“把数据用起来和用好”，这是企业数智化转型升级中的一大核心命题。但现实情况中，大部分企业在业务应用和数据消费中始终难以做到得心应手。
直到大模型的崛起，生成式AI技术展现出强大能力，为彻底打通数据消费“最后一公里”带来极大希望。尤其是ChatBI浪潮的出现，BI产品正迎来一次前所未有的变革，标志着属于BI的奇点来临。
回顾最近一年的BI市场，几乎所有厂商都在聚焦生成式AI技术与BI的融合，致力于推动生成式AI技术在BI领域的创新与应用。那么，生成式AI对于BI产品到底带来哪些颠覆性的改变？生成式AI与BI融合的创新难点到底在哪里？未来BI演进的趋势又有哪些？
近日，深耕BI领域多年的思迈特软件正式推出基于AI Agent的新一代智能BI产品——Smartbi AIChat白泽，以准确性、安全性、分析能力等差异化能力为BI市场交出一份出色答卷。
管理学巨擘彼得·德鲁克认为：巨变时代的最大危险并非变化本身，而是依然延用过去的逻辑做事。对于BI领域而言，产品逻辑正因为AI突破而产生根本性变化。
过去，BI产品与工具通过拖拽组件来创建仪表盘和报告，但始终不能解决数据分析使用门槛高、临时制定报表效率低和数据实时获取难等痛点；现在，大模型和生成式AI技术改变了一切，采用对话交互方式的BI产品让数据分析更加直观、灵活和高效，BI产品演进的奇点来临。
与其他领域类似，BI产品之所以全面走向重塑，核心原因在于技术与需求的双轮驱动：其一、大语言模型技术不断突破，让NLP2SQL、自然语言生成、生成式分析等能力实现质的飞跃，使得BI开始全面走向智能化，智能问数、智能分析、智能预测指日可待；其二、用户侧对于智能化产品的需求在不断提升，IDC就预测，到2028年，中国BI市场规模将达到17.4亿美元，未来五年年复合增长率达到13.7%，这其中用户对于智能化BI的需求是市场增长的重要抓手。
“生成式AI与BI融合会极大推动BI走向智能化。”思迈特软件创始人吴华夫认为，“在广度上可以覆盖更多用户群体；在深度上实现深度的归因和预测，甚至提供建议、基于用户问题自动生成分析报告等。”
可以预见，随着生成式AI技术与BI产品的全面融合，对话式交互有望成为未来“用数”的主流方式。在当前市场中，所有BI厂商都聚焦于此。这其中，基于AI Agent技术架构的Smartbi AIChat 白泽无疑让业界眼前一亮，通过简单交互即可实现复杂的分析功能，并且具有强大和丰富的功能，真正实现BI产品的可用、易用和乐用，树立起BI产品创新的新标杆。
白泽，中国古代神话中的瑞兽之一，能言语、通达知晓万物之情理。Smartbi的产品命名方式不言而喻。
事实上，对于数据分析全流程的知晓与理解恰恰是当前生成式AI在BI领域创新突破的关键。在全新一代的智能化BI产品打造中，存在语言输入的正确理解、业务领域知识的缺失、自然语言在底层数据库中的准确转换以及最终数据分析结果的准确性等一系列不可忽视的挑战。例如，在不同行业存在着不同的行业术语、概念和知识，如果缺乏相关的知识，则在交互中容易误解用户的意图；另外，自然语言在底层数据库转换成可执行的查询语句中，不同的数据库也存在着较大差异。
为此，Smartbi AIChat 致力于解决当前一系列挑战，通过数据模型复杂的计算能力、LLM 理解用户的意图，实现从数据连接、数据准备到 AIChat 应用的全流程打通，帮助企业真正从数据中提取价值、提升数据使用效率和提升经营分析能力。
例如，在对话式查询与交互场景中，Smartbi AIChat具备对话式数据查询、多轮对话、遇到错误人为纠偏、灵活展现等功能，彻底重塑用户与数据的交互方式；在业务数据分析场景中，用户希望能够快速了解业务变化原因和变化趋势， 它能够实现归因分析、趋势预测和数据解释，帮助企业从容应对市场的快速变化。
