TigerEye如何重新定义AI驱动的商业智能

在硅谷生成式AI峰会上，TigerEye联合创始人Ralph Gootee与某机构技术业务线负责人Tim Mitchell共同探讨了AI如何变革面向市场的商业智能团队。本次访谈分享了从两家公司构建中获得的经验教训，并深入解析TigerEye如何从头开始利用AI重构商业智能，帮助组织获取可靠、可操作的洞察，避免浪费资源在定制化分析上。

从PlanGrid获得的经验教训

最大的教训是使用高技能资源构建内部分析系统，这些时间本应用于开发面向客户的功能。曾经让优秀的数据工程师研究销售指标，而不是增强产品功能。这一关键经验被融入TigerEye的开发理念中。

TigerEye的独特之处

其独特优势在于完全为AI原生构建。当其他公司还在尝试附加或探索如何与AI协作时，TigerEye从一开始就构建在生成式AI世界中。平台不依赖文本或可能引发幻觉的指标收集，而是从底层编写SQL。基于SQL构建的平台能够提供显示计算过程的答案，用户可以清楚了解胜率计算逻辑及其随时间的变化趋势。

AI技术路线规划的挑战

在AI领域，路线规划极具挑战性，因为技术迭代速度极快。唯一确定的是会有新模型推出推动进展。TigerEye专注于解决AI最困难的部分——提供100%准确的答案。目前基础模型尚不能独立实现这一点，但在代码编写方面已有显著改进。

平台通过两种方式融入路线规划：一是教授SQL编写方法，二是与基础模型的协作方式。另一个关键因素是支持的基础模型选择，目前平台与多个主流AI模型提供商合作，每个新模型发布时都会进行评估和集成考量。

模型评估与选择标准

模型选择基于两大标准：一是完整的评估框架。由于专注于销售问题，平台积累了数千个销售问题案例，清楚知道正确答案和对应代码编写方式。新模型需要通过这个框架进行测试。

二是速度性能。延迟至关重要，用户需要即时响应。即使同一供应商的不同模型，速度也存在差异，延迟指标是重要考量因素。

AI商业智能的未来发展

AI将首先在深度垂直领域的商业智能中取得突破。很难想象同一个AI解决方案能同时解决电商平台挑战和企业供应链问题。因此正深入垂直领域，探索AI需要理解的新功能。

例如在销售领域，区域管理是重大挑战：账户分配、业务细分等。正在教授AI如何优化区域分布，并与客户进行相关对话。这是当前路线规划的重点方向。

技术架构特点

• 基于SQL的精准答案生成系统
• 多模型评估与集成框架
• 垂直领域深度优化能力
• 实时响应与低延迟架构

随着AI持续重塑商业智能，成功将属于那些专注于实用、可靠解决方案并满足真实市场需求的团队。TigerEye的方法将AI能力与透明可验证的分析相结合，展现了商业智能的未来图景：团队花更少时间处理数据，更多时间基于洞察采取行动。随着技术演进，那些深入垂直领域挑战并持续聚焦客户价值的企业将成为行业引领者。