近期，dacon2026 在北京圆满收官。作为数据智能领域的标杆企业，每日互动（股票代码：300766个推）的算法专家与ai架构师受邀出席“企业本体与知识工程”论坛，并现场分享了aibi智能分析平台与ontoos本体操作系统的技术落地实践：依托本体技术系统化组织企业业务知识，深度融合每日互动（个推）的三方数据资源及十余年的跨行业运营沉淀，将ai驱动的数据分析能力深度嵌入业务归因、策略生成与运营执行全链路。
MIT Project NANDA 发布的《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》报告显示，在其覆盖的研究样本中，高达95%的企业尚未实现生成式AI可量化的财务收益。报告指出，阻碍AI规模化落地的核心症结在于流程固化、缺乏上下文理解能力，以及AI系统与真实业务场景严重割裂。如何让AI真正读懂企业语义、适配现有工作流，已成为当前企业智能化升级的关键挑战。
聚焦这一现实瓶颈，每日互动（个推）将企业自有数据、个推生态内的多维三方数据，以及长期服务各行业所积累的实战运营方法论，全面注入AIBI平台，显著拓展智能问数在用户洞察、业务诊断与运营决策中的应用边界。值得关注的是，在全球公认最具挑战性的NL2SQL评测基准BIRD-Bench榜单中，AIBI智能问数斩获效率全球第四、准确率全球第六的佳绩。与此同时，每日互动（个推）同步打造了企业级语义建模与知识治理基础设施——OntoOS，直击企业在AI分析过程中普遍面临的“指标口径混乱、业务背景缺失、分析结论不可复现”等痛点。
▲现场分享
AIBI深度融合每日互动（个推）三方数据与行业运营智慧
企业推进精细化用户运营，既依赖自身App内埋点行为数据，也需识别用户在跨应用、跨场景下的动态特征，并结合行业规律制定有效策略。每日互动（个推）AIBI平台打通企业内部经营数据、个推全域三方数据与多年行业服务经验，构建起兼具内生视角与外部洞察的复合型分析能力。
自2011年创立以来，每日互动（个推）已为数十万款App提供数据服务，覆盖新闻资讯、电商、出行、工具、社交、娱乐等多个垂直领域。截至2026年6月，个推SDK累计安装量突破1350亿次。依托这一庞大生态，个推三方数据可在基础人口属性、应用使用偏好、消费行为倾向、线下地理位置等维度，持续增强企业原有数据体系，为人群分层、精准触达与效果归因提供更扎实的依据。
凭借在用户增长、沉默用户唤醒、新客留存提升、付费转化优化及分层运营等关键场景的长期深耕，每日互动（个推）已将大量实战经验提炼为结构化、可调用的运营技能（Skills）。这些Skills支持AIBI根据行业特性与具体运营目标，自动匹配分析路径、推荐策略组合，使AI输出真正贴合一线业务逻辑。
企业级分析的前提是统一业务语义
当数据与行业知识进入AI分析流程，首要任务是厘清其背后的业务定义。分享中，每日互动（个推）技术专家以典型问题“上个月华东地区新客核心转化率为何下降12%？”为例展开说明：系统需明确转化率的具体计算公式、取消订单是否计入分母、促销活动上线是否引发流量结构变化，并参考过往同类竞品补贴事件的历史应对方案。上述信息共同决定分析范围、归因路径与结论可信度；若缺失必要业务上下文，即便SQL查询完全正确，最终结论仍可能背离真实业务事实。
要确保AI模型始终遵循企业认可的指标定义与业务规则，就必须对各类业务概念、适用条件、约束边界进行显性化建模，并在分析全流程中持续校验。OntoOS正是为此而生——它为企业AI系统理解业务本质、组织领域知识、约束推理过程提供了底层支撑。
OntoOS打造企业语义与知识治理基座
围绕上述目标，每日互动（个推）以客户、订单、商品等核心业务实体为锚点，构建OntoOS本体操作系统，系统性建立业务对象与指标、事件、规则之间的语义关联。原本散落在数据库表结构、业务文档、历史SOP中的碎片化信息，由此被整合为具备来源标注、版本管理与责任人追溯的统一知识图谱，为每一次分析提供可验证、可审计的业务依据。
在该体系中，指标契约（Metric Contract）用于标准化指标计算逻辑与生效条件；事件上下文（Business Context）记录促销上线、渠道策略调整等关键业务变动；案例记忆（Case Memory）沉淀历史分析过程与应对策略；业务逻辑（Business Logic）则刻画对象间关系、影响传导路径及审批管控规则，使AIBI能够在综合多源证据与业务约束的前提下开展可信推理。
在执行层面，OntoOS采用“智能体（Agent）+确定性引擎”双轨协同机制。Agent负责自然语言理解、任务分解、假设推演与结果解释；确定性引擎则专注指标计算、规则校验、权限控制与动作执行。所有数据访问与业务操作均通过受控接口完成，并完整保留操作日志，确保每一步分析与执行均严格遵循企业既定规范。
从智能问数迈向闭环运营执行
在产出可复核、可追溯的分析结论后，AIBI进一步打通策略制定与业务执行环节。围绕用户增长、沉默用户促活、付费转化提升等核心目标，系统可联动人群圈选、策略生成、多渠道触达与效果复盘，真正将数据洞察转化为可落地的运营动作。
以用户运营为例，AIBI融合企业第一方数据与个推三方标签，构建更立体的人群画像，并调用预置的运营Skills，辅助完成目标人群识别、触达时机判断与渠道组合推荐。相关方案须经权限审核、风险评估及必要的人工确认后，方可进入执行阶段。
再如门店运营场景，AIBI基于实时库存、历史销量与安全库存阈值，自动生成补货建议，并按门店归属权限自动提交至对应负责人审批。执行结果与业务反馈将同步回传至案例记忆库与规则体系，持续反哺后续分析优化、策略迭代与经验复用。
对企业而言，引入AI数据分析的价值，不仅在于提升查询效率，更在于助力团队快速感知业务变化、识别增长机会、生成可执行方案。个推每日互动AIBI平台，正通过融合企业自有数据、个推三方数据与十余年行业运营know-how，为企业业务团队提供覆盖“智能问数—业务归因—策略生成—运营执行”的端到端智能支持。
欢迎有数据分析深化与精细化运营需求的企业申请体验个推每日互动AIBI。从一次转化率波动诊断，或一项用户留存专项任务起步，结合真实业务数据与实际运营场景，亲身感受AIBI如何赋能分析提效、策略升级，探索契合自身发展阶段的AI落地路径。
