网易数帆发布对话式BI产品，试图抓住垂类大模型的机会 又见美女基金经理被骂

网易数帆发布对话式BI产品，试图抓住垂类大模型的机会 又见美女基金经理被骂， 

网易数帆发布对话式BI产品，试图抓住垂类大模型的机会

8月10日，网易数帆发布了AIGC技术方向的对话式BI（商业智能）产品有数ChatBI，相较于目前正在流行的对话式产品，有数ChatBI主要想强调的属性在于“数据的可信”。

网易数帆大数据产品线总经理余利华表示，数字化时代，多个经营环节需要用数据支撑决策已经成为常态，企业数据分析需求量大幅度上升。

以网易数帆某客户为例，其月均数据分析需求量超过了200，策划、运营、用户体验、QA等不同岗位都提出了用数的需求，其中运营相关的临时或紧急的需求占比很高。但由于数据分析流程的专业性和分析人才的稀缺性，传统数据分析显得耗时而低效。

AI产品尽管可以帮助提升效率，其答案的可信度却很成问题。网易数帆方面表示，类ChatGPT产品并不能带来完全准确的回答，主要原因在于两点，首先，类ChatGPT产品更擅长处理自然语言文本数据相关任务，并非专门为数据分析而设计；其次，通用大模型可能存在捏造事实，也即“AI幻觉”，在BI领域可能是捏造字段，这在数据分析中可能成为致命问题。

于是，在数据分析领域对抗“AI幻觉”出现的可能性，成为有数ChatBI团队的首要任务之一。

余利华表示，“AI幻觉”的产生是由于训练数据不足、文本与表示之间的编解码错误等因素，于是团队打造可信的ChatBI需要在需求理解、过程验证、用户干预和产品运营四个方面着手。

具体而言，网易数帆需要借助大模型的语言理解能力，先进行用户的需求分析，并帮助BI初级使用者通过需求分析内容判断系统的取数步骤是否正确；过程验证指的是借助基于大模型的NL2SQL能力实现复核，余利华介绍，为了提升NL2SQL能力，网易数帆有针对性地定制生成和优化了超过30万不同类型的问法和SQL，目前调优出的NL2SQL领域模型，效果已达到GPT-3.5的水平；用户干预即将数据模型和查询条件结构化，用户可切换数据模型或者查询条件；产品运营方面则构建了运营反馈机制，用户可反馈数据准确性，管理员通过运营知识库、标记及优化badcase提升数据可靠性。

在实际应用中，以大型连锁超市的销售部门场景为例，产品人员输入“我想看今年上半年华北地区每个月的利润”，有数ChatBI可给出相应结果，并用自然语言描述了查询的逻辑与步骤。掌握SQL的专业人员可以点击“更多”按钮查看对应的SQL。如果逻辑有误，例如用户想看“订单日期”在上半年的数据，但是AI筛选的是“发货日期”，用户可点击“修改查询条件”进行对校正。

从产品发展的角度看来，网易数帆当下对于通用大模型和垂直行业大模型到底更偏向哪一方？

网易副总裁、网易杭州研究院执行院长、网易数帆总经理汪源对界面新闻等媒体表示，“原则上来讲，我们现在的实际情况是既做通用的大模型，也做垂直的大模型，这两者之间是支撑的关系，（但）最终的出口是做垂类的模型，而且是应用在我们所最关注的两个领域，一个是软件开发、一个是数据分析。”

他表示，为了做好垂类模型，团队本身需要一个“公共底座”，也就是网易“玉言”模型。目前，该模型由网易的核心实验室和行研的人工智能团队两个团队为主，后期会加入更多集团其他团队共同打造网易集团的大模型底座。


又见美女基金经理被骂

民生加银的一位美女基金经理陈洁馨近日被热议，高颜值高学历的她所管产品的业绩差的令人不忍直视。

2022年1月10日-2023年8月21日所管的民生加银医药健康任职近两年的时间回报是近-50%。这也能理解，毕竟医药行业连着几年难做，申万一级行业中医药都是负收益。

目前在管就一只，民生加银创新成长混合，从2021年12月3日至今任职回报-73%(A类份额)。

从各阶段业绩看，都排在同类之后，尤其是近三年-71.93%，倒数第一。

民生加银创新成长混合在陈洁馨管理期间前十大重仓股几乎每个季度都在变化，调仓换手率高。

公开信息中对陈洁馨的介绍是，

专注成长股赛道，布局创新驱动+消费升级，同时有多年医药行业研究经验，具备自下而上挖掘产业链个股的敏锐嗅觉。

实践出真知，显然她没做到。

其实吧，不止陈洁馨，作为一名在2022年左右才开始做基金经理的“新锐”，干得不好的大有人在，甚至不客气的说是常态，只不过吧有些人摆烂，有些人还在努力挣扎。