AI 在企业里已经热了一年多，但真正进入核心决策流程的，少之又少。这不是因为模型不够强。恰恰相反，大模型今年已经能写报告、画图表、回答绝大多数业务问题。企业真正缺的是另一件事：一个敢把结论交给业务执行、并且能为结果负责的 AI。
6 月 26 日，观远数据在杭州举办「DecideX· 决策智能新世代」AI 战略发布会，正式发布 DecideX· AI 原生决策智能平台。这家做了九年 AI+BI 的公司，想回答的问题很清楚：AI 能不能不止于“看懂数据”，而是真正进入企业经营现场，把“数据”变成“行动”？
01 从“看数”到“决策”，企业软件的下一道分水岭
过去十年，企业数字化解决的核心问题是“看见数据”。
数据仓库、BI 报表、数据中台，把订单、库存、销售额变成可视化的图表。很多企业因此完成了从“经验驱动”到“数据驱动”的*步。
但下一步卡住了。经营会上，所有人都看到了问题，却对成因各执一词；AI 能给出分析，业务负责人却不敢直接采纳；会上讨论很多，真正落到业务动作上的却很少。同样的问题，周而复始。
观远数据创始人兼CEO 苏春园 在发布会上给出了一个判断：
“过去十年，企业数据分析以看明白数据为终点；未来十年，数据只是决策智能的起点。”
这句话的背后，是对企业级 AI 瓶颈的重新理解。大模型很强，但它“知道很多”，却“不懂这家企业”。企业级 AI 的难点，不是模型能不能生成答案，而是答案有没有依据、能不能追溯、有没有人敢为之负责。
这也是为什么观远数据发布DecideX· AI决策智能平台。
02 DecideX：决策上下文，才是 AI 真正的护城河
DecideX被定位为“面向企业经营决策场景的 AI 原生决策智能体平台”，它和通用Agent、单点Bot、知识库问答工具都不一样——核心任务不是"回答问题"，而是"承接决策"。
这个定位本身并不新鲜。海外 Palantir、Dataiku、AWS 都在向决策智能方向延伸。Gartner 2026 年上半年已经把“决策智能平台”纳入技术成熟度曲线。
观远数据的差异化在于，它是完全基于大模型和 Agent 技术栈从 0 到 1 重构的 AI 原生平台，并且把“企业决策上下文”放到了核心位置。观远数据将其架构拆成这几层：
顶层：通用决策入口
包括Agent BI、Chat BI、洞察Agent三类入口，分别面向可视化交互、自然语言问答和主动洞察场景。它们不是替代BI或ChatBI，而是与其互补，共同构成从"看数""问数"到"决策"的完整能力链。
中间层：DecideX决策智能中枢
这是整颗"大脑"的核心。它把企业已有的BI资产、分析流程、业务经验，转化为Agent可调用的"决策上下文"，支撑复杂经营决策的落地。
什么是决策上下文？
简单说，就是一家企业的“业务真相”：指标口径怎么定义、不同角色的目标如何取舍、哪些外部信号需要纳入判断、历史上的类似情况业务方是怎么处理的、哪些策略最终被验证有效。
这些内容往往不在数据库里，而散落在会议纪要、业务文档、微信群聊、一线经验中。大模型“知道很多”，却“不懂这家企业”，根子就在这里。
DecideX的做法是，把这些隐性上下文显性化、结构化，变成 Agent 可调用的“业务本体”。它相当于给 Agent 一张企业的“作战地图”。
门店动销下滑时，系统不会只返回“同比下降 15%”，而是会沿业务路径判断：异常发生在供应链、门店执行，还是商品策略链路？每个判断都附带完整证据链，数据来源、指标计算和业务规则均可追溯。
换句话说，DecideX不是让 AI 更会说话，而是让 AI 更懂这家企业。
底层：AI-Ready的企业级数据底座
可靠的数据底座是可信AI决策的基础。观远的数据底座已完成面向AI需求的全面升级，强化数据工程、数据治理和运维能力，并通过指标资产化形成统一口径、可复用、可开放调用的语义资产层。
03 场景Agent*实践：AI 进入决策现场的样本
发布会上，联合利华中国区客户运营数字化总监高寅分享了联合利华在供应链 AI-native 运营上的最新探索。他提到，面对订单、SLA、产能、库存等多重约束交织的复杂场景，传统依赖经验的运营方式正面临越来越大的挑战。
