在當今的商業環境中，數據已經成為企業決策的核心驅動力。然而，許多企業在使用數據分析工具時面臨一個共同的挑戰：系統能夠處理數據，卻無法真正理解業務。例如：
銷售團隊口中的“大客戶”指的是年采購額超過500萬的企業，但系統無法自動識別；
生產部門所說的“異常停機”特指持續時間超過2小時的情況，而普通AI問數工具無法區分；
電商運營提到的“爆款”是指日銷超過1000單的商品，但傳統分析工具需要人工定義；
領導開會所說的“東南公司”是指地處東南部的某幾個子公司的統稱。
這些企業內部約定俗成的術語和業務規則，往往成為數據應用的"最后一公里"障礙。為此，億信華辰ChatBI工具——智問（BI@GPT）推出了「背景知識配置」功能，讓企業無需進行復雜的模型訓練或微調，就能讓AI系統理解這些專屬的業務知識。
1. 通用AI的局限性
現有的AI大模型雖然具備強大的語言理解能力，但對企業特定的業務場景和內部術語往往存在理解偏差。例如：當詢問"為什么A類客戶轉化率下降"時，通用AI可能無法準確識別哪些客戶屬于"A類"；分析"旺季銷售情況"時，系統可能不清楚企業定義的"旺季"具體指哪幾個月。
2. 傳統解決方案的不足
傳統上，要讓AI理解企業特定知識，通常需要：投入大量資源進行模型微調；依賴專業的數據團隊編寫復雜的規則；持續維護和更新業務邏輯。這些方法不僅成本高昂，而且難以快速響應業務變化。
3. 業務知識配置的價值
億信華辰智問是基于大語言模型（LLM）與AI Agent技術，打造新一代ChatBI平臺，多模態交互實現數據查詢、可視化生成、智能歸因與預測，讓業務洞察觸手可及，賦能企業敏捷決策。億信華辰智問的「背景知識配置」功能提供了一種更簡單直接的解決方案：
1. 多種背景知識錄入的方式
企業可以通過術語詞典和業務規則兩種形式配置業務知識：
術語詞典：定義企業內部專用術語
"西北公司"指的是"所屬區域"為"西北區事業部"的公司
"異常停間"是指持續時間大于2小時的設備停機
業務規則：描述特定的業務邏輯
"華北區的銷售季=每年4-6月和9-11月"
"VIP客戶=消費金額滿10萬元的客戶"
系統會自動將配置的業務知識與數據分析相結合：
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識別報表中的特定術語；
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理解業務規則對指標的影響；
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在分析中考慮企業的特殊業務場景。
3. 業務化的自然語言提問
例如，在某企業中部署了億信華辰智問，配置了如下背景知識：
1."西北公司"指的是"所屬區域"為"西北區事業部"的子公司
2."資金存量"等于“資產表”中“項目”為“貨幣資金”和“應收資金集中管理款”的“期未數”之和。
3."累計發生期間費用"等于"利潤表"中“項目”為“銷售費用”、"管理費用"和"財務費用"的“本期金額”之和。
當用戶通過智問提問時，可直接問：
1. 降低使用門檻
業務人員零代碼自主配置，無需依賴數據團隊；可視化配置界面支持自然語言錄入，業務規則分鐘級生效。
2. 提升分析精度
內置企業級語義解析引擎，消除業務術語歧義；決策模型與企業真實業務邏輯自動校準，保障分析結果精準度。
3. 加快響應速度
業務規則實時熱更新機制，配置完成即生效；無需等待數據模型重構或系統重啟，敏捷響應業務變化。
4. 保障數據安全
企業級私有化知識存儲架構，核心數據不出域；細粒度權限控制體系，支持字段級訪問權限配置。
智問的「背景知識」配置功能，通過簡單易用的方式，讓企業能夠將內部的專業知識和業務規則快速賦予AI系統，解決了通用AI在企業特定場景下"聽不懂、說不準"的問題。這一功能讓數據分析更貼合企業實際，使業務人員能直接參與系統優化，幫助企業在不增加技術投入的情況下，獲得更精準的數據洞察。
對于希望提升數據應用效率的企業來說，業務知識配置提供了一條低門檻、高回報的智能化路徑。現在就開始配置您的業務知識，讓數據真正為企業創造價值。
