12月一到，職場人最怕的幾個字就來了：

“年終總結”

業務部李總盯着屏幕上的年終彙報PPT

再看看手裏堆成山、數據還打架的Excel表

表情顯得有點凝重

...

年初花大價錢買的“高科技AI”，

説好的“顛覆一切，解放雙手”

現在究竟怎麼樣了？

李總的“AI落地”歷險記：

起初，市面上的AI鋪天蓋地

各種宣傳讓李總眼花繚亂

李總覺得非常有吸引力，果斷採購

幻想着自己勞苦功高的得意場景

結果一用發現，AI 算數算不對，

分析總出錯，寫詩倒是挺在行

最終AI只能淪為“聊天玩具”

彙報挨批，尷尬收場

李總的故事，似乎有些眼熟

...

過去這一年，中國B端軟件市場最不缺的就是“AI 故事”，但 BI領域客户早已厭倦 “紙上談兵”。

CXO們看過了無數 Demo，但當熱度褪去，迴歸到真實的業務現場，大家發現了一個尷尬的現實：大多數 AI 產品，在 BI領域“水土不服”。

• 它們能寫詩，卻算不對一張財務報表；
• 它們能談天説地，卻搞不懂企業內部複雜的業務邏輯；
• 它們看似無所不能，卻始終遊離在企業的核心流程之外。

我們不禁疑惑，為什麼B端客户AI落地這麼難？

01 為什麼BI領域AI落地這麼難?

難點1

聽不懂企業“黑話”，業務常用術語

“聽不懂”是最常見也是最大的問題，用户在使用AI時，習慣於自然語言提問，難以避免出現一些業務中的“黑話”。

例如，在日常業務中經常提及的“北方大區”、“回款”等籠統表述，與CRM裏的字段並非精確對應，無法被AI準確識別。

如果AI不能將企業數據與自然語言之間形成良好的銜接，那麼“只問不答”、“答非所問”的情況將會變成常態。

——聽不懂問題

難點2

缺乏“地基”的 AI，註定會有“幻覺”

通用大模型（LLM）本質上是基於概率的文本生成，它本身並不懂業務，更不懂企業的私有數據。它最擅長的是把話講得漂亮，而不是把數算得準確。在它眼裏，寫一首詩和做一張財務報表沒區別，只要句子通順就行。

而用户最頭疼的就是AI針對每個問題似乎都能給出很“順理成章”的答案，然而仔細一看卻發現是毫無數據依據的“正確的廢話”。

對企業來説，數據分析是容不得半點“大概”和“也許”的。如果沒有嚴謹的數據治理和指標體系作為“圍欄”，AI 就會一本正經地胡説八道。前一秒還在分析趨勢，後一秒可能就編造了一個從未存在的銷售額。

——企業不敢用

難點3

只有“大腦”沒有“手腳”，價值斷層

大多數 AI 助手停留在對話框裏，給出一個數據後就結束了。但真實的業務需求遠不止 “查數取數”，更需要串聯起歸因分析、異常預警、工單派單、郵件推送等一系列後續行動。

對於一線業務而言，AI 真正的提效價值，從來不是單純的 “對話式快速取數”，而是要依託數據模型與指標體系，穿透數據表象完成根因拆解，輸出具備指導性的專業分析方案，形成從數據洞察到業務落地的完整閉環。

不具備 AI Agent 能力的對話式 BI，對企業而言只是一個 “快速查數機器人”。它雖能在基礎取數環節實現小幅提效，卻始終跳脱不了工具屬性的桎梏，既無法成為真正賦能業務決策的專業諮詢顧問，更難以突破企業數據價值落地的核心瓶頸。

