FineChatBI：用对话式分析，让业务数据 “可信地开口说话”

在数据驱动决策的时代，“找数据难、分析慢、结果不可信”仍是业务人员的核心痛点 —— 要么需要等待 IT 部门 hours 级取数，要么面对大模型 “黑盒子” 式的模糊结论，数据的价值往往被 “低效链路” 淹没。针对这一难题，帆软推出 AI for BI 产品 FineChatBI，以 “对话式业务分析” 为核心，让业务分析从 “难、慢、糊” 转向 “简、快、准”。

一、定位与核心价值：AI for BI 的 “可信对话者”

FineChatBI 是帆软针对企业业务分析痛点打造的 AI for BI 产品，核心定位是 “对话式业务分析工具”—— 通过自然语言交互（如 “上个月华南区库存周转率为什么下降？”），实现业务问题解答、趋势预测、结果可视化三大核心能力，最终目标是让业务分析更便捷、高效 ，同时确保结果可信。

简单来说，FineChatBI 是业务人员的 “数据对话伙伴”：不用学 SQL，不用等 IT，用日常说话的方式，就能让数据 “回答” 问题。

二、核心特点：区别于传统 BI 的 “两大突破”

相较于传统问答式 BI 或单纯的大模型工具，FineChatBI 的优势在于 “新技术驱动的可信”与“效率的质变提升”：

1. 新技术驱动：从 “黑盒子” 到 “可信闭环”

传统大模型问答常陷入 “结论不可解释” 的困境 —— 用户不知道数据来源、不清楚分析逻辑，不敢用结果做决策。而 FineChatBI 的分析过程全程可控、结果可追溯：

● 生成过程闭环：从问题解析→数据取数→结论生成，每一步都有明确逻辑；

● 交互友好：通过 “输入联想 + 二次确认” 确保需求精准（如用户说 “库存有问题”，系统会追问 “是库存积压还是周转率下降？”）；

● 结果透明：所有结论都标注 “数据来源” 与 “分析逻辑”（如 “结论来自 WMS 系统 2024 年 3 月数据，逻辑是‘库存周转率 = 销售成本 / 平均库存’”）。

2. 效率质变：从 “5 小时” 到 “3 分钟”

过去，业务人员完成 “找数据 + 分析” 的全流程，平均需要 5 小时（等待 IT 取数→整理数据→做图表→分析结论）；而 FineChatBI 将这一时间缩短至 3 分钟—— 自然语言提问后，系统自动完成 “取数→分析→可视化”，彻底打破 “IT 与业务的取数鸿沟”。

真实案例：

○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。组织变革，数据文化的养成秘诀华润啤酒在数字化转型过程中深刻认识到，数据能力的构建不仅需要技术投入，更需要组织文化的同步变革。企业创新性地采用"铁三角团队"模式，由 IT 项目组、业务对接人和分析团队形成紧密协作机制，确保技术方案与业务需求高度契合。

○某营养集团使用 FineChatBI 后，营销人员直接用自然语言提问：“上个月华南区 xxxx 的库存周转率下降原因？” 系统 1 分钟内自动关联 WMS（库存）、ERP（销售）数据，输出结论：“主要因 A 类营养素采购量超需求 20%（数据来源：WMS 系统 2024 年 3 月库存表），逻辑是‘库存周转率 = 销售成本 / 平均库存’，销售成本下降 15% 但库存增加 20%”，并一键生成库存占比饼图。整个过程仅用 3 分钟，不仅效率提升 90%，结论因标注 “数据来源 + 分析逻辑” 被业务人员直接用于调整采购策略，当月库存周转率回升 12%。

无论是高管要快速掌握业务全局，还是业务骨干要深挖问题根源，都能 “即问即答”。

三、技术支撑：为什么 FineChatBI 能 “可信又高效”？

FineChatBI 的核心能力，源于两大技术底座的支撑：

1. Text2DSL 技术：让自然语言 “可干预”

传统大模型直接将自然语言转化为结果，中间过程不可控；而 FineChatBI 采用 Text2DSL 技术，将用户的自然语言提问转化为用户可理解、可干预的指令（如 “取 2024 年 Q1 华南区销售数据，计算库存周转率”）。

这一技术彻底解决了 “黑盒子” 问题：用户能清楚看到系统 “在做什么”，甚至可以调整指令（如 “把‘华南区’换成‘华东区’”），确保分析方向与需求一致。

2. 企业级 BI 底座：20 年积累的 “可靠性保障”