联合利华正与观远数据共同推进供应链 Agent 实践，不再把 AI 仅仅作为辅助分析工具，而是让其逐步进入真实业务决策闭环，具备感知状态、识别风险、生成方案、解释取舍和持续学习的能力。从单点 Agent 到多 Agent 协同，联合利华希望推动供应链从“看见业务”的数据系统，进一步走向“会学习、会探索、会优化”的智能运营系统。
比如：观远数据与联合利华合作的排产 Agent，没有在传统系统上修修补补，而是以 AI 原生方式重构了排产逻辑。业务人员可以干预目标权重，Agent 会记录干预原因，并与负责人确认是否将类似条件固化为新规则。稳定运行后，库存承载能力提升50%，整体物流成本降低24%，整体履约效率较传统模式提高至约 2 倍水平，实现"下单即发货"。
更重要的是，它并非黑盒运行。业务人员可以随时介入，系统也会把人工干预沉淀为新的规则。这意味着，AI 不是替代人做决策，而是把人的判断持续吸收进系统，形成越用越聪明的闭环。
这才是企业级 AI 真正该有的样子：不是给出不可解释的建议，而是建立人机协同、可审计、可进化的决策机制。
除了联合利华，发布会上还邀请了来伊份、秋田满满等企业分享实践。
来伊份 CEO 综合办公室主任兼 CIO 徐雄杰提到一个关键判断：AI 是一件确定的事，但企业使用 AI 的场景需要持续探索。相比技术本身，组织共识往往才是 AI 落地*的挑战。
秋田满满 CIO 李健则从电商经营视角指出，销售波动背后同时涉及流量、转化、价格、库存、内容和竞品等多个因素。如果 AI 脱离业务边界、证据体系和反馈机制，就可能产生新的决策噪音。
客户愿意站台的原因很简单：他们都被同一个问题困住了——AI 能回答“是什么”，却回答不了“怎么办”，企业不缺 AI 对话框，缺的是敢为结果负责、能进工作流的 AI。
这也正是观远数据AI决策智能平台想切入的痛点。
04 决策智能5A路径：观远落地方法论
当然， 光有产品概念不够，观远数据此次更是升级决策智能落地方法论：5A 路径。
● Agile（敏捷化）：一天完成应用原型，一周上线试运行；
● Applied（场景化）：一个月接入真实业务工作流；
● Automated（自动化）：让 AI 主动发现问题、诊断原因；
● Actionable（行动化）：让洞察转化为行动，让决策真正跑起来；
● Adaptive（持续进化）：让每一次行动结果，优化下一次决策。
这个路径有一个明显的导向：反对先做中台，主张场景先行。
观远数据认为，企业不应等数据*再开始，而应从具体业务卡点出发，反向带出需要的数据治理和上下文补充。*个 AI 场景选择有三个关键词：高频、量大、可衡量。这是一种更务实的落地思路。毕竟，过去几年很多企业已经在“先做数据中台、再做 AI 应用”的路线上吃过亏了。
05 决策智能平台的门槛，在模型之外
决策智能平台的门槛，不在模型，而在模型之外。
观远数据成立于 2016 年，过去九年服务零售消费、制造、金融等行业超过 1000 家企业客户，覆盖零售与快消细分领域头部客户、100 余家上市公司或制造业细分领域冠军，以及多家大型金融机构。
早在 2018 年，观远就开始与 500 强客户合作机器学习相关的AI技术；2026年更是助力联合利华合肥工厂成功入选2026年世界经济论坛全球灯塔网络。
这些积累意味着，观远对企业业务场景、指标口径、数据治理的理解，不是从 AI 时代才开始的。它的优势不是模型参数，而是从中国企业的业务现场长出来的行业 know-how。
写在最后
从“看数”到“决策”，是企业数字化进程中一次必然的向上延伸。
当大模型把“看懂数据”的门槛拉平，企业软件的下一轮竞争，将不再是谁能呈现数据，而是谁能把数据变成行动。这个赛道才刚起步，组织适配、上下文治理、责任机制、商业价值定义，每一个环节都是硬仗。
但至少，观远把问题问对了。
它不是让 AI 多一个对话框，而是试图让企业把独有的决策上下文交给 AI，让 AI 真正进入经营现场，承接从洞察到行动、从行动到验证的完整闭环。
如果这条路能跑通，AI+BI 的未来，可能就不再只是“帮你看见数据”，而是“帮你做出更好的决策”。
