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撰文/宇婷
Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿决定在 7 月 14 日的用户大会现场做实时 AI 新品演示。这个动作大胆且有一些“风险”。中国的“大厂”们，在 ChatGPT 4.0 的实时现场发布之后，都很谨慎地展现自家算法。一家在企业服务领域的创业公司，真的能够稳健地展示出自己的全新产品吗？
韩卿颇有魄力地拿出了准备好的数据集，他准好了回答用户一个问题—— Kyligence Copilot ——这项 AI 应用究竟有何不同？
他在发布会上用 Kyligence Copilot（预览版）模拟分析了一家企业的经营指标，并针对性得出相关工作建议。
基于虚拟数据集的现场分析，丝滑、快速地计算，展示出了 Kyligence 的 AI 算法能力和聚焦在 AI 加指标分析的独特性。韩卿在其间开了几个玩笑，没有一丝紧张。整个展示贯穿于他的演讲，顺利在线完成演示。
对于这次产品的发布，韩卿颇有信心，客户和同行也给出了积极反馈。首先，一些结论已经超出了分析师、助理和业务人员等人为给出的建议。其次， AI 应用能够覆盖公司内部所有层级员工，让每个人用起来，细化其各自独立的指标。第三，目前国内厂商将 AI 和 Copilot 融入产品之中并不少见，但想做到丝滑般产品体验很难；在丝滑的软件体验之上，融入管理方法论更是稀缺，这一点上 Kyligence 做得不错。
在韩卿的现场演示中，通过查询相关指标的进展和分析，当时 Kyligence Copilot 得出的结论包括：
“根据查询结果，最近三个月新 logo 数最少的是韩卿，他只获得了 2 个 logo 新商机。对销售团队进行培训和指导，帮助韩卿提高业绩。”
“根据归因分析结果显示，建议加强与合作伙伴的沟通，提供个性化的解决方案，增加商机来源。”
行业内同仁、媒体、分析师，陆续给产品曝光和现场展示点赞，一些业界朋友好奇于这些全部是 Kyligence 自己训练出的 AI 算法吗？以及 Copilot 带给 Kyligence 用户的新增变量是什么？
重构产品，企业服务的终极是支撑管理决策
Kyligence 并不做通用大语言模型，而是在通用大模型的基础上，做专属领域（指标）的垂直模型和应用，即通过提供指标平台和专业数智助理，助力企业的业务决策和经营管理。韩卿在产品发布会整场演示中举例 20 余个指标，在真正的业务场景中，企业内部指标会达到成千上万个，涉及到管理指标、分析数据是一件非常复杂的工程。
Kyligence Copilot 可以帮助用户通过⾃然语⾔对话获取指标，完成围绕业务指标的分析和洞察，如归因分析、目标看板，并⽀持⾃动创建仪表盘。在工作流程上，还可以推送指标到IM群组、创建任务, 以提升企业经营和管理的效率。
实际上，在 Kyligence Copilot 演示的一瞬间，整个公司的产品架构体系在过去半年间完成了重构。
新的产品架构由 AI 数智助理 Kyligence Copilot（预览版）+ 指标平台 Kyligence Zen + 企业级 OLAP 平台 Kyligence Enterprise，三者构成。
后两者成为 Kyligence Copilot 落地的支撑平台。Kyligence Copilot 是基于一站式指标平台 Kyligence Zen 的 AI 数智助理。Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬在采访中也回复记者：“ Copilot 离不开指标平台，而 OLAP 提供了必不可少且具有优势的高性能、高并发支持。”
