來(lái)源：松果財(cái)經(jīng)
自從生成式AI和大模型被炒熱后，很多企業(yè)管理層就有了一層焦慮：害怕錯(cuò)過(guò)AI應(yīng)用的機(jī)會(huì)。對(duì)他們來(lái)說(shuō)，內(nèi)部先把AI工具用起來(lái)成了最直接的要求。
于是，我們看到了很多AI場(chǎng)景和應(yīng)用的涌現(xiàn)。
比如，企業(yè)常用的BI，用上AI大模型等技術(shù)就成了生成式BI（GenBI）。根據(jù)IT市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)IDC的解釋，GenBI核心在于重構(gòu)了傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)交互方式與分析深度。它可以使用自然語(yǔ)言，用對(duì)話框交互解決問(wèn)題，ChatBI這個(gè)初級(jí)產(chǎn)品也由此形成。
但目前看來(lái)，只是把工具用起來(lái)，其實(shí)離解決企業(yè)的需求還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
明明已經(jīng)用上了最時(shí)髦的ChatBI，為何一次關(guān)鍵的業(yè)務(wù)復(fù)盤，報(bào)告還是要等上幾天？向AI提問(wèn)的結(jié)果，為何總與業(yè)務(wù)部門的體感有偏差，甚至出現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)的口徑錯(cuò)誤，讓人敢用不敢信？
這些常見(jiàn)的痛點(diǎn)，暴露了ChatBI在面對(duì)稍微復(fù)雜、帶有行業(yè)黑話的深度需求時(shí)，會(huì)出現(xiàn)準(zhǔn)確性與理解力的硬傷——企業(yè)數(shù)據(jù)豐富，但洞察力不足。
問(wèn)題出在哪？?jī)H僅是更換一個(gè)更強(qiáng)的大模型就能解決嗎？
作為在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域深耕十余年的實(shí)踐者，思邁特認(rèn)為，這并非簡(jiǎn)單的模型能力問(wèn)題，而是現(xiàn)有 BI 的架構(gòu)遇到了瓶頸。這一判斷也與行業(yè)權(quán)威研究結(jié)論不謀而合：在 IDC 近期相關(guān)的行業(yè)研究中，明確指出 Agent 將成為 Bl 的下一步發(fā)展方向。IDC 分析認(rèn)為，傳統(tǒng) BI 在面對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)時(shí)，難以深入剖析因果、預(yù)測(cè)趨勢(shì)并形成決策閉環(huán)，而 Agent 技術(shù)的融入，能賦予BI任務(wù)編排 + 執(zhí)行閉環(huán)能力，推動(dòng)其向全流程決策支持系統(tǒng)升級(jí)。
由此可見(jiàn)，BI的未來(lái)，需要的不是對(duì)現(xiàn)有工具箱的修補(bǔ)，而是要從被動(dòng)響應(yīng)查詢的工具，升級(jí)為能夠主動(dòng)思考自主規(guī)劃、自主執(zhí)行的數(shù)字員工(Agent)。這不僅僅是一個(gè)大膽的構(gòu)想。行業(yè)趨勢(shì)已清晰地指向了Agent，而思邁特在這條路上做出了重要的探索。
BI再進(jìn)化 我們需要理想型
ChatBI的問(wèn)題在于，交互的便捷并不等于分析的智能。在企業(yè)決策場(chǎng)景中，管理者提出的需求往往復(fù)雜且專業(yè)，比如銀行信貸部領(lǐng)導(dǎo)追問(wèn) 科創(chuàng)貸 區(qū)域收益、不良成本與風(fēng)險(xiǎn)遷徙率，傳統(tǒng)模式下即便用 ChatBI，也會(huì)因無(wú)法精準(zhǔn)解讀行業(yè)術(shù)語(yǔ)、難以完成定性分析與歸因預(yù)測(cè)，最終交付時(shí)間偏離預(yù)期，本應(yīng)在下班前響應(yīng)的緊急需求，往往延后一周才完成。
這一痛點(diǎn)并非個(gè)例，而是當(dāng)前 BI行業(yè)的普遍瓶頸。全球BI巨頭們正全力突破：Tableau發(fā)布的Tableau Next，還是IBM、Qlik等廠商加速技術(shù)探索，核心思路高度一致——超越簡(jiǎn)單對(duì)話，轉(zhuǎn)向更深層次的智能。行業(yè)共識(shí)很明確：能拆解問(wèn)題、調(diào)用工具的Agent是必經(jīng)之路。它不應(yīng)再是一個(gè)對(duì)話框，而是一個(gè)有自主思考和行動(dòng)能力的數(shù)字員工。
依托行業(yè)知識(shí)，它能精準(zhǔn)理解 科創(chuàng)貸遷徙率 等專業(yè)訴求，結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯與外部監(jiān)管規(guī)則吃透需求；無(wú)需人工拆解任務(wù)，可主動(dòng)規(guī)劃分析邏輯、打通內(nèi)外部數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，從 被動(dòng)等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向主動(dòng)整合信息；還能自動(dòng)完成數(shù)據(jù)對(duì)比、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等工作，短時(shí)間輸出專業(yè)分析結(jié)果，大幅壓縮從需求提出到?jīng)Q策可用的周期，相較僅能便捷交互卻難破專業(yè)壁壘、需依賴人工推進(jìn)的ChatBI，實(shí)現(xiàn)了從能對(duì)話到會(huì)辦事的關(guān)鍵能力躍遷。