——價值難落地

02 Smartbi 的破局之道

AI Agent與BI的深度融合

Smartbi 深知，BI 客户要的從來都不是一個時髦的聊天機器人，而是一個“聽得懂行話、算得準數據、幫得上決策、幹得了實事”的“實幹團隊”。

而破局的關鍵路徑，在於真正實現 AI 與 BI 的深度融合。Smartbi所打造的真正創造價值的Agent BI，離不開三大核心條件的強力支撐：

首先，是對人工智能技術的合理運用。我們不僅融合了智能體（Agent）等前沿技術，更注重其與企業實際場景的結合，讓AI真正服務於業務洞察。

其次通過在BI技術領域的長期積累，包括指標模型、數據模型、MPP並行計算、傳統機器學習技術，以及成熟的安全權限管理體系，這些能力共同構成了系統穩定、可靠、可擴展的底層基礎，打好企業地基。

最後，是對行業Know-How的深度理解。思邁特服務了數千家行業頭部客户，積累了豐富的業務認知與實踐經驗，使我們能精準把握企業痛點，提供真正可落地的智能分析解決方案。

03 Smartbi AIChat V4

真正可落地的“企業數字員工”

Agent BI並非簡單的工具，更像是企業專屬的“數字助理”，它以“數字人”為核心，每個智能體擁有不同技能和工具，依託多智能體高效協同機制，像一位“數字同事”一樣，主動幫你完成任務，自主協作，成為團隊中真正可靠的一員。

為了能夠真正解決真實場景問題，Smartbi 總結了多年的BI實踐經驗，將AI Agent能力封裝為三類專職的“數字員工”智能體，真正實現可落地。

這裏我們就以“股票交易數據”、“銀行貸款分析”、“企業戰報速遞”三個典型場景為例，一起來看看三大智能體是如何幫助企業解決實際問題的：

01 分析智能體

零門檻的“數據分析夥伴”

解決痛點：專治快速查數問數、可視化分析呈現、複雜計算等高頻工作痛點！

硬核實力：

✅ 業務人員無需專業技能，直接對話或語音即可進行查數分析；

✅ 精準識別用户意圖，一鍵生成可視化圖表，數據準確率超 98%；

✅ 具備更強大的計算能力，高效響應複雜計算場景，全程透明可溯可控；

✅ 主動引導用户深挖數據價值、越用越聰明，讓問數體驗更準確、快速、友好。

02 🧠專家智能體

專家級的“資深行業顧問”

解決痛點：專攻開放式問題探索、複雜深度歸因分析、專業洞察報告撰寫、未來趨勢預測等複雜難題！

硬核實力：

✅ 專家智能體可應對更發散、深度、複雜的開放式需求，實現“問什麼都能答”；

✅ 具備強大的自主思考、規劃與執行能力，精準識別並“秒懂”用户意圖，將複雜問題和需求拆解為清晰可行的計劃；

✅ 無需額外操作，自動完成深度挖掘、歸因分析、報告生成及趨勢預測並輸出專業建議；

✅ 在你思路遇阻時，還能化身“資深顧問”提供行動指引，讓複雜決策更簡單、高效、可靠。

03 🧩自定義智能體

場景化的“企業智能分析師”

解決痛點：專為企業個性化需求、定製化業務場景而生，打造專屬超級“智囊團”！

硬核實力：

✅通過搭積木式的可視化編排組合各類子智能體，即可按需組建貼合業務需求的專屬智囊團，輕鬆滿足財報生成、風險評估、戰報速遞等個性化場景；

✅更能構建開放智能體生態，快速找到企業“數字幫手”，拓展業務應用邊界，盡享 AgentBI 帶來的便利。

04 Smartbi用結果説話

再也不用擔心AI變成“聊天玩具”

Smartbi 的“落地”不僅僅是承諾，當行業還在討論 AI 的未來時，Smartbi 已經協助多家行業頭部企業完成了從“概念”到“實踐”的跨越。

國際知名權威研究機構IDC在報告中明確指出：“思邁特具有領先的技術能力，是國內最早將 AI Agent 技術深度應用於商業智能領域的廠商之一，推出的白澤Smartbi AIChat已在證券、銀行、央國企、政府等多個行業落地，提升了開發效率和業務響應速度，驗證了Agent BI對企業的實際作用價值。”

我們不做飄在天上的 AI

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