此前，我們介紹過分析智能體，它可是超靠譜的 “專屬數據夥伴”，擅長基於明確指令進行數據分析和可視化展現。

但實際中，用户提問常不明確，問句發散又靈活，沒法提前窮舉。就像有人問 “上半年經營情況怎麼樣”，沒説清看營收還是利潤、要分區域還是分產品線，而這樣的問題太常見了。

再者，像銷量下降、客户流失這樣的難題，用户可不是隻想拿到冰冷數據，他們要的是問題根源、解決策略。

這時，就需要我們另外一個數字夥伴——專家智能體。它就像一個頂級謀士，主公一個眼神或是簡單話語，就能深諳其意，出謀劃策。

它自帶“專家級思維鏈”，能精準破譯模糊意圖、自動規劃主動執行。擅長開放式問題的查詢探索、歸因預測、總結建議及生成報告等複雜任務，為您提供高精度、可干預的數據洞察與決策支持。

第一謀：破譯模糊需求，像懂主公般“秒懂” 你

真正的頂級謀士，從不用主公反覆解釋心意；優秀的專家智能體，也從不用你糾結 “該怎麼提問”。

當你問出 “幫我分析今年經營情況，再跟去年比一比”，它會沉下心“琢磨透”，捋清需求、拆解任務、規劃步驟，之後就推進執行，選數據模型、寫代碼、出結果、驗結論，一步扣一步，邏輯嚴絲合縫。執行中，它會根據結果的變化而主動更新計劃，你覺得思路不全也能隨時改。

涉及“經營情況”時，它立刻站在企業管理者視角，自動鎖定合同金額、營業收入、合同回款等核心指標。

涉及數據查詢時，它擁有和分析智能體一樣的能力，又快又準。

呈現結果時，它根據數據特點，自主選擇合適的可視化形式，同時附上專業的文字總結和分析，方便決策。

要是碰到更加開放的問題，專家智能體也不淺嘗輒止， 而是把大模型推理、企業專家經驗、實時網上信息融合一起，拿出靠譜的分析思路和步驟。

比如HR 問 “近幾年為員工做了啥”，它從薪酬福利、員工培訓、工作滿意度、性別多元化等方面深扒，還對比不同部門、不同時間的情況，最後不光給結論，還附能落地的建議，出完整報告。

第二謀：歸因穿透表象，生成閉環洞察報告

戰場之上，謀士能從糧草動向看穿兵力虛實；業務之中，專家智能體則能從數據波動裏找到問題根因，更能將分析過程、結論與行動建議凝練成完整洞察報告，讓決策有跡可循、落地有章可依。

比如，用户提問“去年底合肥思明支行的不良率偏高的原因有哪些？”，專家智能體會像謀士般推演戰局，制定三步計劃：一查詢數據、二分析根因、三總結建議。執行中，它會根據實時數據修正思路。

最後的報告也絕非簡單的信息堆砌，而是像“戰報” 般，既有數據支撐的理性分析，又有指向行動的解決方案，真正實現 “從發現問題到解決問題” 的閉環。

比起只能做單指標維度關聯分析的ChatBI，專家智能體更擅長深度歸因：

它會借力有能力。結合Smartbi專業數據挖掘平台的歸因模型、大模型能力和企業知識，不管什麼行業、什麼需求，都能進行靈活多步推理分析。

它幹活有章法。先讓大模型定好分析步驟，再按預設的因果圖譜精準找對維度和指標、取到數據，接着用 Python 調合適的歸因模型，深挖指標因果關係和高影響維度、找出規律。

它不藏着掖着。採用“白盒” 模式，自主選算法、調參數，每一個步驟和結構都清晰可見，決策更有底氣。

第三謀：預判未來趨勢，提前佈局搶佔先機

頂級謀士的價值，不只在於解決當下危機，更在於提前佈局未來；專家智能體的能力，也不只在於歸因分析與報告生成，更能精準預測趨勢，搶佔先機。

比如提問 “預測未來三個月的營業收入”，專家智能體會結合歷史數據與市場變量，用Python調用預測算法生成帶預測曲線的洞察報告，裏面不僅有歷史對比、預測數據，還附業務建議，甚至會給推薦問句幫你進一步探索。

從 “查好數” 到 “決好策”，一大助力是Smartbi的“錦囊妙計”——數百種現成能用的機器學習算法，輕鬆實現診斷、預測、指示類深度分析。預測分析就有移動平均、線性迴歸等多種算法。分析智能體既可以挑選最適配的，也可以用指定的算法。

智能體選擇也需 “量體裁衣”，不同需求對應更合適的幫手：

要是需要在明確指令下高效用數，那分析智能體這個 “專屬數據分析師” 就能輕鬆勝任；

要是碰到模糊需求要深度拆解、業務問題要找根源做預測，或是生成洞察報告，那專家智能體這位 “頂級謀士” 才是最優解；

而即便分析智能體、專家智能體沒完全滿足你的需求也沒關係。我們還有能精準貼合你業務邏輯與使用習慣的自定義智能體，值得期待！

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