摘要：近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合

近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。

到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。而对于很多业务人员来说，“数据” 是藏在系统里的 “沉默金矿”—— 想挖，却找不到趁手的工具：

要做月度销售分析，得找分析师要 ERP、CRM、线下门店 3 个系统的数据，等了 5 小时才拿到；

领导突然问 “这个季度华东地区的客户复购率为什么下降”，得紧急翻 Excel、算环比、关联上个月的促销活动，忙到下班还没结论；

想预测 “下季度新品的销量趋势”，不会写 SQL，只能对着历史数据瞎猜，结论连自己都没底气。

直到AI 对话式分析的出现，比如帆软的 FineChatBI，才让这些 “沉默的数据” 真正 “开口说话”—— 不用写代码，不用等排期，用自然语言问一句，就能得到答案；不仅能告诉你 “是什么”，还能解释 “为什么”，甚至预测 “会怎样”，赋能人工智能发展。

一、业务数据的 “沉默困境”：不是没有数据，是 “不会说话”

很多企业的 “数据困境”，本质是 “人与数据的连接效率太低”：

找数据难：数据分散在多个系统，业务人员不知道 “数据在哪里”“怎么找”；

分析慢：即使找到数据，也得靠 Excel 或分析师做计算，错过决策时机；

结果虚：大模型生成的 “黑盒子” 结果，要么不准确，要么难以解释，不敢用来决策。

数据明明是企业的 “核心资产”，却像 “不会说话的机器”—— 想用，却用不起来。

二、AI 对话式分析：让数据 “开口” 的钥匙

AI 对话式分析的核心，是把 “人找数据” 变成 “数据找人”—— 用自然语言交互打破技术门槛，让业务人员直接 “问数据”。

以帆软的 FineChatBI 为例，作为帆软推出的AI for BI 产品，它的定位很明确：用对话式业务分析解决实际问题。比如：

业务人员问 “帮我分析一下 11 月华东地区的销售数据，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 秒返回结果；

问 “这个月产品 A 的销量下降 20% 为什么”，它会做异常归因分析—— 是流量端的抖音广告投放减少了 30%？还是转化率端的 “立即购买” 按钮位置调整？甚至给出 “增加广告投放 + 调整按钮位置” 的建议；

问 “预测下季度新品的销量趋势”，它会用智能预测模型，结合历史销量、市场活动、竞品数据，给出趋势图和结论。

这些功能的背后，是两大核心支撑：

技术可信：不用大模型的 “黑盒子”，而是用Text2DSL 技术把自然语言提问转化为可理解、可干预的指令，结果 “看得见、改得了”；

能力底座：依托帆软 20 多年的企业级 BI 经验，确保数据来源可靠、分析逻辑闭环 —— 比如关联多个系统的数据时，不会出现 “数据冲突” 的问题。

三、从 “开口” 到 “决策”：AI 对话式分析的三重能力

AI 对话式分析的价值，不止是 “让数据说话”，更是让决策 “及时、深入、可信”。

1.

以前，业务人员找数据的平均时间是 5 小时 —— 要协调 3 个系统的管理员，要等分析师排期，要处理数据格式。现在，用 FineChatBI 问一句 “帮我拉一下近 3 个月市场活动的 ROI（活动成本 / 新增收入）”，10 秒就能得到结果，还能自动生成可视化仪表盘—— 把 “找数据” 的时间从 “小时级” 压缩到 “分钟级”，让决策赶上 “业务节奏”。

2.

很多 AI 工具只能 “取数”，但 FineChatBI 能 “分析”：

比如问 “为什么这个季度客户复购率下降”，它会自动关联 “复购率 = 复购用户数 / 付费用户数” 的逻辑，拆解 “复购用户数减少” 是因为 “老客户流失” 还是 “新客户转化低”，甚至关联 “上个月的促销活动”“竞品的折扣力度” 等因素；

比如问 “下季度新品的销量预测”，它会用数据模型结合历史销量、市场趋势、渠道投放，给出 “增长 20%” 的结论，还会标注 “风险点：如果竞品推出类似产品，可能影响 10% 的销量”。

它不是 “数据搬运工”，而是 “业务顾问”—— 帮你找到问题的根源，甚至给出解决建议。

3.

很多大模型的结果 “不可信”，要么 “编数据”，要么 “逻辑混乱”。但 FineChatBI 的结果 “准确且可解释”：

它用Text2DSL 技术把自然语言转化为可干预的指令，比如 “复购率” 的计算逻辑是 “复购用户数 / 付费用户数”，业务人员可以直接修改；

依托帆软 20 年的 BI 底座，数据来源可追溯 —— 比如 “销售数据” 来自 ERP 系统，“用户数据” 来自 CRM 系统，结果 “看得见、查得到”；

链路闭环：从 “业务问题” 进来，到 “生成分析报告” 出去，整个过程可控 —— 比如问 “这个月的销售分析”，FineChatBI 会生成包含 “数据来源、计算逻辑、结论建议” 的完整报告，直接给领导看也有底气。

四、结语：让数据 “说话”，让决策 “及时”

AI 对话式分析的本质，是降低技术门槛，让更多人用数据驱动业务。

比如 FineChatBI，它的目标不是 “取代分析师”，而是让业务人员成为 “自己的分析师”—— 不用依赖技术团队，不用等排期，直接 “问数据” 就能得到结果。从 “找数据 5 小时” 到 “问数据 3 分钟”，从 “取数工具” 到 “业务顾问”，从 “黑盒子结果” 到 “可信结论”，AI 对话式分析正在把 “沉默的数据” 变成 “会说话的资产”。

对于企业来说，决策的价值在于 “及时”—— 当领导问 “为什么销量下降” 时，能立刻给出答案；当需要预测趋势时，能快速得到可信的结论。而 AI 对话式分析，比如 FineChatBI，就是让决策 “及时有效” 的关键工具。

毕竟，数据的价值，从来不是 “存在那里”，而是 “被用起来”—— 让数据 “开口说话”，才能让决策 “落地生根”。

来源：帆软