自從生成式AI和大模型被炒熱后，很多企業管理層就有了一層焦慮：害怕錯過AI應用的機會。對他們來說，內部先把AI工具用起來成了最直接的要求。

于是，我們看到了很多AI場景和應用的涌現。

比如，企業常用的BI，用上AI大模型等技術就成了生成式BI（GenBI）。根據IT市場研究機構IDC的解釋，GenBI核心在于重構了傳統BI的數據交互方式與分析深度。它可以使用自然語言，用對話框交互解決問題，ChatBI這個初級產品也由此形成。

但目前看來，只是把工具用起來，其實離解決企業的需求還遠遠不夠。

明明已經用上了最時髦的ChatBI，為何一次關鍵的業務復盤，報告還是要等上幾天？向AI提問的結果，為何總與業務部門的體感有偏差，甚至出現關鍵指標的口徑錯誤，讓人“敢用不敢信”？

這些常見的痛點，暴露了ChatBI在面對稍微復雜、帶有行業黑話的深度需求時，會出現準確性與理解力的硬傷——企業數據豐富，但洞察力不足。

問題出在哪？僅僅是更換一個更強的大模型就能解決嗎？

作為在數據分析領域深耕十余年的實踐者，思邁特認為，這并非簡單的模型能力問題，而是現有 BI 的架構遇到了瓶頸。這一判斷也與行業權威研究結論不謀而合：在 IDC 近期相關的行業研究中，明確指出 Agent 將成為 Bl 的下一步發展方向。IDC 分析認為，傳統 BI 在面對復雜業務時，難以深入剖析因果、預測趨勢并形成決策閉環，而 Agent 技術的融入，能賦予BI“任務編排 + 執行閉環”能力，推動其向全流程決策支持系統升級。

由此可見，BI的未來，需要的不是對現有工具箱的修補，而是要從被動響應查詢的“工具”，升級為能夠主動思考自主規劃、自主執行的“數字員工”(Agent)。這不僅僅是一個大膽的構想。行業趨勢已清晰地指向了Agent，而思邁特在這條路上做出了重要的探索。

BI再進化 我們需要“理想型”

ChatBI的問題在于，交互的便捷并不等于分析的智能。在企業決策場景中，管理者提出的需求往往復雜且專業，比如銀行信貸部領導追問 “科創貸” 區域收益、不良成本與風險遷徙率，傳統模式下即便用 ChatBI，也會因無法精準解讀行業術語、難以完成定性分析與歸因預測，最終交付時間偏離預期，本應在“下班前”響應的緊急需求，往往延后一周才完成。

這一痛點并非個例，而是當前 BI行業的普遍瓶頸。全球BI巨頭們正全力突破：Tableau發布的Tableau Next，還是IBM、Qlik等廠商加速技術探索，核心思路高度一致——超越簡單對話，轉向更深層次的智能。行業共識很明確：能拆解問題、調用工具的Agent是必經之路。

它不應再是一個“對話框”，而是一個有自主思考和行動能力的“數字員工”。

依托行業知識，它能精準理解 “科創貸”“遷徙率” 等專業訴求，結合企業業務邏輯與外部監管規則吃透需求；無需人工拆解任務，可主動規劃分析邏輯、打通內外部數據關聯，從 “被動等數據”轉向“主動整合信息”；還能自動完成數據對比、風險評估等工作，短時間輸出專業分析結果，大幅壓縮從需求提出到決策可用的周期，相較僅能便捷交互卻難破專業壁壘、需依賴人工推進的ChatBI，實現了從“能對話”到“會辦事”的關鍵能力躍遷。

這，才是管理者真正期待的決策效率。這個場景也清晰地展現了Agent BI的強大之處：

它不再是對現有流程的修修補補，而是從根本上重塑了決策鏈，將管理者從繁瑣的數據等待中解放出來，聚焦業務本身。

構建Agent BI：為何深耕行業的廠商更具優勢？

看到這里，有人可能會問：Agent BI聽起來如此強大，它背后的魔法僅僅是接入了一個更強大的通用大模型嗎？

答案是否定的。如果說通用大模型提供的是一顆強大的“通用大腦”，那么要讓這顆大腦在垂直行業里“干實事”，就必須為其注入海量的、高質量的行業知識（Know-How），而完善且精準的指標體系是其中關鍵一環。

這種知識不是簡單的術語堆砌，而是滲透在行業業務全流程中的深層邏輯：既要明確核心指標的監管邊界與計算規則，避免出現口徑偏差；也要掌握指標間的關聯邏輯，比如某一業務數據與風控、財務維度的聯動關系；更要熟悉業務異動時的標準應對流程，確保分析結論能貼合實際操作場景。