帆软深耕 BI 领域 20 余年，拥有企业级 BI 能力生态（如 FineBI 的自助分析、FineReport 的复杂报表）。FineChatBI 依托这一底座，确保：

● 数据来源可靠：对接企业 ERP、WMS、CRM 等核心系统，取数逻辑符合企业业务规则；

● 分析逻辑严谨：沿用帆软 20 年沉淀的 BI 分析模型（如 “库存周转率 = 销售成本 / 平均库存”），避免大模型的 “逻辑偏差”。

四、核心功能：对话式分析的 “全场景覆盖”

FineChatBI 的 “对话式业务分析” 能力，通过六大核心功能落地，覆盖业务分析的全流程：

1. 输入联想与意图解析：让提问 “不跑偏”

当用户输入模糊问题（如 “库存有问题”），系统会通过规则模型预读问题，触发联想（如 “您是想了解库存周转率下降的原因，还是库存积压情况？”），并通过二次确认命中精准需求，避免 “问不对题”。

2. 多轮上下文对话：让交互 “更连贯”

系统会记录用户的上文提问（如 “上个月华南区销售情况如何？”），当用户追问 “那华东区呢？”，系统能自动关联 “销售情况” 的维度，实现连贯分析，无需重复说明背景。

3. 异常检测与归因分析：帮用户 “找问题”

系统会自动监测数据异常（如 “本月库存周转率下降 15%”），并智能解释异常原因（如 “主要是 A 类产品采购量超需求 20%，导致库存积压”），让用户快速定位问题根源，不用自己 “翻数据”。

真实案例：某医疗企业的 “报价效率革命”

某医疗企业（A 股上市公司）的销售团队曾被 “报价周期长” 困扰 ——A 类客户（核心大客户）报价需 5 天，常因响应慢流失订单。使用 FineChatBI 的 “异常检测与归因分析” 功能后，业务人员提问：“A 类客户报价周期为什么长达 5 天？” 系统自动从 OA（审批流程）、ERP（销售数据）同步数据，检测到 “审批环节耗时占比 60%（数据来源：OA 系统 2024 年 Q1 审批记录）”，并归因：“主要因华南区经理审批耗时最长，平均 1.5 天 / 单”。

基于这一结论，企业优化审批流程，将 A 类客户报价周期缩短至 2 天，报价效率提升 60%，赢单率提高 18%—— 这正是 FineChatBI “帮用户找问题” 的核心价值。

4. 一键生成仪表盘：让结果 “更直观”

从对话到分析，系统能一键生成可视化仪表盘（如库存周转率趋势图、A 类产品库存占比饼图），支持图表类型切换（折线图→柱状图），让数据结论 “一目了然”。

5. 智能预测数据趋势：帮用户 “看未来”

基于企业历史数据与业务模型，系统能预测未来趋势（如 “按当前销售速度，下月库存将积压 30%”），为生产、采购等决策提供前瞻性支持。

6. 大模型生成报告：让结论 “更闭环”

系统能自动生成完整业务分析报告，包含 “问题背景→数据来源→分析逻辑→结论建议”，结构闭环、思路清晰（如分析 “库存周转率下降” 的报告，会明确写 “建议减少 A 类产品采购量 20%”），让决策有 “完整依据”。

五、结语：让业务分析 “回归业务本身”

FineChatBI 的本质，是让业务分析 “从技术驱动” 转向 “业务驱动”—— 不再需要业务人员学习复杂的 BI 操作，不再需要等待 IT 取数，用 “对话” 的方式，就能快速从数据中获取可信结论。

对于企业而言，这意味着：

● 高管能通过 FineChatBI 快速掌握业务全局（如 “今年 Q1 销售额 Top3 区域是哪些？”）；

● 业务人员能自主分析问题（如 “某产品销量下滑的原因是什么？”），不用再 “求 IT”；

● IT 部门能从 “取数需求” 中解放，专注于更有价值的技术工作（如系统集成、数据治理）。

从 “找数据 5 小时” 到 “分析 3 分钟”，从 “黑盒子结论” 到 “可信结果”，FineChatBI 用对话式分析，让业务数据真正 “开口说话”—— 不是模糊的 “大概”，而是清晰的 “答案”；不是等待的 “慢”，而是即时的 “快”。这，正是 AI for BI 的核心价值。

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