增强式 BI：让数据会推理，让决策更简单

近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求促进人工智能技术创新与应用发展双向赋能。创造更加智能的工作方式。积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用，探索人机协同的新型组织架构和管理模式，培育发展智能代理等创新型工作形态。

一、业务人员的 “数据焦虑”：不是不会分析，是 “工具不会推理”

你有没有过这样的经历？

• 领导突然问 “这个月华东区的客户复购率为什么下降 20%”，你得紧急找 CRM、ERP、线下门店 3 个系统的数据，算环比、拆维度，忙了 2 小时才勉强给出 “可能是促销力度不够” 的模糊结论；

• 想预测下季度新品的销量趋势，却因为不会写 SQL，只能对着历史 Excel 表 “拍脑袋”，结论连自己都没底气；

• 好不容易做出一份分析报告，领导追问 “数据来源是哪里？计算逻辑对吗？”，你得翻 3 个系统的后台，查半小时才敢回答。

这些 “数据焦虑” 的根源，不是你不会分析，而是​**传统 BI“只会展示，不会推理”**​—— 它能告诉你 “销量下降了”，却不会解释 “为什么下降”；能给你 “历史数据”，却不会预测 “未来会怎样”；能呈现 “结果”，却不会告诉你 “该怎么办”。

直到增强式 BI 的出现，才让数据从 “展示工具” 变成 “推理助手”—— 比如帆软的​FineChatBI​，不用写代码，不用等排期，用自然语言问一句，就能得到 “是什么→为什么→怎么办” 的完整答案。

二、增强式 BI 的核心：让数据 “会推理”，而不是 “会展示”

增强式 BI 的本质，是​**用 AI 赋予数据 “推理能力”**​—— 它不仅能 “呈现数据”，更能 “理解业务问题”“拆解分析逻辑”“给出决策建议”。 FineChatBI 作为帆软推出的增强式 BI 产品，核心解决了 3 个业务痛点：

1. 从 “看数据” 到 “问数据”：打破技术门槛，让业务人员直接 “对话数据”

传统 BI 的痛点是 “技术门槛高”：想分析数据，得学 SQL、懂数据库、会拉取接口。而 FineChatBI 用 “自然语言交互”打破了这个门槛 —— 不用写代码，用日常说话的方式 “问数据”，就能得到结果。

比如：

• 你问 “帮我分析 11 月华南区的销售数据，对比去年同期的增长情况”，FineChatBI 会自动关联销售系统和历史数据，10 秒内返回 “11 月华南区销量同比增长 15%，其中广东贡献了 60% 的增长”，还会生成​可视化仪表盘​（折线图 + 柱状图）；

• 你问 “这个季度 A 产品的库存周转天数是多少？对比行业平均水平怎么样？”，它会自动连接 ERP 系统的库存数据，对比行业基准（比如制造业平均 30 天），告诉你 “A 产品库存周转天数 25 天，优于行业平均 17%”。

这种 “对话式分析” 的背后，是 FineChatBI 的​Text2DSL 技术​—— 它能把自然语言提问转化为 “可干预的分析指令”（比如 “复购率 = 复购用户数 / 付费用户数”），业务人员不用懂技术，也能 “控制分析逻辑”。

2. 从 “是什么” 到 “为什么”：AI 帮你 “找原因”，不用再 “猜结论”

传统 BI 能告诉你 “销量下降 20%”，但不会告诉你 “为什么下降”—— 你得自己翻数据、猜原因，很可能得出错误结论。而 FineChatBI 的​AI 归因分析​，能自动拆解问题的 “根因”。

比如： 领导问 “这个月华东区的客户复购率为什么下降 10%？”，FineChatBI 会自动做 3 层拆解：

• 第一层：复购率 = 复购用户数 / 付费用户数→复购用户数减少了 15%，付费用户数增加了 5%；

• 第二层：复购用户数减少的原因→是 “老客户流失”（占 60%）还是 “新客户复购低”（占 40%）；

• 第三层：老客户流失的原因→关联 “上个月的促销活动”（针对新客户的折扣，老客户没有福利）。

最后给出结论：“华东区复购率下降的主要原因是‘老客户未享受到促销福利’，建议针对老客户推出‘专属折扣’，预计能提升复购率 8%。”

这种 “自动归因” 的能力，来自 FineChatBI 的​DataAgent 智能代理​—— 它能自动识别数据来源（比如复购用户数来自 CRM，付费用户数来自 ERP），并根据业务逻辑（比如 “促销活动影响复购”）做关联分析，结果 “看得见、可验证”。

3. 从 “被动查” 到 “主动推”：数据 “预判需求”，帮你 “未雨绸缪”

