在2026年企業(yè)AI加速落地的背景下，業(yè)務(wù)人員自己動(dòng)手取數(shù)成為大型企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心命題。
用友基于一線實(shí)踐與438家大型企業(yè)調(diào)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(zhuǎn)成標(biāo)準(zhǔn)查詢，業(yè)務(wù)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(zhuǎn)成標(biāo)準(zhǔn)查詢，業(yè)務(wù)人員不用懂SQL也能零門檻取數(shù)。復(fù)星集團(tuán)用它把資金管理從人工取數(shù)做成智能問數(shù)加動(dòng)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(wù)提需求，IT寫SQL，跑數(shù)，出表，來回幾趟?？趶竭€容易不一致，不同人問同一個(gè)指標(biāo)，出來的數(shù)對不上，吵完還得重新對齊。
智能問數(shù)的價(jià)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(dòng)完成語義意圖識別、業(yè)務(wù)指標(biāo)映射、數(shù)據(jù)運(yùn)算處理和可視化結(jié)果呈現(xiàn)。用戶不用掌握SQL，就能零門檻拿到精準(zhǔn)答案，真正做到問數(shù)即所得。
復(fù)星全球化、多元化經(jīng)營，資金管理復(fù)雜度高。他們以DataAgent為核心，推動(dòng)資金管理從人工取數(shù)、靜態(tài)展示，升級為智能問數(shù)、動(dòng)態(tài)洞察和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。
復(fù)星集團(tuán)以資金管理場景為切入點(diǎn)，建設(shè)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(gè)關(guān)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(biāo)口徑、業(yè)務(wù)場景和權(quán)限體系深度融合。復(fù)星因此實(shí)現(xiàn)了從人工取數(shù)到智能問數(shù)、從固定報(bào)表到動(dòng)態(tài)洞察、從事后呈現(xiàn)到主動(dòng)預(yù)警的轉(zhuǎn)變。
智能問數(shù)聽著美好，但有個(gè)硬前提，企業(yè)的數(shù)據(jù)得治理好。AI要進(jìn)真實(shí)業(yè)務(wù)，先得有高質(zhì)量、可理解、可授權(quán)、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(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理做數(shù)據(jù)治理，才能讓問數(shù)準(zhǔn)。指標(biāo)口徑不統(tǒng)一，智能問數(shù)也會(huì)給出相互矛盾的結(jié)果，業(yè)務(wù)照樣不敢用。知識治理也要跟上，把制度和經(jīng)驗(yàn)變成AI能推理的企業(yè)知識資產(chǎn)。
| 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(yīng)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(biāo)映射 |
| 結(jié)果形態(tài) | 靜態(tài)報(bào)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(wù) |
1、問數(shù)不準(zhǔn)怎么辦？先查指標(biāo)口徑和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，絕大多數(shù)不準(zhǔn)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(wù)是否高頻看數(shù)，如果管理者每天都要看經(jīng)營指標(biāo)，早點(diǎn)上有用，前提是先把主數(shù)據(jù)理順。