在 AI 重构整个产品体系的过程中，Copilot 作为 Kyligence 的第三款产品，展示出了 Kyligence 对 AI 的独特定位。
图注：Kyligence Copilot 产品能力
“以前提供的是工具，今天提供的是平台，甚至是管理方法论。” CEO 韩卿向 TO B 新势力进一步道出了新的 AI 功能与 Kyligence 此前产品形成的合力。Kyligence 的指标平台将视角拉向了管理，Copilot 结合大模型能够更落地，把管理渗透到企业每一位员工的工作中。AI 分析后给出的结果，确实能够站在管理层的视角帮助到企业实实在在提升业绩。
CTO 李扬从另外一个维度补充了三款产品的关系。Kyligence Enterprise 是面向 IT 专业人员的数据管理工具，Kyligence Zen 是可以面向业务人员的数据分析工具，而 Kyligence Copilot 填补了公司要实现“人人用数”目标所缺失的最后一块拼图。
采访 Kyligence 给了我一个启发，今天我们所有的企业服务软件，都隶属于管理信息系统（MIS）这一更大范畴之中，甚至属于决策支持系统。
发布会当天现场，很多知名投资人都来和韩卿交流，比如斯道资本合伙人张矩。当下投资圈的老朋友们也达成了一致共识：企业的增长从过去不计成本，转为需要尽快盈利。
在这一前提下，能够从管理的角度去帮助企业内部进行思考，才有可能解决真正的决策级别问题。
从软件公司的发展角度看，帮助企业用户解决管理决策，也意味这一家软件公司是否有足够的张力。比如当下中国创业软件公司面临着和当年 SAP 崛起过程中相似的背景。今天的中国如同当年的德国，经历着全新一代管理思想的重塑，需要全新的软件工具所承载。这在本质上推动了 SAP 作为软件公司的壮大以及走向全球。
而现实中，SAP 通过自身技术和产品，结合内部和外部的合作伙伴，向企业导入先进的管理理念和方法，赢得了企业管理者的心智，它不仅是一款企业级软件，更重要的在于它能帮助企业达成管理目标。
以 SAP 为代表的 ERP 时代崛起，也许对今天 AI 引领中国企业软件的代际变化有重要意义。先在典型行业和头部客户中，形成行业 Know-how 模版，复制到更多企业，从而形成一个新的管理时代的爆发。
AI 带给 Kyligence 创业级软件公司 10 到 100 倍爆发的机会，如果抓住，很有可能从一个技术公司进一步迈向一家更为成熟的管理软件公司。从而帮助客户以数据为基础，从指标侧构建、输出企业经营管理体系，实现精细化运营。
Copilot 的加入不仅仅是一个插件，而是一个全新的产品线。这种质变，也是韩卿和团队最早创立 Kyligence 一直想干的事情：真正帮助到用户实现自己的管理目标。
中国企业用户，当下更需要的是管理系统，而不是办公工具。韩卿认为“ AI 可以从效率、经营、协同这三个方面给组织的运营与管理带来变革。”
成立 7 年的 Kyligence 通过发布 Copilot ，直接拉动了 AI 的引擎，这架“波音飞机”即将载着他的乘客飞向哪里？
人人用数，降低门槛到每个人都能用起来
Kyligence 一直有 AI 基因，此前的大数据分析平台就有融入 AI 增强引擎等核心技术，备受好评。但是，面对生成式 AI 的爆发，如何布局与融合确是一场紧张的时间战。早在3月份，CEO 韩卿和团队赶往美国实地调研，开始打磨产品，到7月份谨慎推出预览版本。这个过程中，经过了一系列判断和取舍。大模型出来后，CTO 李扬认为这一次大模型是真的底层技术进步，而非软件厂商PR的宣传词汇和概念，他认为这一轮的变化，涉及到技术底层和根部。
韩卿判断大模型本身并不是 Kyligence 的领域，但要参与其中成为游戏的一部分；最重要的是保持独特性，找到自己的游戏赛场。这是 Kyligence 立即产生的一个思考。
