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搶先體驗｜AI原生的Moka Eva如何讓HR早下班？

Monika
2023年9月14日
HR智庫

AGI時代，無論產(chǎn)品研發(fā)、市場營銷、財務管理還是客戶服務，在經(jīng)營各環(huán)節(jié)使用數(shù)據(jù)支撐決策已成為企業(yè)的日常，企業(yè)數(shù)據(jù)分析需求暴增。

同樣，AGI 技術的變革離不開數(shù)據(jù)要素的驅(qū)動，而 AGI 在組織管理場景下的應用又將創(chuàng)造大量新的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源的完整性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的可信性以及數(shù)據(jù)資源的合規(guī)性，成為 AGI 時代橫亙在企業(yè)管理面前的三座大山。

如何加強數(shù)據(jù)管理，大幅提升HR人員的工作效率？還能讓HR擁有更多高質(zhì)量決策？同時，還能提升員工體驗？Moka Eva給這些問題提供了「解法」。

那么，「對話式BI」到底有哪些秘密武器，今天我們就給大家詳細介紹一下！

首先，我們先來看看傳統(tǒng)BI的發(fā)展現(xiàn)狀，并以具體的案例看看它究竟如何。

BI是在打通企業(yè)數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成和統(tǒng)一管理的基礎上，利用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)可視化與分析技術，將指定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識的解決方案，其價值體現(xiàn)在滿足企業(yè)不同人群對數(shù)據(jù)查詢、分析和探索的需求，從而為管理和業(yè)務提供數(shù)據(jù)依據(jù)和決策支持。

傳統(tǒng)BI工具的有效使用，通常要求用戶具有一定的技術背景和數(shù)據(jù)查詢、語言等專業(yè)知識，非技術人員通常很難方便的獲取并解讀數(shù)據(jù)和指標，難以快速決策和進行業(yè)務監(jiān)控。

傳統(tǒng)式BI以IBM的Cognos、SAP的BO等國外產(chǎn)品為代表，其優(yōu)勢是面對大數(shù)據(jù)量時具有高性能和高穩(wěn)定性，劣勢也十分明顯——數(shù)據(jù)分析的能力和靈活性差。根據(jù)Forrester的報告，如今采用傳統(tǒng)式BI的企業(yè)或機構(gòu)中，83%以上的數(shù)據(jù)分析需求無法得到滿足，這表明很多企業(yè)重金打造的BI系統(tǒng)幾乎成為擺設，收效甚微。此外，項目耗資不菲、實施周期極長、風險大、對使用者技術要求高等特點，也不利于傳統(tǒng)式BI的推廣和普及。

以IBM的Cognos Analytics為例

優(yōu)點

Cognos Analytics的主要優(yōu)勢在于擁有強大的數(shù)據(jù)庫平臺、在數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)整合以及中間件領域?qū)I(yè)功底深厚。

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缺點

不足之處在于，一是因為是手工建模，一旦需求變化需要重新建模，學習要求較高，可視化能力較差，不夠美觀；二是價格和維護成本都很高，服務不如本土廠商，性價比不高。三是硬件要求高，Cognos Analytics需要一定的硬件資源來運行，如果計算機沒有達到最低要求，安裝可能會失敗或出現(xiàn)性能問題。

Moka Eva的「對話式BI」功能產(chǎn)品概述是這么介紹的，它是一種全新的數(shù)據(jù)交互方式，它為用戶提供了更自然、高效和便捷的數(shù)據(jù)和信息獲取方式。用戶只需要通過自然語言文本輸入，就可以快速訪問數(shù)據(jù)庫，查詢關鍵指標和趨勢。這種無需培訓的數(shù)據(jù)訪問方式，讓企業(yè)端能快速獲取所需的數(shù)據(jù)和指標，從而支持更好的決策制定和業(yè)務管理。

Moka Eva的「對話式BI」究竟如何「碾壓」傳統(tǒng)BI ？我們主要從喚醒方式、數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式、對話交互等維度，對Moka Eva的「對話式BI」功能進行了評測。

1、喚醒方式

Moka Eva的「對話式BI」喚醒方式十分簡單，只需使用者在Moka系統(tǒng)的報表中心點擊icon喚醒Eva，喚醒的速度也十分流暢，省去了太多配置的工作，讓人人都能輕松上手。

借助大模型的語言理解能力，Moka Eva就能理解用戶的提問需求，就如「員工Chatbot」一樣，不再需要單獨的關鍵詞喚醒，這對即使是完全不懂BI的使用者也十分友好。

2、數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式

數(shù)據(jù)的準確性以及顯示的條理性，是判斷一個BI產(chǎn)品好用與否的關鍵。我們通過對Moka Eva的「對話式BI」功能進行測試后發(fā)現(xiàn)，其在對相關需求數(shù)據(jù)的展示上，能夠通過表格、圖表等多元方式進行「一目了然」的展示，并給到了不同維度的數(shù)據(jù)分析。

比如，我們輸入「6月的入職情況」，Moka Eva通過表格的方式，相對清晰的梳理出6月份HR所面試過的候選人情況。

3、對話交互方式

接著，我們又測試了Moka Eva「對話式BI」的對話交互，我們緊跟上個問題，輸入「對比5月和6月的入職情況」，Moka Eva經(jīng)過智能分析后生成了各個部門在兩個月發(fā)offer率與入職率的對比圖。

可以看出，Moka Eva「對話式BI」可以根據(jù)上下文準確的理解需求，并給出相應的回答。而與傳統(tǒng)分析方式需要繁瑣的步驟不同，Moka Eva的「對話式BI」只需要對話和點選就能得到可信的結(jié)果，讓非技術人員也能輕松獲取數(shù)據(jù)和業(yè)務洞察。極大的提高了數(shù)據(jù)的可訪問性和易用性，提升整體工作效率與決策質(zhì)量。這種數(shù)據(jù)展現(xiàn)的方式，門檻更低、效率更優(yōu)、更智能。

4、需求處理方式

此外，HR和管理者可以在有網(wǎng)絡連接的任何時間和地點以自然語言與Moka Eva對話，幾秒等待就可輕松獲取需要的數(shù)據(jù)、指標和建議，做出及時的決策和調(diào)整。這減少了對數(shù)據(jù)分析人員的依賴與等待，使用戶能夠更加獨立的進行數(shù)據(jù)分析和決策。同時，能夠及時監(jiān)控運營狀況、跟蹤數(shù)據(jù)變化、識別趨勢和機會，不斷提升團隊的生產(chǎn)力，使決策更加客觀。