業務人員依賴IT部門或數據分析團隊提取數據，流程繁瑣、響應周期長，“數據等業務”現象普遍，難以滿足實時決策需求。
復雜的SQL查詢、報表制作、多維度交叉分析等操作對非技術人員不友好，普通員工難以自主完成數據探索。
傳統BI報表僅展示“是什么”，缺乏對“為什么”和“怎么辦”的深度分析，無法自動識別異常、歸因根因、提出建議。
企業制度、流程規范、項目文檔等非結構化知識與結構化業務數據分離，員工在查詢數據時難以結合背景知識理解上下文。
本方案依托“大模型+知識庫+工作流+權限管控”四位一體的技術架構，構建企業級智能問數平臺，支持用戶通過對話式交互，像聊天一樣完成復雜的數據探索任務。系統可自動解析用戶意圖，生成精準查詢語句（Text2DSL），聯動底層數據源實時返回結果，并結合歸因分析、趨勢預測、決策建議等能力，提供可信賴、可編輯、可追溯的智能分析服務。技術原理如圖：
億信華辰智能問數解決方案覆蓋從數據查詢、可視化呈現、深度洞察到報告輸出的全生命周期，真正實現“一句話生成報表、自動生成報告、歸因分析、智能預測、報表洞察”的智能化用數體驗。
業務人員問數耗時從“天級”縮短至“秒級”，需求響應效率提升10倍以上。
減少對技術團隊的依賴，數據需求開發成本降低70%。
實時數據+智能解讀，幫助業務人員快速識別問題，支撐即時決策。
將分散的數據碎片轉化為可問、可用的資產，提升數據利用率。
某工業集團利用億信華辰 BI 數字助理工具的私有化部署，將 LLM 大語言模型和 BI 基座能力相結合，通過向量數據庫、RAG、text2DSL、數字人等技術共同協作，應用大語言模型的底層能力，學習企業業務知識（表知識、業務邏輯、問答知識、洞察知識等），建設以智能指標為中心，融合 LLM Agent 能力的數據驅動智能決策平臺（見圖），知識庫實現業務洞察與自動化優化的無縫對接。
