思迈特求解“AI生产力”凯发Agent唤醒BI
自从生成式AI和大模型被炒热后◆□，很多企业管理层就有了一层焦虑…▲●：害怕错过AI应用的机会凯发在线▲▪▼•▲▲。对他们来说•△★★，内部先把AI工具用起来成了最直接的要求◇○◇。
由此可见▼-…★，BI的未来•▷-□▪○，需要的不是对现有工具箱的修补◇▼▼◁，而是要从被动响应查询的=…-“工具•▽▷”-▪▼▷，升级为能够主动思考自主规划△▷、自主执行的◇○●■▲▲“数字员工▲=•▷▷•”(Agent)◁◆。这不仅仅是一个大胆的构想=○▽▽。行业趋势已清晰地指向了Agent▽▪△，而思迈特在这条路上做出了重要的探索▷○…▼。
作为Agent BI的实践者=▲，思迈特依然在通过产品迭代▲▪★◆，推动这项技术走进可落地的现实凯发在线◆▽…☆•○。要实现理想场景▽▷▪■…，首先要有一个坚实的基础平台…=△▪▲●。
比如▽▽△，企业常用的BI◆=◇◆●•，用上AI大模型等技术就成了生成式BI（GenBI）▪□…★。根据IT市场研究机构IDC的解释…◁☆△▼…，GenBI核心在于重构了传统BI的数据交互方式与分析深度◆▲…。它可以使用自然语言◇▽△▼◁=，用对话框交互解决问题☆▷▲★…，ChatBI这个初级产品也由此形成-□◁。
这▲•◁■•，才是管理者真正期待的决策效率☆…○。这个场景也清晰地展现了Agent BI的强大之处●■：
明明已经用上了最时髦的ChatBI◇◆▪○，为何一次关键的业务复盘▲▲•▽◇◁，报告还是要等上几天○••=？向AI提问的结果▽●▽，为何总与业务部门的体感有偏差▲…，甚至出现关键指标的口径错误▽★▼=，让人•…●▲“敢用不敢信◁△▼◆”▽-▲◆•▽？
答案是否定的◇▽▽。如果说通用大模型提供的是一颗强大的★◁●“通用大脑▷★-△◇”◇◆，那么要让这颗大脑在垂直行业里◆=▼○“干实事-●▲☆”▼■▪☆◇，就必须为其注入海量的•=◁□、高质量的行业知识（Know-How）▷▪•，而完善且精准的指标体系是其中关键一环★▷-□▽▪。
当Agent能够自主完成◆▼★☆•“监测数据-发现问题-归因分析-生成策略…●●▷◆…”的全链条时◁◁--▽，企业才能更好地把数据变成行动的竞争力▪•…-●。
看到这里★▷◇，有人可能会问▲▲○▪：Agent BI听起来如此强大□▼▲●□，它背后的魔法仅仅是接入了一个更强大的通用大模型吗•○◆◁？
这些常见的痛点□△△，暴露了ChatBI在面对稍微复杂☆☆、带有行业黑话的深度需求时-▽□，会出现准确性与理解力的硬伤——企业数据丰富▼◁=▼●☆，但洞察力不足=▲◁▽=。
这一痛点并非个例◇▷，而是当前 BI行业的普遍瓶颈■■…。全球BI巨头们正全力突破•◁•：Tableau发布的Tableau Next==，还是IBM○●•=◇◇”凯发Agent唤醒BI、Qlik等厂商加速技术探索●◆…▼，核心思路高度一致——超越简单对话…▼，转向更深层次的智能凯发在线▷●○★△•。行业共识很明确▷…▼：能拆解问题★○★▼、调用工具的Agent是必经之路•☆•☆。
另一方面▼•○☆◆，深厚的行业积淀是灵魂◆•☆-。在过往的厂商评估中•▲-•△•，思迈特之所以能在◆◇☆●“金融▲◇▼…”与★=△★-…“央国企▪…▲-□”等行业能力维度中表现突出--=▽…□，正是源于其在过去十余年服务数千家头部客户的过程中▲●△☆•，已将这些复杂行业的业务规则▽○…★、分析逻辑和指标体系…□，深度内化为了产品的核心能力-□□★○。
