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案例名称

移动决策集成Smartbi语音查询项目

案例简介

移动决策集成Smartbi语音查询项目是某保险集团客户（以下简称“客户”）为满足更简单智能的数据分析需求而建设的，该项目通过引入自然语言分析、知识图谱、推荐算法和机器问答等人工智能技术，结合客户的实际业务，使得系统可以理解用户的数据分析需求，丰富数据分析和查看的形式，实现与时俱进。

创新技术/模式应用

经过长期的信息化建设，目前客户使用BI工具查看数据已成习惯，据后台统计，企业高管一年内查看数据报表达到数千次。随着技术的不断发展，企业使用的数据的规模和复杂度已经逐渐超过人工手动可以处理的程度，静态报表、仪表板等传统工具已经不能满足需求。

因此，客户联合广州思迈特软件有限有限公司（简称：思迈特软件）开始建设企业内部移动决策集成Smartbi语音查询项目，该项目采用了Smartbi自主研发的自然语言分析工具 NLA。Smartbi NLA利用了NL2SQL技术，将自然语言通过神经网络转化为计算机可以识别的数据库查询语言。用户通过语音或者键盘输入后，“智能小麦”会将输入的自然语言转为语言元模型的形式，通过小麦内置的知识抽取算法，经过深度学习模型将元模型转化为机器可以理解的数据库语言。最后通过Smartbi预置的查询引擎和图形引擎，快速准确的找到用户想要的查询结果，自动生成图形输出。

1、项目总体架构

· 用户问句：用户语音(文字输入)后进入意图分类模块（意图分类是基于深度学习的算法服务用于判断用户想要执行操作种类）；

· 意图分类：根据用户问句，识别出该问句应该提交给哪个服务处理（自然语言查询、元数据查询、知识库问答）；此流程仅介绍自然语言查询服务，其他查询模块暂无实现；

· 自然语言查询引擎：（Smartbi基于Bert模型开发的自然语言识别引擎），接受到查询请求后，首先需要解析自然语言结构，通过模型和算法，解析出各查询要素，并生成Smartbi内部定义的查询定义；

· Smartbi：Smartbi查询引擎获取到查询定义后，根据查询定义内容，自动识别使用Smartbi的哪种查询资源（即席查询、透视分析、自助仪表盘）执行查询；在确定具体的查询资源后，会调用Smartbi具体的查询资源接口生成查询，并执行查询，然后将查询结果返回到前端，给用户展示。

1.1部署架构

· 独立部署：NLA中的机器学习模型需要大量计算资源，故需要独立部署；

· 语音需要外网访问：Smartbi NLA专注于自然语言分析领域研究，故语音转文本服务由第三方提供。如果不使用语音输入，提供文本输入的方式；

· 软/硬件要求：NLA产品要求Smartbi产品为V9.5以上版本；Ubuntu和Centos系统建议Ubuntu-16.04.3-desktop-amd64和 CentOS-7-x86_64-Minimal-1908版本；最低配置要求：NLA核心服务组件，8核心（X86）CPU，32G+内存，1TB+硬盘，单独部署，独享一台服务器的计算资源；

1.2功能架构

· 多轮对话：系统和用户以对话形式，让用户不断补充信息，进而达到用户通过语音指令实现对数据的剖析。例如，“查看2021年汽车销售量”，基于第一轮查询结果，用户紧接问“按季度，销售量降序查看”，系统给出相应图/表；

· 数据查询：基于Smartbi业务主题，对用户语音/打字输入的自然语言进行处理，转成SQL语句查询数据，根据查询结果的实际情况，选择展现图或表，该查询结果可以直接保存为Smartbi资源；

· 控制报表：对于预先制作好的报表，用户通过自然语言进行报表打开操作，含参报表还可以通过语音进行参数切换。

2、创新点

（1）查询便利

原来多张报表在手机上查询操作不方便，通过NLA系统按需问答查询，提高查询便利性

（2）语音APP集成

Smartbi AI功能需要集成到用户app上，在用户app上形成一个可跳转至AI语音提问界面的功能图标，用户登录app点击图标可跳转至查询界面

（3）融入环境

与公司主要系统集成，使之与现有系统环境融为一体；

（4）数据聚焦

定制业务数据模型，所有展示内容均为使用者关心的数据；

（5）性能保障

系统部署高速缓存库，启用高速缓存机制，同时避免需要查看最新数据时，发现查出来的是缓存过的旧数据，满足T+1数据时限要求，提高查询效率。若缓存机制达到不了预期查询效果时可采用MPP方式处理，提高查询效率，达到预期效果。

项目效果评估

3、项目成效

（1）降低学习成本

通过建设移动决策集成Smartbi语音查询项目，客户高层领导不再需要记住指标、报表的情况，只需要每天通过手机以对话方式询问想看的数据，就能快速准确地掌握企业经营情况。完全脱离传统的报表体系，也无需预先设计报表，系统即可根据语音输入自动生成最优的可视化结果，极大地降低数据分析的门槛，节省了学习成本。

（2）提高企业管理效率

企业管理人员在移动端上进行对话式分析，不需要记住指标、报表内部的情况，随时随地都能通过手机以对话方式询问想看的数据，快速准确地掌握企业经营情况，提高企业管理效率；

（3）提高业务流程效率

高管不再需要手工操作报表，把时间精力集中在数据分析上；当需要进行复杂的分析时，无需登录PC端，随时随地在手机上即可实现，极大提升了高管的决策效率，真正做到数据为业务服务；

项目牵头人

楚彬彬，项目经理

[Source]

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