人工智慧在產業的應用 - 專業報表分析工具

在上一篇文章中，我分享了「AI 智慧客服系統」的產品開發經驗，並提到透過 LLM 技術來優化客戶問答系統的可能性。在這個過程中，我進一步發現，LLM 不僅能應用於客服對話，還可以在專業數據的解讀和分析上發揮重要作用，這啟發了我另外的想法，透過 LLM 來產生專業報表分析工具的思路。

◎商業智慧與 AI 的結合
商業智慧（Business Intelligence，BI）一直是企業決策的重要工具，透過數據探勘、分析及視覺化，企業得以掌握營運狀況。然而，隨著 AI 技術的快速發展，BI 系統迎來了新一輪的升級。特別是在大數據分析、時序數據處理和市場預測中，AI 能夠提高數據的準確性和預測的精度，讓企業能夠更迅速地應對市場變化，進而提升競爭力。

不過，除了數據分析與預測，BI 最大的挑戰在於如何從數據中提取有價值的「洞見」。這往往是數據分析師或資料科學家通過專業知識進行的工作，然而許多中小型企業並不具備這些專業資源與人力，甚至購買了 BI 工具或服務後，也面臨數據解讀的瓶頸。

以我之前服務的旅宿業為例，大多數經營者依賴「經驗」進行決策，對於收益管理的相關理論可能只是一知半解。雖然統計分析數據可以提供一些指引，但數據背後的策略可行性卻常常難以解讀。這正是多數產業都面臨的一大難題。

◎LLM 在數據解讀中的應用
LLM 技術為這個困境提供了一個突破口。在 LLM 技術中，提示詞（Prompt）是關鍵。提示詞的設計影響 LLM 如何解讀輸入數據並生成有意義的回應。然而，LLM 也會出現「幻覺」（Hallucinations），即當 LLM 缺少對應資料時，它會生成不準確的答案（畢竟它就是一個文字接龍）。這常常讓初次使用者感到失望。

透過精心設計與不斷修正的提示詞，我嘗試將 LLM 應用於數據解讀中，並取得了一定的成果。雖然 LLM 對於處理過於複雜的數據存在挑戰，但通過分層彙整數據、簡化數字資訊後，再引導 LLM，能夠生成具有參考價值的策略建議。

前置研究裡我進行了超過兩百次的數據分析實驗，並不斷調整提示詞來觀察 LLM 的反應。當確認 LLM 能夠提供具有參考價值的數據解讀後，我們的團隊開始開發一個專業報表分析系統，通過預先設置的提示詞餵給 LLM 並保留其輸出結果，再進行人工審查，確保數據解讀的準確性。

圖片中所顯示的是我以 GPT 模擬顯示的範例，不論是提供圖片，或是直接將要分析的數值透過 API 傳到 LLM，都可以藉由設計好的 Prompt 產出數據分析與策略建議。而我採用的這個範例，是某個收益管理書籍提到的旅店營運數值分析的長條圖，這四個圖形各自解讀有各自代表的意義，但綜合進行分析又能得出表面看不到的觀點。從 GPT 的輸出可以看出 LLM 能夠給予一些分析跟策略的參考。

◎專業報表分析工具的運作原理
如上所述這個專業報表分析工具基於 LLM 的運算能力，能夠透過 API 直接傳送數據進行分析，或是藉由視覺化圖表進行數據展示。例如，在收益管理的長條圖數據分析中，單獨看每個圖形代表的意義雖然清晰，但 LLM 可以在綜合分析後提供更深層的洞察，揭示數據背後的潛在趨勢與策略建議。

為了確保數據的準確性，我採用了一些技巧：
1. 數據簡化：對於大量數據，LLM 容易出現幻覺，因此我們將數據簡化，例如給出平均值或關鍵指標，避免過於複雜的計算。
2. 名詞處理：某些行業專有名詞容易讓 LLM 混淆，因此我們使用代碼取代具體名詞，減少誤解，並在輸出時再進行還原。
3. 分層處理：對於過於複雜的分析，我們將數據分層處理，再逐步餵給 LLM，讓其按層次進行分析後再彙整。
4. Prompt 設計：提示詞的設計需要經過多次測試，確保 LLM 對每個輸入能給出具體且有用的回應。為了避免 LLM 生成不必要的內容（如冗長的前言或結語），我們會在提示詞中設置限制條件。
5. 結果濃縮：有時分析生成的內容過於冗長，我們會進行二次處理，讓 LLM 濃縮輸出，提供更具體的策略建議。

◎LLM 應用的挑戰與建議
開發這樣的 LLM 專業報表分析工具也面臨一些挑戰：
1. 延遲問題：由於 LLM 需要時間處理大量數據，因此我認為盡量避免即時數據的分析，轉而使用固定圖表數據進行解析（例如日報表、週報表、月報表於離峰時段生成解析），這樣不僅能減少運算延遲，也能控制成本。
2. 專業領域的提示詞設計：在特定領域的應用中，我們會在提示詞中預設一些專業背景設定，讓 LLM 更貼合具體領域的需求。
3. 風險提示：使用 LLM 給出的策略建議時，必須讓用戶了解其風險，畢竟每次的輸出都是獨立生成的，存在一定的不確定性。

◎結語
透過這些技術與策略，我們團隊成功將 LLM 應用於專業報表的數據解讀，並將其開發為市場上較少見的應用功能。這項技術的潛力遠不止於此，隨著 LLM 的進一步發展，我很期待它能為更多企業帶來決策上的便利。

下一篇我將開始介紹我如何利用 AI 技術來開發營運策略的輔助系統，這是一個規模更大、技術應用更為複雜的產品，敬請期待。