL in ONE”數智新勢能大會上， 也是一身白色襯衫的朋新宇彼時就認為“智能化是大模型加上好數據”，并透露出接入大模型全面升級的計劃。

再到現如今，從數據側到應用側的AI產品一一落地，瓴羊正如朋新宇所言，正在跑通把AI送到場景的最后一公里。

阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇何以跑通？解構三大場景、重構業務能力

對于AI，有一個通用公式，即算力+算法+數據，而這三者的關系，于企業而言，朋新宇也有一個很形象的比擬。

“如果企業是一個人，那么算法、算力、數據就對應智力、體力和血液，而人生就像是舞臺，舞臺就是企業所對應的場景。”

也就是說，沒有場景，企業即便空有一身AI能力，也無用武之地。而現在瓴羊做的一件事就是要讓場景里的AI能力無處不在，如水般滲透企業的方方面面。

如何解，瓴羊分為兩步走，第一步是場景的解構，即確定在哪些場景痛點中應用AI解決問題；第二步則是業務的重構，即將AI能力有效整合進具體的場景中。

故而在應用側上，我們能夠很具象地看到瓴羊的動作和變化。

在數據分析場景中，瓴羊旗下的BI產品Quick BI經AI重構后，以極速響應為核心能力，有效解決傳統BI的等待時間長、數據口徑統一難和滿足老板個性化需求三大痛點，極大提升工作效率和用戶體驗。

告別過去找個數據報表需要花5分鐘思考+半小時整理+循環確認，現在瓴羊直接把BI和大模型結合以后，給每個老板和數據分析師送上了“智能小Q”。

用戶只要問他所想，就可以把自然語言變成所需的數據指標，同時還可以把指標變成一個固定的報表，給到其它部門去傳閱和共同編輯。

簡而言之，就是把過去一周解一個問題的數據分析閉環用幾秒鐘的聊天問答完成，實現“ChatBI”。

再到營銷場景，更是苦于“不準”，千人千面好聽但難做，朋新宇看到“大部分人在檢驗報告、做ROI和效果上，都是三分靠努力，七分靠想象和意會。”

但在智能營銷的時代，他表示故事截然不同，語言模型、生圖模型等串聯全部營銷場景，加上AI和數據閉環，已經真正實現智能營銷。

在此次云棲大會上，瓴羊新一代數據+ AI 的智能營銷增長平臺Quick Audience將生成用戶數據洞察報告的時間縮短50%。簡單來說，千萬商家在找準目標客戶畫像并且打造爆款新品時，所需花費的時間精力比以前少了一半；而智能時機觸達技術通過智能分析，優化溝通時機和渠道，將觸達可見率提升至90%。

舉個例子，用戶是睡前還是剛醒來更愿意打開品牌的促銷信息，什么時候才是和用戶溝通的最佳時機，這些問題現在都可以通過AI來解決。

談完分析跟營銷，再來看看瓴羊將AI Agent完整落地、可覆蓋客服“全場景”的智能客服產品Quick Service 2.0，你會發現這是一場C端至B端的共贏。

過去，傳統客服機器人往往一問一答，還會答非所問，而問題處理時效不一，甚至可能長達數天，直接損害了消費者體驗。

為了更懂消費者，在智能化上，瓴羊一是在問答場景下，把大模型+企業自身的業務數據，形成了大小模型結合去做AI的智能問答，使得問答準確率達到93%。

二是在客服的后臺效率上，提供了大模型的輔助工具，幫客服快速形成智能摘要，再自動提交工單，把人工客服處理問題所需時間從10分鐘縮短至最快5秒 。

在瓴羊副總裁林永欽看來，這不僅是在實現提效降本，更是通過提升消費者體驗，把客服從成本中心往價值中心去轉變，為企業創造價值的增長。

“這就類似在場景內插入AI大腦，讓瓴羊的工具更靈活、更強大，從而解構已有的服務場景，去重構瓴羊的能力。”

這次云棲大會，我們看到瓴羊這場產品智能化征途，并不是基于AI去“無中生有”做新場景，而是基于已深耕的核心場景用新一代AI技術和數據去做工具的質（智）的升級。

數據定義AI軟件，瓴羊手持“兩板斧”

說完了應用側，再往下down看一下數據側。

在朋新宇的劃分中，瓴羊產品為兩類，上層是需要行業know-how的專用產品，即針對上述的分析、營銷、客服場景，下一層就是無行業特征差異的通用產品，即數據治理和數據流通服務。

之所以說是下一層，是因為企業有了更多聚焦某個場景的高質量精準數據，才能更好地與AI相結合在具體場景應用到極致，這就是自下而上的影響。

林永欽認為，這就好比大模型拼數據，喂越多、能力越強，在AI時代，有了數據、找到數據、買到數據、用好數據等供給，也能夠在推動軟件向前走時，把數據轉化成AI的能力，最終實現正向循環。

所以，在數據側上，我們看到瓴羊有“兩板斧”。

于內，為了讓企業要做好自身的數據治理，解決私有化部署個性化但高成本、公共云雖便宜但有著標準化限制的兩大問題，瓴羊智能數據建設與治理平臺Dataphin今年跟AI結合后，面對中小企業推出來了兼顧個性化和性價比的新一代智能數據治理。

不僅提供了半托管服務，將部署時間從幾天縮短到1小時，還推出敏捷版支持企業低成本啟動，并隨著業務發展靈活擴展數據系統架構。

數據治理可以讓數據變好，于外，數據流通則可以成為補充數據量不足、數據豐富性不好、數據標簽不夠準確的有力利器。

去年，瓴羊就開始構建一站式數據流通服務“瓴羊港”，包括數據的尋、買、管、用，目前已達成和30多家頭部數據方的緊密合作，平臺上流通的應用場景和行業標簽多達3000多種。

