隨著大模型的崛起，問答式商業智能(BI)產品層出不窮，功能雖大同小異，但通過對話式操作大幅降低了用戶門檻，使更多業務用戶能夠輕松高效地進行數據分析，提升數據價值的普及率。

盡管智能BI產品前景廣闊，用戶對其實用性仍有疑慮。BI應用的核心在于能否準確輸出復雜的分析洞察，用戶擔心這些產品表面華麗，內涵卻缺乏深度。

因此，選擇智能問答BI產品時，用戶需關注其功能背后的技術與經驗，評估準確性、安全性等關鍵指標，深入了解其分析能力和專業性，以確保準確滿足復雜應用場景的需求，從中獲得真正的價值與洞察。

今年8月，思邁特推出基于Agent技術的Smartbi AIChat白澤，已成為行業焦點。白澤是一款集易用性、靈活性、安全性、準確性于一體的智能問答式BI產品，通過自然語言對話式查詢與交互的方式，滿足復雜數據計算、歸因預測及數據解釋、復雜嵌套式查詢等多種數據分析需求。

Smartbi AIChat白澤之所以能成為行業新標桿，源于其將先進的人工智能技術、BI技術與行業豐富經驗完美融合，形成如同鐵三角般的協同效應。這樣的深度融合不僅提供便捷操作體驗，也確保數據分析洞察的準確性和專業性。

Part 1

鐵三角實力分別如何?

一、

白澤采用最先進的AI技術

近些年來，對話式分析技術發展迅猛，思邁特軟件的技術方案也隨著行業的進步不斷優化升級。每一次調整都致力于克服以往技術的局限性，推動對話式分析能力的不斷提升與完善。

對話式分析四種技術路線

在對話式分析技術路線中，技術路線一(NL2SQL路線)在準確性、數據權限、指標口徑、復雜分析、擴展性和靈活性方面存在局限性。技術路線二(NL2DSL路線)雖然改善了精準度和安全性，但因需單獨微調和適配而導致巨大的工作量和成本，同時限制了泛化能力。

技術路線三(NL2DSL+指標庫Metrics路線)通過指標庫和RAG能力提升模型對行業知識的理解，進一步提高數據分析和決策的準確性，但仍無法進行高級分析或提供推薦和建議。

Smartbi AIChat白澤在技術路線三RAG增強檢索能力的基礎上，采用先進的AI Agent技術，結合Python等工具，顯著提升了數據分析的準確性和靈活性。AI Agent通過規劃器理解問題，將復雜任務拆解為小任務并逐一完成，生成的Python代碼確保了任務的精準與高效。Python作為強大的編程語言，具備處理復雜數據分析任務的優勢，特別是在診斷、預測和指示性分析、機器學習和可視化方面。AI Agent與Python的結合，增強了白澤的任務執行效率和擴展能力。

Smartbi AIChat白澤技術原理

二、白澤擁有行業領先的BI能力

1、數據模型

數據模型是數據分析的核心基礎，猶如汽車的引擎，決定了行駛的動力、效率、速度和穩定性。智能BI則像一輛智能汽車，如果引擎不夠強大，僅依賴智能技術，就能平穩快速前行嗎?并不能!

只有夯實數據模型這一基礎，智能技術才能發揮其最大效能，確保分析過程高效、精準，助力企業穩步前進。而Smartbi數據模型帶來了“敏捷多維建模”的新思路，從“數據引擎”上提高數據準備效率，為上層應用輸出更澎湃的“動力”!

