A2M演讲干货|每日互动携AIBI亮相，分享从智能问数到可信运营的创新实践

新浪财经09-10

近日，2026 A2M人工智能创新峰会在上海IBP国际会议中心举行。围绕人工智能如何从技术探索走向真实业务，峰会汇聚了来自互联网、金融、电商、汽车等行业的一线技术专家，分享AI在研发、产品、运营与管理场景中的落地经验。数据智能上市企业每日互动（股票代码：300766）携AIBI智能运营全新产品亮相峰会展区，并在“Agentic工程与企业级智能体落地”分会场带来主题分享，回应企业在AI数据分析和智能...

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A2M人工智能创新峰会在上海IBP国际会议中心举行。围绕人工智能如何从技术探索走向真实业务，峰会汇聚了来自互联网、金融、电商、汽车等行业的一线技术专家，分享AI在研发、产品、运营与管理场景中的落地经验。数据智能上市企业每日互动（股票代码：300766）携AIBI智能运营全新产品亮相峰会展区，并在“Agentic工程与企业级智能体落地”分会场带来主题分享，回应企业在AI数据分析和智能运营实践中普遍面临的关键问题。\n　　现场，每日互动（个推）以“Agentic数据分析驱动企业智能运营：从智能问数到策略执行的全链路工程实践”为主题进行了实战分享。每日互动技术专家没有从模型参数或产品功能讲起，而是抛出了一个真实的业务问题：“上个月华东新客支付转化率为什么下降12%？”这个看似简单的问题，往往需要运营、数据和技术团队反复确认指标口径、数据来源和业务背景，才能得出真正可用的结论。\n　　如果交给缺乏业务语义的通用AI，系统可能只会回答“或与渠道流量和用户留存有关，建议进一步排查”。这样的回答听起来合理，却很难直接支持决策。每日互动指出，企业数据分析的难点从来不只是生成SQL，而是让AI理解企业自己的指标定义、业务事件、客群关系和历史经验。只有先弄清楚“转化率”采用什么口径、促销活动是否改变了流量结构、过去是否发生过类似事件，AI才有可能进一步解释“为什么发生”，并判断“接下来怎么做”。\n　　针对这一问题，每日互动在实践中构建了OntoOS企业语义底座，将企业的数据、知识、规则和治理组织为可运行的业务语义。演讲中，每日互动技术专家以“指标、事件、渠道、策略”四类对象为例，展示了如何把模糊的业务问题拆解为可计算、可追溯的分析对象：指标明确“怎么算”，事件记录“发生了什么”，案例沉淀“过去怎么做”，运行时则负责支撑查询、诊断、策略和执行。\n　　OntoOS的价值并不在于简单建立一个知识库，而在于为AI分析建立稳定的语义边界和治理机制。每日互动将其划分为指标契约层、事件层、案例层和运行层，分别解决指标口径、业务变化、历史经验和实际执行问题。例如，一项“支付转化率”不仅对应一个名称，还需要明确计算公式、时间字段、排除条件、数据来源、负责人和版本号；一条历史运营经验，也不能只是聊天记录，而应包含观察事实、支撑证据、决策动作和最终结果。\n　　OntoOS 的核心技术，是以本体为中心，将企业的业务对象、属性、关系、指标、规则、事件、动作、权限、证据和审计血缘统一组织起来，形成一个可理解、可计算、可治理、可执行的企业业务语义操作层，解决的不是“如何生成一条 SQL”，而是让 AI 真正理解企业业务、沿正确关系分析、基于可信证据判断，并在权限和审计约束下安全行动。\n　　在此基础上，AIBI智能运营将自然语言交互与企业语义治理结合起来。用户提出问题后，系统首先进行语义绑定，识别分析对象、时间范围、客群条件和数据口径；随后通过确定性查询获得事实，再基于业务规则和证据进行归因推理，最后输出带有数据来源、证据链和不确定性说明的分析结果。也就是说，每日互动AIBI给出的不是一句笼统的“主要因为促销”，而是一套能够说明事实、口径、证据和置信边界的可复核结论。\n　　演讲还重点介绍了每日互动AIBI在复杂归因场景中的多路径推理能力。当一个指标波动可能同时受到促销活动、竞品补贴、留存变化等多重因素影响时，系统可以并行验证不同假设，通过反事实检验和证据完整性评估，对主因、次因和暂不支持的原因进行区分。对于证据不足的结论，系统不会强行生成策略，而是提示补充信息或进入人工确认流程。每日互动AIBI这种“证据优先”的设计，使AI分析从黑箱式判断转向可解释、可验证的业务推理。\n　　每日互动强调，企业数据分析的终点不是得到一条SQL，而应形成“查询—诊断—行动”的完整链路。和其他的BI产品相比，每日互动AIBI的能力不止于数据分析，而是打通了智能问数、人群圈选、人群洞察、人群触达和归因分析的运营全链路。基于归因结果，AIBI可以生成策略候选，并进一步衔接人群圈选、任务编排和渠道触达；但策略不会绕过权限和审批直接执行，而是需要经过数据范围、风险等级和操作权限校验。策略执行后的转化、反馈和结果，又会回流系统，沉淀为新的案例和评测数据。\n　　这意味着，每日互动AIBI让企业使用AI的过程不再是一次性的问答，而是一个持续积累的运营闭环。一次成功的分析路径、一套经过验证的策略，经过治理后可以转化为企业专属Skills，在相似场景中被再次调用。随着实践不断增加，企业的指标口径、业务规则和运营经验逐渐形成可复用的知识资产，AI也由此越来越贴近企业自身的业务语言和决策方式。\n　　从开发者服务起家的每日互动，长期积累了深厚的数据接入、治理、分析和运营服务经验，构建了覆盖消息推送、用户运营、OneID等产品的完整开发者服务矩阵。AIBI则是这些数据能力和运营经验面向AI时代的一次产品化延伸：它关注的不是让AI“看起来会回答”，而是让AI在有口径、有证据、有权限、可审计的业务环境中，真正参与企业决策与运营。\n　　此次每日互动在A2M峰会的现场分享，为企业级Agent如何落地提供了一个清晰的实践样本：大模型负责理解、规划和解释，企业语义底座负责治理、计算、权限与证据，两者协同，才能让智能体从“会问答”走向“能运营”。这也正是每日互动希望通过AIBI探索的方向——让AI更懂企业的数据和业务，让智能运营决策更加可信，让AI能力真正沉淀为企业可持续发展的组织生产力。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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