傳統數據分析工具依賴IT人員的報表開發或業務人員的手動操作，效率與靈活性的瓶頸日益凸顯。而隨著大模型技術的突破，數據分析正從被動響應向主動洞察的Agentic時代邁進。億信華辰推出的Data Agent-智問BI@GPT，正是這一趨勢下的典型代表 —— 通過零代碼+AI+數字人的深度融合，重新定義了企業數據應用的邊界。
Agentic時代：數據分析的質變邏輯
傳統數據分析的發展路徑，大致經歷了報表式分析（IT 主導）、自助式分析（GUI 界面）、智能化分析（自然語言交互）三個階段。但無論哪種模式，本質上仍是 “業務提問 - 系統回答” 的被動響應機制。而Agentic分析的核心，是讓系統具備主觀能動性：不僅能回答問題，更能主動挖掘數據中的潛在規律、預測業務趨勢，甚至提出行動建議。
智問BI@GPT產品架構圖
這一變革的底層支撐，是大模型與多Agent技術的深度融合。億信華辰智問BI@GPT正是基于這一邏輯構建數字助理，其架構覆蓋數據層（對接CRM/ERP 等多源系統）、平臺層（計算引擎 + 渲染引擎）、智能體層（問數Agent、分析Agent、洞察Agent、知識庫Agent）及應用層（智能問數、智能圖表、智能看板、智能報告等），形成從數據接入到決策輸出的全鏈路閉環。
六大核心特性：讓數據會思考、能行動
億信華辰智問BI@GPT 的突破性，不僅在于技術架構的創新，更在于對業務場景的深度適配。其六大核心特性，精準解決了企業 “用數難、分析慢、決策鈍” 的痛點：
1. 智能問數：自然語言對話，讓數據 “有問必答”
傳統BI工具需要業務人員學習SQL或拖拽圖表，而智問BI@GPT 支持自然語言交互問數。用戶只需對數字助理說一句 “2024 年各省銷售額對比如何？”，系統即可自動解析意圖、關聯多源數據、生成可視化圖表，并支持多輪追問（如 “北京銷售額異常的原因是什么？”）。這一功能將數據分析的門檻從技術技能降至日常語言，真正實現了數據普惠。
2. 歸因洞察：從 “是什么” 到 “為什么” 的深度挖掘
數據波動的表象下，往往隱藏著復雜的因果關系。智問BI@GPT的多因素動態歸因分析，能自動識別業務異常的關鍵驅動因子。例如，某保險公司發現2024 年綜合賠付率環比激增305.86%，系統通過分析各省、各險種、各渠道數據，快速定位到 “北京大項目三部賠付率高達1062844.21%” 的異常點，并給出“專項調查 + 經驗推廣”的建議。此外，其預測型分析還能基于歷史數據推演未來趨勢（如銷售額 5 年預測），助力前瞻性決策。
3. 報表洞察：讓傳統報表 “開口說話”
企業往往積累了大量統計報表，但 “只看數、不看因” 的問題普遍存在。智問BI@GPT的報表智能洞察功能，能自動生成報表摘要、數據波動分析及決策建議。例如，某集團財務報表經系統分析后，不僅指出“渠道年度收入完成率1531.55% 但月度僅 0.62%” 的后置策略特征，還提出 “優化月度資源配置” 的具體建議，將靜態報表轉化為動態決策指南。
4. 智能報告：Word式生成，模板化輸出
撰寫經營報告是企業的高頻需求，但手動整理數據、繪制圖表耗時耗力。智問BI@GPT的智能報告功能支持兩種模式：一是與 WPS 集成的“Word 式助手”，用戶輸入需求即可自動生成圖表與文字總結；二是基于模板的一鍵生成（如財務報告、盡調報告），系統通過學習企業歷史報告的邏輯，結合財報、行業數據等，快速輸出結構化分析內容，效率提升 70% 以上。
5. 大屏對話：駕駛艙的 “交互革命”
傳統數據大屏是單向展示，而智問BI@GPT的AI 對話式大屏實現了雙向互動。用戶可直接對大屏說 “顯示供應鏈資產服務規模 TOP5 的供應商”，系統立即切換對應視圖；或追問 “流程時效最短的訂單有什么共性？”，系統自動分析并給出 “金屬批發行業訂單 1-7 天完成率 80%” 等洞察。這種人屏對話模式，讓數據駕駛艙從 展示工具升級為決策伙伴。
6. 知識服務：打破信息孤島，構建企業 “智慧大腦”
企業的知識分散在文檔、郵件、系統中，檢索效率低下。智問BI@GPT的知識服務功能通過整合內外部知識資源（如行業報告、企業制度），構建企業級知識圖譜，形成面向各領域知識的AI專家助手。用戶只需問 “2024年研發投入Top5 部門的資產閑置率是多少？”，系統即可快速關聯研發數據與資產數據，給出精準答案。這一功能不僅提升了知識獲取效率，更推動了企業知識資產的價值轉化。
從金融到制造：多行業驗證的數據生產力
“大模型+數據分析”應用正在從金融、IT/互聯網等數字化領先行業向制造、政務等傳統行業邁進。億信華辰智問BI@GPT 的價值，已在多個行業場景中得到驗證：
金融數據分析場景：某保險企業在業務擴張中，傳統數據報表平臺逐漸暴露短板，為解決 “數據響應慢、洞察深度不足、決策支撐弱” 的痛點，該企業依托億信 BI@GPT 的智能體能力，打造了一套集智能問數、歸因分析、自動化報告生成于一體的智能應用體系。
政府投資審批場景：某政府部門因 “數據獲取低效、審核周期長” 引入智問BI@GPT，打造智能投資問數平臺。業務人員通過移動端自然語言提問（如 “2024 年市本級政府投資項目同比增長率如何？”），系統實時反饋數據并輔助判斷項目可行性，審批周期縮短 40%，定性問題實現定量分析。
科工研究院場景：某研究院面臨 “數據應用靈活性不足” 的挑戰，通過智問BI@GPT 構建智能應用平臺。科研人員可在 OA 審批中嵌入智能問答（如 “試驗費用是否符合歷史均值？”），審批效率提升 30%；同時，系統生成的 “千人千面” 智能看板，解決了 “用數權限不自由” 的痛點，推動研究院數字化轉型進入新階段。
結語：在數據即生產力的今天，企業需要的不僅是會處理數據的工具，更是能理解業務、主動創造價值的智能伙伴。億信華辰Data Agent -智問BI@GPT，通過大模型與多Agent技術的深度融合，推動企業決策從經驗驅動向數據驅動再向智能驅動躍遷。隨著Agentic分析的普及，未來的企業數據應用，或將不再是 “人找數據”，而是 “數據找人”—— 這正是億信華辰智問BI@GPT 正在書寫的故事。