沒有這些和業務要求環環相扣的行業沉淀，沒有完備的指標體系支撐，Agent的智能將大大受限，無異于紙上談兵。

這恰恰點明了構建Agent BI的核心壁壘，也解釋了為何思邁特這類長期深耕頭部客戶的BI廠商，在這一輪變革中更具優勢。因為構建一個強大的Agent BI，需要“通用技術底座”和“行業深度理解”兩條腿走路，缺一不可。

一方面，扎實的技術底座是根基。廠商的實力，體現在從數據處理、數據分析到工程化部署的全方位能力。思邁特采用行業領先的RAG+LLM+AI Agent架構，并與自身成熟的可視化分析、機器學習能力深度結合，正是為了保證分析的準確性與深度。

另一方面，深厚的行業積淀是靈魂。在過往的廠商評估中，思邁特之所以能在“金融”與“央國企”等行業能力維度中表現突出，正是源于其在過去十余年服務數千家頭部客戶的過程中，已將這些復雜行業的業務規則、分析邏輯和指標體系，深度內化為了產品的核心能力。

值得強調的是，思邁特早在2023年便率先推出以指標為核心的ABI平臺，打造行業內獨有的技術與業務雙領先優勢。隨著技術迭代升級，依托人工智能技術、BI技術與行業經驗融合的“鐵三角”，在眾多核心客戶復雜場景中完成多次完整交付。

正是這種“技術+行業+指標體系”的多維度積累，讓其能率先落地Agent Bl，確保Agent“懂業務、干實事”，從以指標為核心的ABI平臺到Agent BI，思邁特始終憑借“鐵三角”融合優勢，領跑行業發展。

真正可靠的智能決策要來了？

作為Agent BI的實踐者，思邁特依然在通過產品迭代，推動這項技術走進可落地的現實。要實現理想場景，首先要有一個堅實的基礎平臺。

Smartbi AIChat正是這樣一個以Agent技術為核心的新一代智能BI平臺。它依托強大的數據模型引擎，已經能夠處理海量數據、實現時間智能與復雜計算，為實現更高級的Agent形態奠定了基礎。

有了這樣的平臺能力，我們看待BI的視角也可以隨之更新，回歸到三個本質問題：

它是否真正理解你的行業，能將行業Know-How無縫融入產品？

它能否處理你內部復雜且獨有的數據環境，從混亂中找到真相？

它能否將智能分析轉化為可靠的行動建議，而不僅僅是“問數”？

基于這些市場需求，我們不禁會對Agent BI接下來的進化方向，產生一系列合理的期待。

例如，企業的數據分析需求是分層的。一線業務人員每天都需要進行的、高頻次的精準查詢，能不能用專門的“分析型Agent”，進一步確保數據查詢的精準性與響應的高效性，實現一次提問就輸出整體的統計結果和圖表？

如果是管理者，他們的問題往往更復雜、更開放，需要串聯多個業務領域進行戰略性思考，從而清晰洞察業務狀態。這個時候，就需要一個“專家型Agent”，能看懂財務報表，能理解市場動態、關聯生產數據，把多維度信息串聯起來，做CEO可以信賴的“數字參謀”。

這些方向的探索，將決定BI能否擺脫“只會聊天”的尷尬處境，真正幫助企業將數據洞察的價值，反饋到業務增長上。

總之，過去，我們談論BI，談論的是技術、是工具、是報表。今天，由Agent驅動的革命，標志著數據分析正從“人驅動工具”的被動模式，轉向由“數字員工”主動服務的全新生態。

當Agent能夠自主完成“監測數據-發現問題-歸因分析-生成策略”的全鏈條時，企業才能更好地把數據變成行動的競爭力。

這種價值，其實就是新質生產力的一部分。

近期，國務院正式印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，將AI應用提升至培育“新質生產力”的國家戰略層面。這股自上而下的政策東風，也給了我們理解Agent BI價值的又一個角度：用AI，將數據資源轉化為決策優勢和增長動能。

而像思邁特這樣，既有扎實技術平臺，又在金融、央國企等最復雜的場景中積累了深厚經驗的廠商，其下一步動向，無疑為行業如何將AI的巨大潛力，真正轉化為觸手可及的生產力，提供了一個值得深度參考的范本。

可以預見，在這種反復的研究、實踐、迭代中，由Agent BI驅動的、屬于智能決策的可靠未來，真的要來了。

來源：松果財經

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