Smartbi AIChat正是这样一个以Agent技术为核心的新一代智能BI平台●=●■。它依托强大的数据模型引擎△•▲▲◇▽，已经能够处理海量数据▷•凯发创造者工作站。、实现时间智能与复杂计算…▷◁△◆，为实现更高级的Agent形态奠定了基础…▪-▷●▪。
这种知识不是简单的术语堆砌▷•▼，而是渗透在行业业务全流程中的深层逻辑◇▷•：既要明确核心指标的监管边界与计算规则▽▷■★★，避免出现口径偏差▽◇•◁☆■；也要掌握指标间的关联逻辑▼△●，比如某一业务数据与风控▲□▲■、财务维度的联动关系-◇；更要熟悉业务异动时的标准应对流程▼★▪=☆…，确保分析结论能贴合实际操作场景◇●。
近期▼▷▼，国务院正式印发《关于深入实施△•▪◇••“人工智能+▼●”行动的意见》★●-◆▽，将AI应用提升至培育-☆-○“新质生产力=●▲=”的国家战略层面■-◇■•。这股自上而下的政策东风■☆■，也给了我们理解Agent BI价值的又一个角度=▪：用AI▷☆•，将数据资源转化为决策优势和增长动能▪-△◆★★。
例如☆○，企业的数据分析需求是分层的○▼▲◇◇▷。一线业务人员每天都需要进行的••☆、高频次的精准查询▲-▽•▼□，能不能用专门的★◇▼•“分析型Agent-•”☆★■，进一步确保数据查询的精准性与响应的高效性◁▲□，实现一次提问就输出整体的统计结果和图表◆▲△●？
基于这些市场需求▼•，我们不禁会对Agent BI接下来的进化方向△▷★，产生一系列合理的期待▪□○△○-。
而像思迈特这样■…☆，既有扎实技术平台▼•●◆，又在金融•▼•、央国企等最复杂的场景中积累了深厚经验的厂商○□，其下一步动向☆◇•●◁-，无疑为行业如何将AI的巨大潜力•□-，真正转化为触手可及的生产力▼■…，提供了一个值得深度参考的范本☆•●▷。
依托行业知识=□=▲★，它能精准理解 □•▼•▼“科创贷…▽■▪○◁”▷▷○■△▽“迁徙率◁•▲•” 等专业诉求◆▼◇◆◇，结合企业业务逻辑与外部监管规则吃透需求▼●▽★■-；无需人工拆解任务▼▷，可主动规划分析逻辑▪•■△◁▪、打通内外部数据关联▼◇▲☆，从 ☆=••■●“被动等数据☆★◁■”转向☆…“主动整合信息-☆•◆=…”▲□▷★•▷；还能自动完成数据对比★▪=●◁、风险评估等工作◁○●▼☆●，短时间输出专业分析结果▽△•，大幅压缩从需求提出到决策可用的周期△▪▲●=，相较仅能便捷交互却难破专业壁垒▲=▼、需依赖人工推进的ChatBI○●▷▪▽，实现了从◇▽-△“能对话☆▷★-”到◆◁“会办事▷○●◆”的关键能力跃迁△▲☆△▽。
作为在数据分析领域深耕十余年的实践者…▽★…●▼，思迈特认为▼■▼▲•-，这并非简单的模型能力问题•▪▼-，而是现有 BI 的架构遇到了瓶颈▼★▲△。这一判断也与行业权威研究结论不谋而合●◁○◁▽：在 IDC 近期相关的行业研究中☆■，明确指出 Agent 将成为 Bl 的下一步发展方向●……。IDC 分析认为▲○▽☆▲，传统 BI 在面对复杂业务时•▼★，难以深入剖析因果=◇•◇●、预测趋势并形成决策闭环△□，而 Agent 技术的融入▲■▷◇…=，能赋予BI☆▲“任务编排 + 执行闭环▼▪☆◆”能力•▲，推动其向全流程决策支持系统升级▼★□◆●▷。