传统 BI 是 “被动的”：你问什么，它答什么。而增强式 BI 是 “主动的”：它能根据历史数据 “预判你的需求”，提前给出建议。

比如： 你想预测 “下季度新品的销量趋势”，FineChatBI 会做 3 件事：

• ① 关联历史数据：调取过去 3 年新品的销量、市场活动、竞品数据；

• ② 智能预测：用​时间序列模型​+​机器学习​​，预测下季度新品销量 “增长 20%”；

• ③ 风险提示：提醒 “如果竞品在下个月推出类似产品，可能影响 10% 的销量，建议提前增加线上广告投放”。

这种 “主动推理” 的能力，让业务人员从 “事后救火” 变成 “事前预防”—— 比如某零售企业用 FineChatBI 预测 “双 11” 销量，提前调整了库存，避免了 “缺货损失” 120 万元。

三、FineChatBI 的 “可信性”：不是 “黑盒子”，而是 “可掌控的推理”

很多 AI 工具的问题是 “结果不可信”：要么 “编数据”，要么 “逻辑混乱”。而 FineChatBI 的推理结果 **“可追溯、可干预、可验证”**，这也是它能成为企业级增强式 BI 的核心原因。

1. 数据来源 “可追溯”：每一个数据都有 “出身”

FineChatBI 依托帆软 20 年的​企业级 BI 底座​，支持连接 90% 以上的企业级系统（SAP、Oracle、用友、金蝶等）。比如你问 “这个月的销售数据”，它会明确告诉你 “数据来自 ERP 系统的‘销售订单表’，更新时间是 11 月 30 日 23:59”，不会出现 “数据来源不明” 的问题。

2. 分析逻辑 “可干预”：结果不是 “固定的”，而是 “可以改的”

FineChatBI 的推理逻辑不是 “黑盒子”—— 比如你觉得 “复购率的计算逻辑” 不对（比如传统逻辑是 “30 天内复购”，你想改成 “60 天内”），可以直接在对话中调整：“把复购率的计算周期改成 60 天，再帮我分析一次”，FineChatBI 会立刻按照你的要求重新计算，结果 “实时更新”。

3. 结果验证 “可落地”：用真实案例证明 “推理有效”

FineChatBI 的推理能力不是 “实验室里的技术”，而是 “企业验证过的效果”：

当前，华润啤酒已迈入 2025 年的智能探索阶段，引入了前沿的 ChatBI 自然语言分析系统。该系统在业务员终端查询、分析师快速取数、管理层预测预警等多个场景展现出巨大潜力，正在逐步实现"让普通员工做出专家级分析"的愿景。这一阶段的探索不仅体现了华润啤酒在技术创新上的前瞻性，更彰显了其持续推动数字化转型的决心。

​**FineChatBI 让数据从 “沉默资产” 变成 “决策助手”，企业的分析效率提升 65%，决策周期缩短 50%**​。

三、为什么选 FineChatBI？增强式 BI 的 “最优解”

在增强式 BI 领域，FineChatBI 的优势不是 “技术更炫酷”，而是 “更懂业务”—— 它解决了企业最核心的需求：​**让数据 “会推理”，让结果 “可信任”**​。

1. 全场景覆盖：不管你是制造业、金融还是政务，都能用

FineChatBI 支持 80 + 行业（制造业、金融、政务、零售、医疗等），不管你是 “分析销售数据”“监测客户复购” 还是 “预测库存周转”，都能找到对应的解决方案。

2. 企业级稳定：20 年 BI 经验，数据 “不宕机、不丢数”

FineChatBI 的底层架构是 “企业级” 的 —— 支持公有云、私有云、本地部署，数据安全符合国家等保 2.0 标准，不用担心 “数据泄露” 或 “系统崩溃”。

3. 落地效果可量化：用 “真金白银” 证明价值

企业用 FineChatBI 的回报是 “可量化的”：

• 某制造企业用它做 “库存分析”，降低库存积压 5000 万元；

• 某零售企业用它做 “销量预测”，提升库存周转效率 30%；

• 某金融企业用它做 “客户分析”，增加复购收入 2000 万元。

四、结语：增强式 BI 的未来，是 “让数据会推理”

增强式 BI 不是 “传统 BI 的升级”，而是 “数据应用的革命”—— 它让数据从 “展示工具” 变成 “推理助手”，让业务人员从 “数据搬运工” 变成 “决策顾问”。

而 FineChatBI，就是这场革命中的 “关键工具”—— 它用 “自然语言交互” 打破技术门槛，用 “AI 推理” 解决实际问题，用 “企业级可信” 让结果敢用。

2025 年，企业的竞争将是 “数据推理效率” 的竞争。选对增强式 BI，让数据 “会说话、会推理”，才能在变化中抓住机会。

​FineChatBI​，就是那个能让数据 “开口推理” 的工具。