西安交大校花王晶晶该大数据类产品由思迈特软件投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的

　　Smartbi AIChat的雏形，诞生于大数据产业从自助BI向智能BI的升级阶段：这时企业虽已实现基础自助分析，但业务人员仍受困于工具操作依赖，核心瓶颈集中在分析响应迟缓、非技术人员用数门槛过高。为破解“业务与数据的效率鸿沟”，实现非技术人员通过自然语言对话即可高效用数的目标，思迈特开启了技术迭代：2017年率先将NLP融入BI，推出“智能小麦”；2019年首次实现自然语言对话与BI的融合并斩获自然语言分析（NLA）发明专利；2023年，作为国内最早提出“指标管理”理念的BI厂商，其以指标驱动重构ABI平台，将指标与企业经营逻辑深度绑定，并将NLA专利产品化，发布对线年推出独立AI应用Smartbi AIChat白泽；2025年升级至 Smartbi AIChat V4，推动BI从“对话式分析”迈入“智能体协同”时代。

　　2019年，思迈特率先实现AI与BI技术融合，打破传统BI的工具操作边界，让分析流程首次具备智能辅助能力；2023年，其将自研NLA专利产品化，推出对话式分析大模型版本，实现非技术人员通过自然语言直接调用数据能力，推动分析效率从“分钟级”向“秒级”跃迁；2024年，独立AI应用正式落地，命名为“Smartbi AIChat白泽”，完成从功能模块到独立产品的升级；2025 年推出的V4版本，叠加AI Agent智能体协同与数据智能应用市场，让产品从“单一分析工具”升级为可自主联动多场景的智能决策平台。

　　Smartbi AIChat作为一款融合前沿技术的创新产品，在客户内部具有丰富多元的应用场景，能够服务于多个关键群体。

　　在销售场景中，销售经理可借助Smartbi AIChat实时查询当日、当月或季度销售数据，并迅速生成报表，用以精准分析销售趋势，为营销策略的制定提供坚实数据支撑。销售管理也能通过自然语言提问，快速获取数据，洞察销售规律，进而优化销售策略，提升销售业绩。例如在销售数据实时监控场景下，销售经理能随时掌握各区域销售动态，及时调整资源分配，抓住销售机会。

　　市场部门同样是Smartbi AIChat的重要使用群体。市场人员可利用该产品对市场数据进行深度剖析，涵盖竞争对手分析、市场份额变化等多方面内容，并生成详细市场调查报表。这有助于企业敏锐把握市场动态，及时调整市场策略，提升市场竞争力。比如在分析竞争对手的市场推广活动对自身市场份额的影响时，Smartbi AIChat能够快速整合相关数据，提供有价值的洞察。

　　财务部门的工作也因Smartbi AIChat而得到极大优化。财务人员能够运用它生成各类财务报表，如利润表、资产负债表等，并且系统可自动识别数据中的异常情况，为企业财务决策提供有力保障。无论是财务分析、预算管理还是成本控制，Smartbi AIChat都能帮助财务人员提高工作效率，减少人为失误，为企业财务管理提供准确数据依据。

　　人力资源部门也是Smartbi AIChat的重要使用者。HR可以运用该产品分析员工绩效、流动率、招聘效率等数据，并生成相关报表，辅助HR部门进行科学的人员配置和管理决策。比如在分析员工流动率高的原因时，Smartbi AIChat能够从多个维度整合数据，给出可能的原因分析，帮助HR部门制定针对性的改进措施。

　　对于企业管理层而言，Smartbi AIChat更是不可或缺的决策支持工具。管理人员能够借助它随时随地洞察数据背后的真实业务情况，摆脱传统报表的束缚，快速获取全面信息，从而提高决策效率和灵活性。无论是制定企业战略规划、评估业务部门绩效，还是调整资源配置，Smartbi AIChat都能为管理层提供及时、准确的数据分析结果，助力科学决策。

　　数据分析师同样能从Smartbi AIChat中受益。它简化了即席分析流程，减轻了操作负担，让数据分析师得以将更多精力聚焦于分析逻辑和数据洞察层面。同时，Smartbi AIChat促进了管理人员、数据分析师和业务人员之间的无缝协作，通过统一指标体系，减少信息传递误差和延迟，构建高效、透明的决策环境，推动组织向数据驱动文化转型。

　　综上，Smartbi AIChat在客户内部适用于销售、市场、财务、人力资源等业务部门的工作人员，以及企业各级管理人员和数据分析师。它为不同群体提供了便捷、高效的数据分析手段，助力企业在各个业务环节实现数据驱动的精细化管理和科学决策，提升企业整体运营效率和竞争力。