這，才是管理者真正期待的決策效率。這個(gè)場(chǎng)景也清晰地展現(xiàn)了Agent BI的強(qiáng)大之處：
它不再是對(duì)現(xiàn)有流程的修修補(bǔ)補(bǔ)，而是從根本上重塑了決策鏈，將管理者從繁瑣的數(shù)據(jù)等待中解放出來(lái)，聚焦業(yè)務(wù)本身。
構(gòu)建Agent BI：為何深耕行業(yè)的廠商更具優(yōu)勢(shì)？
看到這里，有人可能會(huì)問(wèn)：Agent BI聽(tīng)起來(lái)如此強(qiáng)大，它背后的魔法僅僅是接入了一個(gè)更強(qiáng)大的通用大模型嗎？
答案是否定的。如果說(shuō)通用大模型提供的是一顆強(qiáng)大的通用大腦，那么要讓這顆大腦在垂直行業(yè)里干實(shí)事，就必須為其注入海量的、高質(zhì)量的行業(yè)知識(shí)（Know-How），而完善且精準(zhǔn)的指標(biāo)體系是其中關(guān)鍵一環(huán)。
這種知識(shí)不是簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)堆砌，而是滲透在行業(yè)業(yè)務(wù)全流程中的深層邏輯：既要明確核心指標(biāo)的監(jiān)管邊界與計(jì)算規(guī)則，避免出現(xiàn)口徑偏差；也要掌握指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)邏輯，比如某一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與風(fēng)控、財(cái)務(wù)維度的聯(lián)動(dòng)關(guān)系；更要熟悉業(yè)務(wù)異動(dòng)時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)對(duì)流程，確保分析結(jié)論能貼合實(shí)際操作場(chǎng)景。
沒(méi)有這些和業(yè)務(wù)要求環(huán)環(huán)相扣的行業(yè)沉淀，沒(méi)有完備的指標(biāo)體系支撐，Agent的智能將大大受限，無(wú)異于紙上談兵。
這恰恰點(diǎn)明了構(gòu)建Agent BI的核心壁壘，也解釋了為何思邁特這類長(zhǎng)期深耕頭部客戶的BI廠商，在這一輪變革中更具優(yōu)勢(shì)。因?yàn)闃?gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的Agent BI，需要通用技術(shù)底座和行業(yè)深度理解兩條腿走路，缺一不可。
一方面，扎實(shí)的技術(shù)底座是根基。廠商的實(shí)力，體現(xiàn)在從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析到工程化部署的全方位能力。思邁特采用行業(yè)領(lǐng)先的RAG+LLM+AI Agent架構(gòu)，并與自身成熟的可視化分析、機(jī)器學(xué)習(xí)能力深度結(jié)合，正是為了保證分析的準(zhǔn)確性與深度。
另一方面，深厚的行業(yè)積淀是靈魂。在過(guò)往的廠商評(píng)估中，思邁特之所以能在金融與央國(guó)企等行業(yè)能力維度中表現(xiàn)突出，正是源于其在過(guò)去十余年服務(wù)數(shù)千家頭部客戶的過(guò)程中，已將這些復(fù)雜行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則、分析邏輯和指標(biāo)體系，深度內(nèi)化為了產(chǎn)品的核心能力。
值得強(qiáng)調(diào)的是，思邁特早在2023年便率先推出以指標(biāo)為核心的ABI平臺(tái)，打造行業(yè)內(nèi)獨(dú)有的技術(shù)與業(yè)務(wù)雙領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。隨著技術(shù)迭代升級(jí)，依托人工智能技術(shù)、BI技術(shù)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)融合的鐵三角，在眾多核心客戶復(fù)雜場(chǎng)景中完成多次完整交付。
正是這種技術(shù)+行業(yè)+指標(biāo)體系的多維度積累，讓其能率先落地Agent Bl，確保Agent懂業(yè)務(wù)、干實(shí)事，從以指標(biāo)為核心的ABI平臺(tái)到Agent BI，思邁特始終憑借鐵三角融合優(yōu)勢(shì)，領(lǐng)跑行業(yè)發(fā)展。
真正可靠的智能決策要來(lái)了？
作為Agent BI的實(shí)踐者，思邁特依然在通過(guò)產(chǎn)品迭代，推動(dòng)這項(xiàng)技術(shù)走進(jìn)可落地的現(xiàn)實(shí)。要實(shí)現(xiàn)理想場(chǎng)景，首先要有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)平臺(tái)。
