观远数据与企业共创AI决策智能：DecideX背后的最佳实践

　　2026年6月26日，在成立十周年之际，观远数据正式发布AI决策智能平台DecideX， 分享了对于企业决策智能下一阶段发展的思考。

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　　但这场发布会真正值得关注的，并不只有新品和方法论。来自客户现场的实践，同样构成了这场发布会的重要内容。从不同企业的探索中可以看到，决策智能并不是一个停留在概念中的方向，而正在成为越来越多企业的真实需求。

　　从秋田满满、来伊份到联合利华，不同行业企业分享的AI探索路径虽然各不相同，却共同指向同一个方向：企业级AI的价值，不只是分析更快，而是决策更能落地。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　决策智能，诞生于企业真实场景 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　过去几年，大模型的发展让企业获得了前所未有的信息处理能力。问数、总结、归因、报告生成、知识检索……越来越多过去需要分析师完成的工作开始被AI接管。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　但在与大量企业共同推进AI项目的过程中，观远数据逐渐发现，企业真正遇到的挑战，并不在于AI能不能给出答案。而在于答案之后发生了什么。一家零售企业曾提到，经营团队每天都会收到大量数据分析结果。销售异常、库存波动、会员变化、渠道表现，系统都能够及时发现。但发现问题并不等于解决问题。

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　　● 为什么会发生？ 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　● 哪些原因最值得优先关注？

　　● 谁应该介入？ 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　● 应该采取什么行动？ 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　● 行动之后如何验证效果？ 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　● 这些环节往往仍然需要依赖大量人工协同。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　类似的问题在制造业、消费品、电商和供应链领域同样存在。企业并不缺数据，也不缺分析工具。真正缺少的，是一套能够把分析、判断、行动和反馈连接起来的决策运行机制。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　随着越来越多客户开始尝试将Agent引入业务场景，一个新的共识逐渐形成：企业需要的不只是更聪明的分析工具，而是一套能够进入真实业务工作流的决策智能系统。这也成为观远此次提出DIP的重要起点。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　秋田满满：AI需要减少决策噪音，而不是制造更多答案 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　在此次发布会上，秋田满满分享了与观远共同打造电商经营Agent的实践。

　　对于电商运营团队来说，一个销售波动背后往往同时受到流量、转化、价格、内容、库存、活动和竞品等多个因素影响。过去，业务团队需要在多个系统之间反复切换，寻找原因、组织证据并形成判断。而当AI开始进入这一过程时，一个新的问题也随之出现。如果AI只是生成更多分析内容，企业获得的可能并不是更好的决策，而是更多决策噪音。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　在秋田满满看来，企业并不需要一个更会说话的AI。真正有价值的Agent，应该能够围绕经营目标组织证据链，理解业务背景，并推动后续行动。从问题发现到原因分析，从行动建议到结果复盘，AI只有真正进入PDCA循环，才能成为企业经营能力的一部分。

　　这也是观远在与客户共创过程中看到的重要变化。企业越来越关注的，已经不是AI能不能分析，而是AI能不能推动经营动作真正发生。

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　　来伊份：AI最大的挑战，不在技术，而在组织 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　如果说秋田满满验证的是经营闭环场景，那么来伊份则从组织层面给出了另一种答案。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　在来伊份看来，AI落地最大的挑战并不在模型能力，而在组织能力。过去几年，来伊份围绕“All in AI”进行了大量探索。从会员运营、导购助手、商品标签，到智能选品、预测补货和经营驾驶舱，AI正在逐渐进入“人、货、场”的核心经营环节。

　　但企业很快发现，仅仅拥有技术能力并不意味着价值能够自动产生。真正决定AI价值释放速度的，往往是战略共识、组织协同以及业务工作流。如果AI停留在演示层，它只能成为一次技术展示。只有当AI进入岗位现场，进入业务流程，进入日常决策过程，它才真正成为组织能力的一部分。这一点与观远此次提出的5A方法论高度一致。

　　企业决策智能并不是一个悬浮在业务之上的技术概念，而是要真正进入岗位工作流，进入业务角色每天的判断与行动之中。

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　　联合利华：从单点Agent到运营网络

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　　相比零售和电商场景，联合利华所面对的则是更加复杂的供应链运营体系。

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(小编：财神)