Smartbi AIChat 白泽之所以能够展现出准确性、安全性、扩展性等方面的差异化能力，关键在于思迈特在对话式分析技术上的不断深耕。众所周知，在当前主流的对话式分析技术中，主要存在NL2SQL、NL2DSL和指标库Metrics+ ChatBI三种技术路线，每种技术路线都存在着各自的优劣势。例如，NL2SQL的优势在于简单场景快速搭建、表达灵活易懂，但多表场景识别准确率不高，无法适应大数据量场景和归因预测等复杂场景；NL2DSL数据准确性较高且支持管控，但训练成本高，泛化能力较弱。
为此，思迈特依托LLM+AI Agent，融合NL2SQL、NL2DSL、指标模型等技术路线的功能优势，在Smartbi AIChat 白泽中采用领先的AI Agent技术架构，并融入到智能问数、智能分析、智能预测等各个环节，实现BI产品灵活性、扩展性和泛化能力的突破，帮助数据分析人员快速实现数据获取、数据分析、数据理解，引领智能化BI的发展趋势，让数据服务全面走向零门槛。
例如，Smartbi AIChat能够理解用户的意图，把它转变为解决问题的步骤，进一步变成获取数据的代码，并且它还能根据用户要求的任意形式去展示。
“大模型是大脑，智能体则是在大脑基础上增加眼睛、耳朵和手脚，能够感知外面的环境变化，并执行任务。基于AI Agent的Smartbi AIChat 白泽是智能体应用于BI的代表作，并且未来会越用越聪明。”吴华夫表示道。
IDC认为，大模型和AIGC技术将推动BI产品能力的全面重构，传统BI平台各项功能将依托 AI 原生理念围绕大模型引擎进行重构，BI 平台与业务系统的界限也会被打破。
思迈特还透露，其未来的产品规划中将以统一指标库模型为支撑，全面、深度融合AIGC能力。规划主要分为两个阶段：第一阶段增强数据分析师和业务用户的用数体验，包括数据查询、分析、归因、预测和数据分析报告的生成；第二阶段则依托其在多个行业的沉淀，针对开发者实现自动构建指标体系以及基于指标的分析。
“思迈特已经在多个行业5000多个行业头部客户项目中完成了行业的Know-How沉淀。目前中国企业普遍存在BI项目建设周期长、成本高、效果不可控等情况，亟需先进的BI产品来提升经营管理水平，”吴华夫介绍道，“Smartbi希望通过AIGC实现一句话生成自动生成一套BI系统。”
事实上，随着大模型等技术的不断突破，BI市场的竞争也迎来前所未有变化，云服务商、基础模型厂商等不断涌入，市场竞争的激烈程度空前。Smartbi AIChat所展现出的差异化能力，再次表明像思迈特这种专业厂商在市场竞争中依然有着不可忽视的独特优势，有望继续引领整个市场的创新。
首先，思迈特更加聚焦，有利于构建长期竞争力。随着大模型技术发展日新月异，尤其是开源大模型的成功，使得通用大模型的能力不断提升、门槛则在持续下降，BI领域未来竞争的关键在于如何将大模型能力与行业场景进行融合，Smartbi在BI行业深耕多年，有利于其更好地推动BI的智能化发展。
其次，思迈特更加中立开放，有利于用户的长期选择。虽然目前整个BI市场涌现出众多对话式分析产品，但一部分源自基础模型厂商或者云服务厂商的BI产品受制于部署模式、模型选择和开放性等。众所周知，在中国BI市场，BI产品的定制化开发与集成是普遍需求，而思迈特对于底层各种数据库的支持、第三方大模型的适配、部署模式、SDK和API的标准化等入手，构建开放中立的BI产品。
最后，思迈特更加注重数据素养和数据文化的培养，通过产品+文化双轮驱动用户的“用数”氛围。随着对话式分析进入到越来越多行业场景之中，主动化、个性化的“用数”将成为企业的核心诉求，而Smartbi AIChat有利于降低用数门槛和培养数据消费的习惯，从而全面推动企业的数据文化构建。
综合观察，BI市场正在迎来全新的竞争格局，大模型等AI技术是市场竞争、产品创新、体验重塑等最大的牵引力。作为BI领域的领导者，思迈特对于指标管理、机器学习、大模型等方面有着前瞻性布局。随着Smartbi AIChat的推出，思迈特在火爆异常的ChatBI市场抢占了先机。面向未来，凭借“通达知晓数据的一切”的Smartbi AIChat，用户一定会爱上与数据“聊天”，更深入地洞察数据背后的商业智慧，让数据真正回归业务。