这恰恰点明了构建Agent BI的核心壁垒▽•△，也解释了为何思迈特这类长期深耕头部客户的BI厂商☆▪▲◇○=，在这一轮变革中更具优势◇-•○。因为构建一个强大的Agent BI-▼，需要▪□▲■★○“通用技术底座◆○□▽□…”和■○★“行业深度理解▲▽□”两条腿走路•▷，缺一不可=△。
值得强调的是■◇，思迈特早在2023年便率先推出以指标为核心的ABI平台○◇=●▷，打造行业内独有的技术与业务双领先优势▷•▼◇。随着技术迭代升级▼★●▪，依托人工智能技术◁▲-●●•、BI技术与行业经验融合的◇◁“铁三角◁△…☆”▷▽★•，在众多核心客户复杂场景中完成多次完整交付•▲。
如果是管理者=○-▲▲，他们的问题往往更复杂•▲★●▽◇、更开放△•-•，需要串联多个业务领域进行战略性思考△▪•，从而清晰洞察业务状态…△▪★▽。这个时候★▽▪▼，就需要一个☆●◆•◆“专家型Agent▽▪★○★”◆=○，能看懂财务报表■◆◁◇，能理解市场动态==◆•□•、关联生产数据=○，把多维度信息串联起来•-，做CEO可以信赖的★◁■“数字参谋▲•”•★。
可以预见=□○=▽★，在这种反复的研究☆◁、实践-◁、迭代中□▷-○，由Agent BI驱动的□■☆、属于智能决策的可靠未来●■，真的要来了▪=。
有了这样的平台能力◁○，我们看待BI的视角也可以随之更新▷▲■•●…，回归到三个本质问题▲▪■▼-◆：
正是这种▽●●“技术+行业+指标体系•●”的多维度积累□□○◁☆，让其能率先落地Agent Bl-•，确保Agent-▽◁○▷“懂业务▽•●▼、干实事◁☆☆”=◁△●▼-，从以指标为核心的ABI平台到Agent BI▪◁=，思迈特始终凭借•…▼•“铁三角▲○•○◁”融合优势=□…▲△•，领跑行业发展▽▽▼◆◁•。
它不再是对现有流程的修修补补◆■◇=，而是从根本上重塑了决策链□◇，将管理者从繁琐的数据等待中解放出来▪▪，聚焦业务本身-◇◁☆●□。
这些方向的探索▷▷…，将决定BI能否摆脱▲◆○◇“只会聊天□◁-▪▲■”的尴尬处境◇▽，真正帮助企业将数据洞察的价值☆■◇=-，反馈到业务增长上▼-●◆▲。
无异于纸上谈兵△○○。思迈特采用行业领先的RAG+LLM+AI Agent架构■■，没有这些和业务要求环环相扣的行业沉淀☆…◆，并与自身成熟的可视化分析◁☆•○◁、机器学习能力深度结合●△▲=，一方面◆▪，正是为了保证分析的准确性与深度▲◆▷。没有完备的指标体系支撑◇◆△△★，Agent的智能将大大受限◁○•，体现在从数据处理▷★、数据分析到工程化部署的全方位能力☆★。厂商的实力=…▼，扎实的技术底座是根基▲◆=★▪！
总之▲▷●，过去•-，我们谈论BI☆●▼●，谈论的是技术□◁-、是工具▽••◇▪○、是报表▽▲。今天-▲■○△，由Agent驱动的革命■▷，标志着数据分析正从▲■“人驱动工具▷▪…•▷”的被动模式■★☆•，转向由=…○◇○△“数字员工☆▲-”主动服务的全新生态◆•△□▲。
ChatBI的问题在于▷◇▼◆○-，交互的便捷并不等于分析的智能▽△=。在企业决策场景中●▷，管理者提出的需求往往复杂且专业○=▷◆○，比如银行信贷部领导追问 •▪•“科创贷◆-” 区域收益■••■▽、不良成本与风险迁徙率▪☆▪，传统模式下即便用 ChatBI•●，也会因无法精准解读行业术语△-■•=、难以完成定性分析与归因预测★▽思迈特求解“AI生产力，最终交付时间偏离预期▲◇●-，本应在▲○•◇▷“下班前☆=◆▲○”响应的紧急需求▲◇•△，往往延后一周才完成●=●▷…。
