户增长、成本结构、竞品动态、团队状态……总共四十七个指标，每天更新。”林辰用激光笔在屏幕上画圈，“传统情况下，一个管理者要看懂这些数据，至少需要两小时。但我们的系统，可以自动识别异常波动，关联影响因素，给出解读。”
他点击一个标红的指标。
“比如这个，用户次日留存率突然下降3个百分点。系统会立刻分析：是哪个渠道的用户在流失？是产品功能出了问题？还是竞争对手有了新动作？然后，它会给出三个可能性排序，并附上支撑数据。”
屏幕上弹出分析结果，逻辑清晰，数据详实。
台下开始有窃窃私语。很多做企业服务的人坐直了身体——这个功能，很实用。
“但光有分析不够。”林辰继续，“决策最重要的是落地。所以系统还会生成执行建议：如果是渠道问题，该调整哪个投放策略？如果是产品问题，该优先修复哪个BUG？如果是竞争问题，该怎么应对？”
他又演示了几个场景：供应链异常预警、人才流失风险预判、市场机会识别……
每个场景，系统都能在十秒内给出分析建议，而且建议的可行性很高，明显不是生搬硬套的模板。
台下的议论声更大了。已经有人开始拍照，录视频。
“我知道，有人会问：这东西靠谱吗？”林辰停顿了一下，目光扫过全场，“所以我们做了验证。过去一个月，我们公司内部所有重大决策，都先用这个系统跑了一遍。然后和实际结果对比。”
大屏幕切换成一张数据对比表。
“总共三十七个决策场景。系统建议 vs 管理层实际决策 vs 最终结果。”林辰用激光笔指着数据，“结果显示，如果完全按照系统建议，决策准确率是89%。管理层实际决策的准确率是76%。而如果两者结合——也就是系统给出建议，管理层基于经验做微调——准确率可以做到94%。”
这个数字一出来，台下响起一片吸气声。
94%的决策准确率，对企业来说，意味着什么？意味着更少的试错成本，更快的反应速度，更高的生存概率。
“当然，这个系统还不完美。”林辰话锋一转，“它还有很多局限。比如，它处理不了非结构化信息，比如员工情绪、行业潜规则、政策灰色地带。比如，它的算法模型还需要更多数据训练。比如，它现在只能辅助决策，不能替代人做决定。”
他说得很诚恳。
但越诚恳
…。。