將您的企業數據連接到 AI 的最佳方式是什麼？

簡要概述

生成式AI正在轉型商業智慧，通過使用RAG、代理式AI和整合的BI平台等工具，在保障敏感資訊的同時，實現安全的數據驅動決策，並將可行的洞察直接傳遞給用戶。

生成式AI正在重寫數據驅動商業策略的玩法。繁瑣的流程正逐漸自動化和對話化，為“決策智慧”的新時代鋪平道路，這一時代的特徵是能在恰當的時間和地點，簡單而精確地呈現強大的洞察。這是一個AI能即時展現高層領導所需趨勢，幫助他們快速且有信心做出決策的世界。

在過去兩年中，我們見證了AI在商業智慧能力上的巨大飛躍，但也存在一個警示。組織在擁抱生成式商業智慧之前，必須將AI模型與高度敏感的商業數據連接起來，確保不會造成資料外洩。

向量化、RAG、MCP和代理技能是幫助彌合這一差距的格式和協議，但在這個新興領域，目前尚未出現行業標準的單一解決方案。當然，將機密財務報告和個人身份資訊上傳到像ChatGPT這樣的公開AI平台，安全性幾乎等同於直接貼到Instagram。

NetCom Learning的AI專家Cheryl Jones解釋說，一旦有人將電子表格提供給這些服務，就無法預測資料何時會被公開洩露。“ChatGPT最主要的安全風險之一是無意間資料外洩的可能性，”她在一篇部落格中寫道。“員工可能會輸入機密公司資訊、客戶資料或專有算法，這些資料可能會被用於模型的訓練數據中，或在未來的輸出中暴露給其他用戶。”

從RAG到豐富的BI洞察

許多組織不直接向ChatGPT提問，而是投資建立由專有大型語言模型（LLM）驅動、連接企業資料庫的定制聊天機器人。一種方法是使用“檢索增強生成”或RAG技術，動態提升LLM的知識，通過檢索並整合外部數據來改善回答的準確性和相關性。這是一種在不改變模型算法或訓練的情況下，對AI模型進行“微調”的方式。

RAG系統從外部資料來源收集數據，並將其拆分成小而易管理的片段，這些片段來自存儲在向量資料庫中的數值嵌入，使其可被LLM搜索。這樣，LLM就能在用戶查詢相關時，展現出相關的數據片段，並將其加入原始提示中，以生成受連結資料影響的回應。

Binariks的產品解決方案主管Helen Zhuravel解釋說：“任何成功的RAG系統實施的基礎，是一個模組化架構，通過智能檢索將原始數據連接到語言模型。這種結構讓團隊能保持回應的準確性、時效性，並基於內部知識，而不需要每次更新都重新訓練模型。”

但RAG並非免疫於將資料直接提供給AI聊天機器人所帶來的安全問題，也不是完整的解決方案。單靠RAG，LLM仍無法提供傳統的商業智慧，因為這些模型仍設計成以對話方式輸出洞察。RAG缺少BI平台的傳統構件。為了生成完整、互動的報告和儀表板，組織還需要整合完整的商業邏輯、數據視覺化引擎和數據管理工具與LLM協作。

盒裝即用的GenBI

幸運的是，組織也可以選擇購買現成的生成式BI系統，如Amazon Q in QuickSight、Sisense和Pyramid Analytics，這些平台看起來更像傳統的BI平台。不同之處在於，它們與LLM原生整合，提升可及性。

Pyramid Analytics採用即插即用架構，能將第三方LLM直接連接到Databricks、Snowflake和SAP等資料源，免去建立額外資料管道或特殊格式化的需求。為了保護敏感資訊，Pyramid完全避免將原始資料傳送給LLM。

Pyramid的CTO Avi Perez在一篇部落格中解釋，使用者查詢與底層資料分離，確保資料不會離開客戶控制的環境。“平台只傳遞純文字請求和語言模型生成答案所需的上下文，”他指出。

例如，若有人詢問不同地區的銷售與成本，Pyramid只會傳送查詢和有限資訊給LLM，例如元資料、架構和語義模型，以提供上下文。“實際資料本身並不會傳送，”Perez說。“LLM會利用其解釋能力，傳回適當的解決方案，Pyramid引擎再用來撰寫、查詢、分析和建立內容。”

其他生成式BI平台則以不同方式處理AI與資料庫的連接。Amazon Q in QuickSight通過將所有內容保持在AWS環境中來解決安全問題。此外，Amazon承諾不會使用客戶的提示和查詢來訓練支援Amazon Q的底層模型，以防止資料洩漏。

生成式BI平台讓商業智慧變得更易於存取和操作。由於提供對話式介面，非技術用戶可以用自然語言提示來挖掘所需答案，也能利用AI自動建立儀表板和視覺化，協助用戶進一步探索資料。

用戶甚至可以生成完整的報告和情境摘要，將靜態資料轉化為可解釋的故事，更容易理解趨勢和異常。

代理式BI的可行洞察

為了讓商業智慧更具可行性，一些組織選擇將RAG流程與基礎的“代理式AI”技術結合，如Agent Skills和Model Context Protocol（MCP）。目標是將BI從被動報告工具轉變為自主系統，能理解關鍵洞察，甚至根據發現執行任務。

Agent Skills是由Anthropic開發的一個模組能力庫，使AI代理能執行特定操作，例如建立PDF文件、調用特定API或進行複雜的統計計算。這些技能可以由代理在需要時啟用，代表人類執行工作。

同時，MCP是一個開放的通用標準，連接LLM與外部資料源和軟體工具。它使AI代理能安全且有結構地存取即時系統和工具，無需建立自訂連接器。

這些技術具有協同作用，適用於商業智慧的範疇，結合創造出新型的代理式BI工作流程。例如，若用戶詢問“為何南部的銷售下滑？”，代理會用MCP拉取相關上下文，如用戶角色和存取權限、之前存取的報告，以及公司CRM平台的即時資料。

接著，代理會用RAG檢索相關資料，如區域行銷計畫、會議記錄等，以找出銷售下滑的原因。找到答案後，代理會運用Agent Skills採取行動，例如生成摘要報告、通知負責的銷售團隊，或更新ERP中的預算預測。

Cisco的CMO Aruna Ravichandran對代理式BI及其推動“連結智慧”普及的潛力持極度樂觀態度。“在這個新時代，協作將無摩擦進行，”他預測。“數位工作者能預見需求，協調任務，並在問題浮現前解決。”

儘管如此，RAG、MCP和Agent Skills仍處於實驗階段，許多人對其長期採用持懷疑態度。目前尚未建立標準框架來構建代理式BI工作流程，因此，至少在短期內，它們可能只會由資源豐富、人才充足的大型組織所擁有。

人人皆可AI增強的決策

從某種意義上說，LLM資料存取是通往真正決策智慧的最後一哩路障，讓任何人在需要時都能展現強大的洞察。一旦破解，決策將不再局限於分析師團隊或高層，而是融入日常商業運作的每個層面。

越來越多的員工參與策略性問題解決，這具有深遠的影響。成功將自身資料與AI驅動分析整合的組織，實質上將企業資訊從孤立資產轉變為每位員工都能運用的決策語言。