通過橫向的通用產品和縱向的專用場景相結合，朋新宇表示，瓴羊的產品就類似于積木，可以拆搭和整合，實現為不同規模的企業按需提供模塊化的服務。

對所有大模型Open，14個月完成PMF“超跑”

講了這么多，你可能會好奇瓴羊產品智能化屢次提到的AI能力到底從何而來。

把時間線拉回到2022年11月談起，你會更理解瓴羊在AI時代下的角色。

當ChatGPT的第一朵浪花打來時，朋新宇回憶道，瓴羊花了近3個月理解和消化，但內部很快達成共識，產品公司的定義不會變。

從瓴羊內部普世價值觀出發，朋新宇表示瓴羊一直是從客戶中來到客戶中去，即做客戶想要的，二是沒有調查沒有發言權，不一窩蜂跟風，三是先做好人再做好事，做不好的就不做。

他表示，從這三點出發，瓴羊不會去做大模型。

從根本上說，作為阿里巴巴2021年成立的全資子公司，瓴羊主營數據要素服務。從大模型的算力算法數據三要素看，瓴羊的優勢在于數據，其發展史可以最早追溯到2012年的One Data，源自阿里巴巴最佳實踐的“十年磨一劍”。

行至彼時，瓴羊有著從阿里巴巴到服務千行百業的數據技術能力和方法論的沉淀，也有了能夠快速把企業內數據集成好、建設好的產品和工具。

再到客戶想要的，朋新宇更是明確調查出市場不缺大模型，而是缺AI應用。

曾有客戶問他為什么瓴羊不做大模型，他笑道，如果做，你會買嗎？對方一笑而過，答案顯而易見。

瓴羊要讓大模型無處不在，唯有進到產品和場景里面去，而至于是接入什么大模型，客戶不care，他們的關注點在于給業務帶來價值的產品。

這也讓朋新宇堅信，瓴羊要做的，就是洞悉所服務的場景和賽道后，直接幫助企業選擇全球最好的模型解決方案，把數據（合適的行業數據）跟AI（基礎大模型）兩要素結合，揉起來落到場景里面生產ToB的有效生產力工具。

故而，在去年7月放出全面接入大模型升級的信號下，瓴羊的打法是“深”在場景應用，“快”在對通義千問等所有的大模型open并迅速接入，不斷做大小模型應用到場景里面的調試，也才有了今日瓴羊在所有企業客戶場景里快速形成正反饋閉環后的“認”。

目前，瓴羊已經推動了通義千問大模型與實際業務有效融合，已成功落地多家企業客戶。截至今日，瓴羊完成了基本上大部分客戶的POC和PMF的測試，開始進入到GTM。

據朋新宇透露，有一位游戲分發客戶在跟瓴羊深入共創AI產品跟其場景的匹配時，已經在內容付費轉化上獲得了超20倍的提升。

以智能化降門檻，瓴羊“普惠”進一步拓寬

讓商業更智能的背后，細究之后會發現，瓴羊進一步朝著讓數據更普惠的使命進發。

7年前從阿里經驗和沉淀定義的Dataphin，在服務中海油、電信運營商等大型客戶后，瓴羊副總裁王賽敏銳地洞察到中小微企業包括傳統制造業在數字化上的人才和成本壓力，這才有了最新推出的Dataphin敏捷版，輕量化整個產品能力架構更好地去適配小微企業需求。

再到數字化營銷上，瓴羊也勇于啃市場薄弱的硬骨頭。

與已經形成營銷閉環的電商平臺不同，負責營銷場景的瓴羊副總裁林鳴暉注意到，很多有線下門店業態的企業數字化自主能力差，要想數字化，不僅需要把客戶為主的各個域連接起來，還需要切入其線下生意周期，玩法與線上可以說是迥然不同。

這既是一個在谷底的市場空間，也是他看到的新機會所在，反向要求瓴羊在應用層面抓住一個真問題、小問題去實踐數據服務。

而無論是中小企業，還是傳統門店，都是因為瓴羊在實際結合AI能力降低工具使用門檻后，直接帶來了更廣的客戶群體。而客戶里面，朋新宇注意到，金融、IT等技術類企業跟包括制造業在內的傳統行業已經兩頭率先行動，尤為積極尋找能力變革。

同時，之前存量的應用場景，在AI接入軟件后，也都有了新的想象力，最顯而易見的就是撲面而來的客戶需求。

朋新宇笑道，很多企業看了demo都想跑來應用，但是場景接近也不一定能完全貼合，需要有人幫企業去做最后一公里的落地。

為了打好輔助，這段時間瓴羊內部還專門成立了客戶成功部CSM，主打開一條從幫客戶理解、再到用得上、最終用得好的快速通道。

此外，在轉化存量市場和拓寬增量市場外，瓴羊還跟著供應鏈和品牌客戶踏出了出海這一步，在海外市場推出了英文版進行小規模試水。

在這場AI推動的新一輪數字化征途中，朋新宇說企業離不開三材，即器材（軟件）、耗材（數據）和人才。

其中，好的耗材能讓器材更靈光，而人才則是團隊新血液供給，有無面向AI、數據和未來，決定了企業下半場的變革、躍遷和升級。

所以，瓴羊要跑得快，快到用時間和能力去抓住和追上這一波機會，讓更多企業能真正用上。

再回首，AI已接過互聯網的棒，成為新質生產力，而以瓴羊為代表的數據服務商，正載著它跑入萬千企業，跑入尋常百姓家。