准确性与验证有效性在对话式商业分析中的作用

本研究探讨了对话式商业分析，这是一种利用人工智能弥补技术能力差距的方法，该差距阻碍了终端用户有效使用传统自助式分析。通过促进自然语言交互，对话式商业分析旨在赋能终端用户独立检索数据并生成洞察。本分析以 Text-to-SQL 作为将自然语言请求转化为 SQL 语句的代表性技术进行重点探讨。基于期望效用理论构建理论模型，本研究确定了对话式商业分析在何种条件下，通过部分或完全支持，能够优于委托给人类专家的方案。结果表明，当 AI 生成的 SQL 查询的准确率带来的利润超越人类专家的表现时，仅关注 AI 信息生成的部分支持是可行的。相比之下，完全支持不仅包括信息生成，还包括通过 AI 提供解释进行验证，并要求具备足够高的验证有效性以确保可靠性。然而，基于用户的验证带来了挑战，例如误判和拒绝有效的 SQL 查询，这可能限制对话式商业分析的有效性。这些挑战凸显了对稳健验证机制的需求，包括改进的用户支持、自动化流程，以及独立于终端用户技术能力的质量评估方法。