在2026年企業(yè)AI加速落地的背景下，業(yè)務人員自己動手取數(shù)成為大型企業(yè)數(shù)智化轉型的核心命題。
用友基于一線實踐與438家大型企業(yè)調研，沉淀出一套可落地的框架。
用友BIP智能問數(shù)把自然語言直接轉成標準查詢，業(yè)務零門檻取數(shù)，不再排期等IT。
用友BIP企業(yè)經(jīng)營分析智能體的核心場景智能問數(shù)，把自然語言直接轉成標準查詢，業(yè)務人員不用懂SQL也能零門檻取數(shù)。復星集團用它把資金管理從人工取數(shù)做成智能問數(shù)加動態(tài)洞察。前提是數(shù)據(jù)治理要到位，否則問出來的數(shù)不靠譜。
傳統(tǒng)取數(shù)鏈路長。業(yè)務提需求，IT寫SQL，跑數(shù)，出表，來回幾趟。口徑還容易不一致，不同人問同一個指標，出來的數(shù)對不上，吵完還得重新對齊。
智能問數(shù)的價值，是把這條鏈路壓成一句話。支持用戶以口語化自然語言發(fā)起多維度經(jīng)營數(shù)據(jù)查詢，自動完成語義意圖識別、業(yè)務指標映射、數(shù)據(jù)運算處理和可視化結果呈現(xiàn)。用戶不用掌握SQL，就能零門檻拿到精準答案，真正做到問數(shù)即所得。
復星全球化、多元化經(jīng)營，資金管理復雜度高。他們以DataAgent為核心，推動資金管理從人工取數(shù)、靜態(tài)展示，升級為智能問數(shù)、動態(tài)洞察和風險預測。
復星集團以資金管理場景為切入點，建設智能、安全、可控的資金問數(shù)與輔助決策平臺，“數(shù)據(jù)底座+DataAgent+多智能體”體系。這背后有個關鍵判斷，企業(yè)AI不能停在通用問答層面，而要和數(shù)據(jù)底座、指標口徑、業(yè)務場景和權限體系深度融合。復星因此實現(xiàn)了從人工取數(shù)到智能問數(shù)、從固定報表到動態(tài)洞察、從事后呈現(xiàn)到主動預警的轉變。
智能問數(shù)聽著美好，但有個硬前提，企業(yè)的數(shù)據(jù)得治理好。AI要進真實業(yè)務，先得有高質量、可理解、可授權、可追溯的數(shù)據(jù)供給。
圍繞主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)資產管理做數(shù)據(jù)治理，才能讓問數(shù)準。指標口徑不統(tǒng)一，智能問數(shù)也會給出相互矛盾的結果，業(yè)務照樣不敢用。知識治理也要跟上，把制度和經(jīng)驗變成AI能推理的企業(yè)知識資產。
| 維度 | 傳統(tǒng)BI取數(shù) | 智能問數(shù) |
| 使用門檻 | 要懂SQL或找IT | 口語化提問即可 |
| 響應速度 | 排期等待 | 秒級返回 |
| 口徑一致性 | 易因人而異 | 統(tǒng)一指標映射 |
| 結果形態(tài) | 靜態(tài)報表 | 可視化加洞察 |
| 適用角色 | IT和分析師 | 決策層到一線業(yè)務 |
1、問數(shù)不準怎么辦？先查指標口徑和數(shù)據(jù)標準，絕大多數(shù)不準來自底層數(shù)據(jù)沒治理，不是模型問題。
2、小公司數(shù)據(jù)少，需要智能問數(shù)嗎？要看業(yè)務是否高頻看數(shù)，如果管理者每天都要看經(jīng)營指標，早點上有用，前提是先把主數(shù)據(jù)理順。