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。

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。

决策智能，诞生于企业真实场景

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。

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。

● 为什么会发生？

● 哪些原因最值得优先关注？

● 谁应该介入？

● 应该采取什么行动？

● 行动之后如何验证效果？

● 这些环节往往仍然需要依赖大量人工协同。

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。

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。

秋田满满：AI需要减少决策噪音，而不是制造更多答案

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。

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。

来伊份：AI最大的挑战，不在技术，而在组织

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。

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。

联合利华：从单点Agent到运营网络

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。

在分享中，联合利华重点讨论的已经不再是单点自动化，而是如何让Agent进入需求预测、库存管理、计划优化、产能调度以及异常响应等多个运营环节。过去，企业更多关注的是如何利用AI提升某一个环节的效率。而今天，越来越多企业开始思考另一个问题：

如果多个Agent能够持续协同、持续学习、持续优化，会发生什么？

从供应链控制塔到AI-native运营网络，联合利华所探索的其实是一种新的运营模式。在这种模式下，Agent不再只是工具，而开始成为运营体系中的决策单元。它能够持续感知业务变化、参与判断、推动动作，并在反馈中不断优化自身能力。这也恰恰验证了观远此次提出的另一项核心判断：未来企业竞争的关键，并不只是拥有更多Agent，而是谁能够构建更完整的决策运行体系。

从客户实践中成长

如果把这些企业的探索放在一起看，会发现它们虽然来自不同产业，却共同指向一个方向。

第一，AI正在从分析工具走向决策参与者。

第二，AI正在从单点应用走向工作流协同。

第三，企业越来越关注行动闭环，而不只是分析结果。

第四，反馈学习正在成为企业AI能力持续进化的重要来源。

而这些客户共识，也正是观远此次发布DecideX和提出DIP的基础。

在观远的定义中，决策智能平台所关注的已经不仅是数据分析本身，而是围绕企业经营目标，连接感知、判断、行动与反馈的完整过程。对应到DIP框架中，这一过程被概括为四个核心环节：

• Sense：持续感知业务变化和经营信号

• Decide：结合数据、规则和经验形成判断

• Act：推动判断进入业务流程并转化为行动

• Feedback：让执行结果重新回流系统，实现持续优化

而作为观远此次推出的的核心产品，DecideX被定义为企业的Decision Intelligence Brain（决策智能中枢）。

它连接企业已有的数据资产、指标体系和业务知识，同时连接Agent能力、组织规则以及业务工作流，让AI能够围绕企业真实经营目标持续参与分析、判断与协同过程。

因此，DecideX并不是一个新的聊天入口，也不仅仅是问数助手或报表解释器。它更关注的是企业如何形成判断、推动行动并沉淀经验。

写在最后

过去几年，行业讨论AI时，更多关注的是模型能力。但真正决定AI价值的并不是模型本身，而是它能否进入真实业务过程。

从秋田满满的电商经营闭环，到来伊份的人货场智能化实践，再到联合利华的AI-native供应链探索，不同行业的企业正在共同验证一个趋势：

企业级AI正在从“看懂数据”走向“推动决策”。而观远此次发布DecideX·AI决策智能平台，更像是对这一趋势的一次系统总结。

它不是从产品出发定义场景，而是从客户场景中抽象出产品；不是先提出概念再寻找案例，而是在长期共创中逐渐形成了决策智能的完整路径。

AI开始从回答问题，走向参与决策; 从分析结果，走向推动行动；从一次次任务执行，走向持续进化的组织能力。

（本文信息来自观远数据 6 月 26 日 AI 战略发布会公开发布内容。）