Smartbi AIChat正是這樣一個(gè)以Agent技術(shù)為核心的新一代智能BI平臺(tái)。它依托強(qiáng)大的數(shù)據(jù)模型引擎，已經(jīng)能夠處理海量數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)時(shí)間智能與復(fù)雜計(jì)算，為實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的Agent形態(tài)奠定了基礎(chǔ)。
有了這樣的平臺(tái)能力，我們看待BI的視角也可以隨之更新，回歸到三個(gè)本質(zhì)問(wèn)題：
它是否真正理解你的行業(yè)，能將行業(yè)Know-How無(wú)縫融入產(chǎn)品？它能否處理你內(nèi)部復(fù)雜且獨(dú)有的數(shù)據(jù)環(huán)境，從混亂中找到真相？它能否將智能分析轉(zhuǎn)化為可靠的行動(dòng)建議，而不僅僅是問(wèn)數(shù)？
它能否將智能分析轉(zhuǎn)化為可靠的行動(dòng)建議，而不僅僅是問(wèn)數(shù)？
基于這些市場(chǎng)需求，我們不禁會(huì)對(duì)Agent BI接下來(lái)的進(jìn)化方向，產(chǎn)生一系列合理的期待。
例如，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析需求是分層的。一線業(yè)務(wù)人員每天都需要進(jìn)行的、高頻次的精準(zhǔn)查詢，能不能用專門的分析型Agent，進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)查詢的精準(zhǔn)性與響應(yīng)的高效性，實(shí)現(xiàn)一次提問(wèn)就輸出整體的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和圖表？
如果是管理者，他們的問(wèn)題往往更復(fù)雜、更開(kāi)放，需要串聯(lián)多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行戰(zhàn)略性思考，從而清晰洞察業(yè)務(wù)狀態(tài)。這個(gè)時(shí)候，就需要一個(gè)專家型Agent，能看懂財(cái)務(wù)報(bào)表，能理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、關(guān)聯(lián)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，把多維度信息串聯(lián)起來(lái)，做CEO可以信賴的數(shù)字參謀。
這些方向的探索，將決定BI能否擺脫只會(huì)聊天的尷尬處境，真正幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)洞察的價(jià)值，反饋到業(yè)務(wù)增長(zhǎng)上。
總之，過(guò)去，我們談?wù)揃I，談?wù)摰氖羌夹g(shù)、是工具、是報(bào)表。今天，由Agent驅(qū)動(dòng)的革命，標(biāo)志著數(shù)據(jù)分析正從人驅(qū)動(dòng)工具的被動(dòng)模式，轉(zhuǎn)向由數(shù)字員工主動(dòng)服務(wù)的全新生態(tài)。
當(dāng)Agent能夠自主完成監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)-發(fā)現(xiàn)問(wèn)題-歸因分析-生成策略的全鏈條時(shí)，企業(yè)才能更好地把數(shù)據(jù)變成行動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)力。
這種價(jià)值，其實(shí)就是新質(zhì)生產(chǎn)力的一部分。
近期，國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施人工智能+行動(dòng)的意見(jiàn)》，將AI應(yīng)用提升至培育新質(zhì)生產(chǎn)力的國(guó)家戰(zhàn)略層面。這股自上而下的政策東風(fēng)，也給了我們理解Agent BI價(jià)值的又一個(gè)角度：用AI，將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢(shì)和增長(zhǎng)動(dòng)能。
而像思邁特這樣，既有扎實(shí)技術(shù)平臺(tái)，又在金融、央國(guó)企等最復(fù)雜的場(chǎng)景中積累了深厚經(jīng)驗(yàn)的廠商，其下一步動(dòng)向，無(wú)疑為行業(yè)如何將AI的巨大潛力，真正轉(zhuǎn)化為觸手可及的生產(chǎn)力，提供了一個(gè)值得深度參考的范本。
可以預(yù)見(jiàn)，在這種反復(fù)的研究、實(shí)踐、迭代中，由Agent BI驅(qū)動(dòng)的、屬于智能決策的可靠未來(lái)，真的要來(lái)了。
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