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如上圖示例，在處理復雜問句(如“2024年1月4日，現金資產超過1萬且貸款金額少于1萬的客戶的學歷、總資產和總負債情況”)時，想要準確響應，需要準確識別問句中相關的物理表，如“資產事實表”、“債務事實表”和“客戶信息表”，并有效關聯這些事實表。

然而，傳統數據管理方式依賴于表，這些表的數據質量參差不齊，且信息常常分散并重復。通常的智能問答工具僅依賴大模型的NL2SQL轉換能力，面對需要多事實表關聯的復雜問句時，不僅難以準確選擇表格，還難以判斷在不同聚合粒度下的關聯關系。它們往往強行進行左連接或右連接，導致生成的SQL語句不夠準確，進而造成查詢結果的缺失或錯誤。

而Smartbi的數據模型，支持以維度建模的方式生成星座模型。這里我們可以把"資產事實表"、"債務事實表"、"客戶事實表"等多張事實表，以共享"客戶維"、"日期維"等維表的方式創建星座模型，這種方式不僅避免了數據冗余，還能通過維表關聯多事實表，實現不同粒度的聚合關聯，提升數據查詢的準確性和效率。

因此，在面對上述問句時，白澤首先通過創建好的星座數據模型動態構建僅包含相關信息的"資產事實表"、"債務事實表"和"客戶信息表"這三個小表，然后通過"客戶信息表"這個維表分別去關聯"資產事實表"和"債務事實表"，最后無論從哪種粒度進行查詢，我們都可以輕松生成正確的SQL，確保最終結果正確無誤。

此外，白澤還加載了數據模型強大的計算能力。它在面對包含時間計算的問句(如"2024年1月4日，所有客戶的資產和負債金額，以及同比")時，無需大模型生成復雜的SQL，只要通過數據模型動態構建的包含"資產金額同比"、"負債金額同比"的單表，即可快速準確地完成查詢，從而進一步降低大模型對于NL2SQL能力的依賴。

2、指標模型

Smartbi通過構建統一的指標模型，實現跨系統的數據整合。這種整合不僅減少了數據冗余，還確保了數據口徑的統一。Smartbi的指標模型能夠融合行業指標體系，有效對接企業的戰略目標。

使用指標模型后，企業就如同監控汽車行駛，能夠清晰設定戰略目標，并實時監測關鍵運營參數，這種方式不僅確保企業沿著既定戰略穩步前進，還能及時發現潛在問題，迅速應對，從而保障運營的安全性和效率。

3、BI分析能力

Smartbi具備一站式的數據分析能力，可以涵蓋描述性、診斷性、預測性和指導性分析，同時擁有多表關聯查詢分析、多數據集融合分析、探索分析和多模態展現等分析能力。此外，Smartbi還提供專業的數據挖掘工具，內含60+專業的算法。這些專業的分析能力，會使得白澤在智能BI領域擁有非常明顯的領導性和優勢。

三、白澤基于豐富的行業Know-how

Smartbi在BI數據分析行業13年的深耕，不僅積累了5000+的客戶經驗，還沉淀了金融、政府、制造、醫療、教育等眾多行業的寶貴知識。這些行業 Know-how不僅幫助Smartbi更好地理解客戶需求，還為其提供了豐富的解決方案案例和行業最佳實踐。

Part 2

鐵三角如何共振發力

一、RAG+數據模型/指標模型+行業Know-how，擁有準確性和安全性

通過全面的RAG技術，在向量庫中接入元數據、示例、業務知識及外部知識，使得Smartbi AIChat白澤懂得越多，理解能力不斷增強，準確性也隨之提升。同時，統一的指標模型和數據模型確保了數據口徑的一致性，同時結合豐富的行Know-how經驗，融合企業指標體系和落地經驗，實現更準確的結果，進而實現企業戰略目標。

此外，系統還能根據用戶的使用情況不斷迭代，越用越智能，越用越精準。初次使用時即可達到80%-90%的準確度，在特定場景下甚至能實現99%的準確率。

除了準確性之外，白澤還有一個特性是安全性。目前，Smartbi AIChat不僅支持百度、阿里等大模型，還支持多種本地私有化部署的大模型。系統具有金融級別的安全管理體系，包括操作權限、資源權限和數據權限三大類型的權限控制，確保數據安全和合規。

