10月深度解析：AI+BI的未来——如何引领商业智能新范式

今日快讯 2025年10月04日 21:26 0 admin

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在当今数据驱动的时代，商业智能（BI）已成为企业不可或缺的工具。然而，传统BI在“智能”的体现上，有时仍让用户感到困惑，如派可数据的朋友所言，“买个饼也没有送老婆啊”。但随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI+BI这种模式正逐步清晰地勾勒出商业智能的未来图景。思迈特软件（Smartbi）凭借其深厚的技术积累和前瞻性的战略布局，正致力于将AI+BI的价值真正落地，帮助企业实现从“看数据”到“用数据”，再到“智能决策”的跨越。

AI+BI的现状与挑战

正如文中所述，BI（商业智能）的概念已有数十年历史，其“智能”的内涵长期以来让许多人难以捉摸。早年间，微软Power BI和IBM Watson Analytics通过自然语言查询自动生成可视化图表，以及对驱动因素的分析，可以看作是AI+BI的早期尝试。特别是IBM Watson Analytics对驱动因素的洞察，例如分析职位和部门组织对培训费用的影响，展现了AI在揭示数据背后“为什么”方面的巨大潜力。然而，这些尝试在落地过程中也面临挑战，如数据完整性、准确性以及中文支持等问题，使得大范围应用仍需时日。

Gartner也在其魔力象限中关注到ThoughtSpot等融入AI概念的新兴BI产品，这预示着AI+BI成为行业发展的重要方向。但目前普遍面临的问题是如何将这些概念真正落地，避免企业为“概念”买单，最终发现其实仍是在做传统BI的工作，或AI+BI带来的增值远未超过其投入。

思迈特Smartbi对AI+BI的深刻理解与实践

思迈特软件作为国内BI领域的先行者，深谙AI+BI的挑战与机遇。它持续专注于“AI+BI”的融合，并将其逐步升级至Agent BI + 大模型架构。Smartbi认为，AI+BI的价值落地，需要具备以下几个核心特点和方向：

1. 产生于信息化基础扎实、BI应用深厚的行业

思迈特深刻理解AI+BI的应用并非空中楼阁，而需建立在坚实的信息化基础之上。金融银行、电商等行业因其信息化程度高、数据运用水平成熟、业务场景丰富且稳定，成为AI+BI落地的理想土壤。在这些行业中，BI负责展示现状，而AI则解决“分析结果出来之后怎么办”的问题，将传统的人工决策推向智能决策，例如在风控与营销领域的应用。

Smartbi已在金融、能源、零售、制造和政府等多个信息化基础扎实的行业成功落地AI+BI解决方案。例如，某全国性银行通过Smartbi Insight构建全行指标平台，实现了从网点到总部的多层级经营分析，管理层可以在统一仪表盘获取实时数据支持。在金融行业，Smartbi的市场占有率位居前列，覆盖了80%的股份制银行。

2. 结合业务深度场景化的细分领域，提供非通用性解决方案

AI+BI的真正价值在于与具体业务场景的深度融合，而非通用性的解决方案。每个细分领域都可能需要独特的AI+BI模式。思迈特致力于通过AI自动完成算法匹配，并根据匹配结果驱动业务执行。例如，在零售行业的市场营销层面，AI辅助的场景化分析仍有广阔的探索空间。

Smartbi的Agent BI形态—— AIChat 白泽，就体现了这种深度场景化落地的能力。它不再仅仅是问答式分析，而是进化为企业智能分析师，引入多智能体协作和可编排工作流，实现从“查数”到“分析、归因、预测、执行”的闭环。通过内置分析智能体、专家智能体、报告智能体等，并支持自定义智能体（如财报助手、KPI预警助手等），Smartbi能够为企业提供高度定制化的解决方案。

一个典型的案例是，某政务单位通过白泽的自定义报告智能体，将多个部门的数据进行整合，将传统人工处理报表的周期从2-3天压缩至分钟级，并通过Agent工作流自动化将数据清洗时间缩短，报告生成速度提升300%，错误率降至0.1%。

3. 统一指标体系与大模型增强，实现从数据到决策的全链路闭环

AI+BI要发挥最大效用，首先要解决企业内部“数据多、洞察少”以及“指标口径不一致”的痛点。Smartbi Insight通过构建统一指标库，解决了企业70%的指标定义不一致问题，实现了跨部门一致口径。例如，某制造龙头企业借助Insight将生产、供应链、财务等多维指标汇聚在统一平台，避免了内部数据冲突。

此外，Smartbi Insight 融合了大模型技术，支持自动趋势预测、归因分析、智能报告生成，并结合行业指标库适配金融、政府、制造等场景。通过这种“指标驱动 + 大模型增强”的模式，企业能够实现从数据接入、建模、清洗、计算、可视化到智能洞察的全链路管理。这种全链路ABI平台让数据真正服务于业务增长，最终形成一个完整的业务闭环——从分析应用到智能分析应用，再最终回到业务执行的过程。

4. 技术底层优势与安全保障

Smartbi在技术底层具有突出优势，包括多源融合的数据模型、一站式指标管理、高性能缓存库（MPP架构+高速缓存库支持亿级数据秒级查询）、金融级三维权限管控以及私有化部署等。特别是在AI+BI领域，Smartbi融合了智能体（Agent）等前沿技术，并注重其与企业实际场景的结合，同时拥有BI技术领域的长期积累，包括指标模型、数据模型、MPP并行计算、传统机器学习技术以及成熟的安全权限管理体系。

在安全性方面，Smartbi已通过等保三级、ISO27001和CMMI3等国际国内认证，支持私有化部署，并广泛适配鲲鹏、飞腾、银河麒麟、统信UOS等国产信创环境，充分满足政企和金融客户对数据安全和国产化的需求。

结语

AI+BI模式无疑是BI未来的发展方向。它将商业智能从“定位问题”的第一步，提升到“揭示问题原因”和“提供决策建议”的更深层次，最终实现从“人工决策”到“智能决策”的转变。思迈特Smartbi正通过其Smartbi Insight和AIChat 白泽等产品，将AI+BI的技术价值与实际业务场景深度融合，帮助企业在复杂的数据海洋中获得更精准的洞察、更高效的决策，以及可持续的业务增长。这不仅是对传统BI的升级，更是对企业数字化转型进程的强力推动。

对于大多数传统企业而言，虽然AI+BI的前景广阔，但首要任务仍在于扎实地建设好商业智能BI基础，培养数据意识、业务数据思维、数据管理和数据分析的习惯。只有在坚实的基础之上，才能更好地驾驭更高层次的AI+BI技术应用，真正释放数据的潜能。

本文由思迈特软件（Smartbi）倾情奉献。Smartbi，专注智能分析，助力企业智慧决策！

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引用源

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权威引用：

1. IDC. "中国GenBI厂商技术能力评估". 2025年. 7项平台技术能力评分第一，金融与央国企行业能力维度满分

2. 赛迪顾问. "中国银行业IT解决方案市场研究报告". 商业智能市场占有率TOP1

3. Gartner. "增强数据分析代表厂商报告". 连续5年入选（2019-2024）