对于 Kyligence 来说，每一家企业有“无数”的指标，基于指标平台的优势，Kyligence Copilot 能够检测到整个看板指标的变化，生成总结报告。并且进入到覆盖每一个人都能使用的阶段。也就是这次 Kyligence 大会上强调的“人人用数”的理念。
Kyligence指标模版网页截图https://zen-cn.kyligence.io/templates/
指标体系：企业内部需要建立和使用很多数据指标。为便于统一管理，企业会将这些零散的数据指标按一定的业务逻辑或维度进行梳理和串联，形成一套具备业务参考价值的指标体系，并通过数据看板或接口形式，提供给管理或业务人员使用。
基于指标体系的应用，企业能够实现的价值包括：一，统一指标的计算口径，对齐业务目标，从而提升组织效率；二，反应业务经营状况，加速管理者制定商业决策；三，赋能业务人员自主用数，主动发现业务运营问题。（摘自爱分析报告）
从指标平台的产品优势，到人人用数的产品形态，Kyligence 已经找到自己的独特发展方向。这个方向在于，让行业客户、业务人员都能够理解以往复杂的指标平台产品；让指标变得简单再简单，从专业、专家，降维给普通用户和大众使用，并且将管理效率的提升落实到每一个员工。
Kyligence CTO 李扬提到一个开放性的思考方向：“如果 Kyligence 能够把蛋糕做大，把人人用数的能力放大出来，把行业指标体系的可复制能力推开，这将类似于一个新的 ERP 时代。” Kyligence Zen 指标平台 + Copilot 也会通过 SaaS 版、本地版、嵌入式版本满足不同客户的需求，让更多企业都可以拥有AI数据分析的能力。
据悉，Kyligence 与客户在 Copilot 的路线上打磨了已经有段时间，一些全新的经验逐渐浮出水面。
CEO 韩卿认为，在使用 Copilot 的过程中，值得注意的一点是，对于用户来说，真正重要的是：“能不能问出一个正确的问题。如果问对了，问题就解决一半了”。在人人产生数据、用数的趋势下，大家都很关心业务的进展。
在 Kyligence 服务的平安银行的案例中，平安银行与 Kyligence 联合共建的指标平台就是要降低用数门槛，让行长到每位业务人员都能通过指标，实现业务洞察。平安银行将在今年继续推广这个平台，用指标平台实现更多计划。
在 Kyligence 服务的另外一家头部银行的案例中，每位员工都能从 APP 里查到自己关心的工作指标和绩效指标进展以及波动原因，带动了整个银行的业务管理和发展能够如臂指使，力出一孔。
试想，如果把 Kyligence Copilot 开放给银行企业，用户数量可能翻至十倍以上，这里不仅涉及用户量的激增，还涉及用户每天使用系统次数的激增。
这是 Kyligence 的第二个思考。对于用户来说，成本如果是线性增加，是不可能被用起来的。李扬在接受记者采访时，提到 Kyligence 的技术差异点在于 OLAP 数据引擎的领先性。“人人用数某种程度相当于自然语言的接入，加上指标平台统一的数据语言，再加上强大的引擎，你得能够撑得起 5 万人、10 万人的公司都来使用这个数据，在这一点上 Kyligence 有差异化的领先。”
第三个思考是在预览版推出和先锋用户打磨的过程中，Kyligence 还发现了一个改变是关于数据使用规则的变化。以前数据治理门槛高，企业需要先治理数据后使用数据。AI 的加入大大提速了拉齐数据口径和使用效率这一过程。
“ Copilot 融入产品之后，想要实现的是以人为中心，以用户为中心。AI 能够把想看的指标和数据对出来，建好指标，过一两个月共性自然浮现，再进行治理，模型就建立起来了。”
韩卿提炼这是“边使用，边治理”的思路。
如何在使用 Copilot 的过程中，避免问题的出现。李扬提到 Kyligence 在技术的细节上，将 Copilot 执行指令的过程分解为提问审查、指令理解、指令执行和数据解读四个环节。指令执行环节是基于指标平台，把数据限定在平台上已经治理过的数据，确保 AI 的准确性，以达到企业级使用的标准。