二、Agent+Python+工具，擁有靈活性和擴展分析洞察能力

1、計算能力的融合

Smartbi數據模型擅長大規模數據分析，Python則在復雜算法處理上表現出色。Smartbi AIChat結合兩者優勢，用戶可在一個平臺完成數據準備、計算和結果呈現。系統根據任務類型靈活分配計算：部分在Smartbi模型中完成，另一些通過Python庫外處理。這樣的分工協作確保平臺高效處理復雜任務，整合多源數據，提供精準、深入的分析與快速響應。

2、數據分析洞察能力的融合

作為國內領先的BI廠商，Smartbi提供一站式BI產品，具備數據模型查詢、專業機器學習平臺及50+挖掘組件，涵蓋分類、回歸、聚類等成熟算法。通過結合Python，用戶既可以調用其庫函數，也能使用Smartbi的算法組件，實現圖形生成、預測分析和歸因分析等功能。

3、多數據集分析的融合

Agent具備項目經理的能力，能夠思考、規劃、分解、決策和協調。面對復雜的多數據集分析，Agent會詳細理解問題，制定行動計劃，將大任務拆分為多個小任務，每個小任務生成一個數據集，最終通過Python或插件執行并匯總結果，實現多數據集的融合。

縱觀國內市場，傳統BI廠商和互聯網大廠中，有些未能融入最新的AI技術，另一些則缺乏數據模型或數據分析能力。而思邁特軟件作為國產資深的BI廠商，憑借在BI領域的深耕與對AI等前沿技術的持續創新，精準把握技術革新機遇，因此在激烈的競爭中脫穎而出。

Part 3

鐵三角共振力量驅動白澤躍升行業翹楚

1、AI賦能BI，提升智能性與準確性

通過AI Agent、RAG等技術，賦予BI強大的智能化功能，讓業務人員可以在不依賴技術背景的情況下，以AI智能對話問答的方式，輕松準確地獲取洞察業務的數據結果，提升了使用體驗和效率。

2、BI保證AI的數據準確性和深度洞察能力

Smartbi提供一站式數據分析能力，尤其在數據模型引擎和專業分析上表現突出。其強大且獨有的數據模型引擎高效處理復雜數據關系，確保準確性和一致性;專業分析能力深入挖掘數據背后的業務邏輯與行業趨勢。再結合AI大模型語義理解，不僅能快速處理復雜數據分析場景，還能生成精確且符合行業需求的分析結果，幫助企業領導者在復雜的商業環境中做出明智決策。

3、行業Know-how與AI相互促進

行業Know-how的深厚積累不僅提升了AI的專業性，也確保了其與業務的緊密契合。通過將行業知識與商業智能(BI)系統相結合，AI不僅能夠提供精準的分析，還能更好地滿足企業的實際需求和戰略目標。與此同時，來自上千家客戶項目的經驗沉淀，形成了寶貴的行業指標和管理思路，為AI技術的持續演進提供了重要反饋。這種反饋機制推動了AI的迭代發展，使其更深入地理解業務需求，從而進一步提升分析的精準度和適用性。

通過這一閉環，AI、BI和行業Know-how相互促進、共同發展，形成強大的生態系統，為企業帶來直觀的價值。Smartbi AIChat賦能管理者，利用對話式分析迅速識別經營問題根源，基于最新、全面的信息做出科學決策。對于業務人員，Smartbi AIChat的易用性和靈活性使其能更自主地進行數據分析，提升業務運作的敏捷性和響應速度。對于技術人員，Smartbi AIChat簡化了即席分析過程，減少操作負擔，讓他們能夠更專注于分析邏輯和數據洞察。

AI與BI的協同發展至關重要。單靠強大的AI而缺乏BI，猶如在迷霧中摸索方向;而只有強大的BI而沒有AI，則如同跋涉于荊棘叢生的山路。只有兩者相輔相成，才能高效獲取關鍵信息與精準預測未來，助力企業在復雜市場中實現智能化決策。