　　Smartbi AIChat白泽作为一款基于AI Agent技术的智能BI平台，持续为企业提供高效智能的数据分析服务。它不仅提供描述性分析，还能借助提示深入进行诊断性、预测性和指示性分析，产品广泛应用于金融分析、智能制造、智能教育等多个领域，覆盖财务、营销等多个场景，基本满足业务用户在日常工作中可能遇到的各种数据分析场景需求，为客户提供高效准确的数据洞察与交互体验。

　　Smartbi AIChat能精准地理解意图，并能在多轮对话中保持回复的连贯性、准确性和深入性。无论是管理人员、数据分析师还是业务人员，仅仅只需要自然对话，就能高效、准确地获取业务信息，实现按任意形式去展现。

　　Smartbi AIChat基于Smartbi数据模型引擎，可快速响应海量数据查询，并确保权限管控与数据安全。

　　其具备强大的时间智能计算能力，支持同环比、年累计等计算及复杂时间表达，同时覆盖均值、方差、标准差等基础统计指标计算。用户通过问句就能轻松进行跨时间的精准筛选、聚合计算和对比分析，甚至可查询出底层数据库中无法直接获取的数据。

　　Smartbi AIChat支持归因分析，能够自动识别并给出关键影响因素，用户可据此快速定位原因和制定决策。基于先进的机器学习算法和AI技术，Smartbi AIChat通过简单的对话操作即可实现数据预测任务，并据此预测未来的数据变化趋势。

　　对于更复杂的业务场景，Smartbi AIChat支持时间段查询，并且在基于之前的查询结果之上，一步步通过对话查询出更复杂的业务场景，实现嵌套式查询。

　　2025年，Smartbi AIChat白泽在功能上有诸多新增与升级，进一步强化智能分析能力：

　　全面拓展主流模型接口支持范围，涵盖DeepSeek、阿里Qwen系列、智谱清言GLM、科大讯飞星火、ChatGPT等，企业可根据自身技术架构、业务需求及预算灵活选择适配模型，无缝融入现有数据体系，有效调用不同模型的低成本、高精度分析能力，满足金融、央国企等复杂场景需求。

　　依托指标模型获取统一可信的全域数据，结合全面的RAG检索增强生成技术，强化大语言模型对业务理解、映射及SQL生成的准确性，初始使用准确率即可达90%，特定场景下更能突破99%。针对稳定性难题，创新推出“点赞记忆”机制：当用户对回答认可并点赞后，系统会留存该正确回答及对应指标，后续遇到类似问题时优先复用，解决同一问题多次回答不一致的问题，保障分析结果稳定性。

　　新增Excel数据融合分析功能，业务人员可直接上传Excel文件，与企业内部数据关联分析，无需复杂导入建模流程，也无需IT部门介入；支持模型自动推荐，AI能理解问题语境并匹配数据模型，存在歧义时主动反问用户意图，降低非专业用户使用门槛。同时，升级移动端体验，支持微信小程序与企业微信，满足多元场景下的即时分析需求；对话结果可一键跳转至透视分析页面，方便用户验证逻辑、拖拽字段深入挖掘数据。

　　安全层面，采用操作权限、资源权限、数据权限三重控制机制，支持私有化部署，借助OLAP多维数据模型过滤SQL语句，防范SQL注入风险，契合金融、政府等行业的数据安全要求。高级分析方面，归因分析可自定义因果图谱、创建挖掘模型，通过Python调用适配模型精准定位问题关键因素；支持多维度预测分析，叠加算法因子识别异常，还能依托专家报告插件自动生成专业报告，同时新增专家模式，可拆解复杂任务、可视化思考过程，提升分析深度与决策效率。

　　打破传统ChatBI对提问方式的限制，支持用户以自然语言灵活表达业务需求，无需遵循固定格式。无论复杂的业务逻辑描述，还是模糊的数据分析需求，白泽都能精准理解，为用户提供高效服务，真正实现以日常交流的方式获取专业数据分析结果。

　　基于Agent平台，Smartbi AIChat支持对分析任务进行流程化编排。能集成 OCR、爬虫、报告生成等各类插件，还可灵活组合分析、专家、自定义等智能体，让多智能体按业务逻辑协作，助力企业高效构建专属Agent BI应用。

　　Smartbi AIChat白泽对比行业竞品在技术先进性、准确性、安全性等多方面优势显著。在核心能力上，实现从“单体智能体”到“智能体平台+数据智能体应用市场”的架构革新，底层平台支持工作流编排、多智能体协同等，深度融合指标、数据模型与BI分析能力并封装为插件，可快速构建专属数据智能体，还能集成MCP工具并对外提供服务。功能层面，新增分析、专家、自定义三类核心智能体：分析智能体覆盖过往能力且更易用，透明化处理流程、增强结果交互性并推荐相关问句；专家智能体支持深度思考与自动规划，结合大模型与企业知识实现灵活归因分析；自定义智能体允许用户定制专属智能体，支持协议与工具集、知识库扩展。