应对挑战，做升维布局
初到 Kyligence上海办公室，整体布置充满亲和力，让人有一种放松和交流的冲动，这里可以眺望黄浦江。刚刚结束用户大会，韩卿结束几天的出差之后，在一个周末会和金融客户在这里小聚。
虽始于 Apache Kylin，但韩卿没有把 Kyligence 的优势和壁垒停留在技术这一点之上。他认为从客户需求出发，重视与客户的交流和互动，解决问题，这才是 Kyligence 的真正长板。
韩卿提到背后的商业布局，核心服务金融、制造、零售、医药四个行业。其他交给合作伙伴。抓核心客户沉淀下来做精做深。
“关注竞争对手只会让你变得糟糕，只有关注客户，客户会教你。竞争的壁垒不仅在于技术，而更在于谁有最先进的先锋转型客户。”
韩卿总结其为：升维布局。
凭什么大客户愿意和你在一起，来买你的东西？韩卿认为，“一定是客户发现你的产品超出他的先进性。所以保持创新、保持敏锐度，保持技术积累，保持先进性很重要。”
如何看待 AI 焦虑，韩卿这样回答到：“对于 Kyligence 来说，AI 撬动了成千上万的客户场景，而 Kyligence 致力于解决其中的一个场景。我们试图充分发挥自身优势，为客户提供有启发性且实际可行的解决方案。”
对于客户侧来说，韩卿感知到的客户真实焦虑包括：中国国产化模型成熟度是一个挑战。OpenAI 没有办法被银行客户和大客户进行落地。客户的数据积累、数据成熟度参差不齐，需要追齐。厂商紧迫感强，所有人都知道 AI 会改变行业，客户的期待也会变高，实际上金融领域的客户早都把市面上的 AI 产品全部测了一遍。这对厂商也提出了更高要求。
3月份，Kyligence Copilot 的第一版原型出来时，韩卿拿着产品见客户，收到了很多积极反馈。客户甚至会直接询问：这个产品怎么卖？多少钱？
李扬也告诉 TO B 新势力，“想清楚变现逻辑其实是 Kyligence 融入 AI 的一个重要关键，对于售卖的对象，让其感到友好；产品能够服务到企业客户内部的所有角色，这就是变现逻辑。”
对于 Kyligence 来说，找到数字化经营的切入点，找到指标体系加上自然语言快速结合，去解决企业的实际问题，这是AI应用的闭环。李扬认为这是齿轮转动的第一圈，转得好会带来更多场景的落地。
回忆2017年开始，Kyligence 在开拓美国等全球市场的经验之中，UBS 、Metlife 以及西班牙、中东、泰国的一些品牌成为其客户，也为 Kyligence 带来全球化的最新经验。
韩卿讲述这些客户带来的启发：“第一，不要妄自菲薄。中国企业客户的需求很多时候在这里的实践已经远远超过海外。比如数据参数上，500TB 的数据在中国银行客户，比最小的集群还小得多。从量上看，完全覆盖了美国。第二，不要夜郎自大。不要稍微超过一点就自认为是世界第一。先进国家在软实力和管理方法、管理流程上，比国内沉淀得深厚。”
Kyligence 一直以来的创业初心就是打造智能的神兽，让企业客户拥有高效智能的数据分析能力。公司的品牌名称（Kyligence）也是来自于“麒麟”（Kylin）和“智能” (Intelligence) 两个英文单词的组合。
韩卿形容自己是一个胆子很大的人，他总结 Kyligence 在商业和产品上布局的思路：“我的第一角度永远都是大家共同在做什么事，这是行业趋势；其次，差异化在哪里。我永远都会想差异化在哪，同质化竞争是没有意义的。”
“对我来说我接受的是我愿意去试错，就拥抱变化，你总要试试看，不试怎么知道这件事情行还是不行。”
聚焦客户，不惧怕试错，掌握领先经验，形成闭环，Kyligence 在 AI 的探索想必会带来更多惊喜。
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