　　同时，准确性上，基于指标模型和全面RAG强化大模型业务理解，结合AI Agent迭代分析，越用越准；技术先进性融合前沿大模型技术，采用领先 Agent技术，具备强大数据模型挖掘能力；三重权限机制、私有化部署及三级等保认证保障安全性；分析能力支持多轮追溯式查询、归因分析、趋势预测等，助力精准决策；深度推理能模拟人类分析逻辑，支持多轮交互与结论验证；成本投入上，仅四步敏捷交付且遵循大模型免微调原则，落地快、成本低。

　　此外，权威机构也高度认可其实力，在2025年IDC最新的GenBI技术能力评估报告中明确指出思迈特拥有领先的技术能力，其在平台能力建设、行业场景覆盖两大维度表现优异，技术能力及金融央国企行业能力总分第一，充分印证产品在复杂场景下的强劲实力与丰富实践经验。

　　合作企业与客户涵盖多领域、多类型，包括金融（银行、保险、证券）、能源、制造、零售、科技等行业的大型企业与机构，也深度服务政府客户；此外，Smartbi AIChat白泽还与多家头部大模型厂商达成战略合作，如科大讯飞、浪潮云、华为云等。

　　从商业视角，Smartbi AgentBI深度契合企业数字化转型中“高效数据分析+智能决策”的核心需求，为市场与企业带来三大关键价值，成为数据驱动转型的重要抓手。

　　其一，大幅降低数据分析门槛。激活全员用数潜力。依托分析模式Agent，业务用户无需掌握SQL代码或依赖IT人员搭建模型，通过自然语言即可智能问数查指标、自动生成可视化图表及数据解读；报表助手Agent更实现“免建模交互”，用户可直接基于现有报表发起查询、计算与图表生成，真正推动“人人都是分析师”的自助式分析文化落地，打破“数据孤岛”与“技术壁垒”，让企业各层级人员都能高效用数，大幅提升整体数据利用效率。

　　其二，保障分析高准确性与深度。分析模式Agent依托NL2MQL技术解决语义歧义与数据口径统一问题，结合RAG技术召回企业私有知识、经验问答库沉淀历史分析经验，使分析准确率特定场景下达99%以上，有效减少模型幻觉；专家模式Agent还能自主规划分析任务，支持多维度归因、趋势预测等深度探索，助力企业挖掘数据背后的业务逻辑，避免因数据不准或分析浅显导致的决策失误，为科学决策提供可靠支撑。

　　其三，适配多元场景且灵活扩展。产品覆盖数据分析可视化、开放式探索、报表应用等全场景，能精准满足保险行业复杂指标体系下的AI智能问数、银行业信贷风险问数与报告生成等行业需求；同时，可编排的Agent流程平台支持自定义修改，结合MCP/A2A协议能与企业内外部系统无缝集成，既适配现有IT架构，又可随业务发展灵活调整，大幅降低企业数字化升级的成本与转型风险。

　　近期在对市场主流AI Agent类智能BI产品的测试中，思迈特白泽的准确性能力表现突出。其在金融数据处理场景下，能精准理解业务需求，无论是常规数据查询，还是涉及多维度的分析计算，都能稳定输出与实际业务数据匹配的结果，有效减少因数据偏差带来的决策干扰。同时，产品在权限管控与合规适配方面的精准性，也契合金融行业对数据安全的严格要求，为我们高效开展数据管理与分析工作提供了可靠支持。

　　在电网业务数据分析工作中，思迈特AIChat只需简单对话就可以完成数据获取和洞察分析，此外专家模式对业务人员十分友好，通过日常沟通式的操作就能完成数据相关需求，上手效率高。该模式还支持灵活扩展，能根据实际业务需要补充适配功能。面对电网业务中特殊的数据处理场景，也能稳定发挥作用，有力支撑了我们项目推进中的数据应用工作。

　　广州思迈特软件有限公司（简称：思迈特软件，英文名：Smartbi）创立于2011年，深耕智能数据分析领域，现已发展成为国内领先的商业智能BI和AI 应用厂商，入选国家级专精特新“小巨人”企业。作为Agent BI实践的先行者与引领者，思迈特软件致力于为客户提供基于AI Agent的数据分析平台和解决方案，已覆盖金融、央国企、制造等超60个行业，是商业智能领域拥有最多行业头部客户的厂商，稳居金融行业BI市场第一。典型代表客户有南方电网、深圳证券交易所、北京航天飞行控制中心、交通银行、荣耀HONOR、蒙牛等。