当今时代，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，数据要素正在成为重组全球生产要素、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。数据作为数字经济深入发展的关键要素和重要战略资源，已然成为发展新质生产力的新生产要素。
在此背景下，大模型以其在大数据、强算法、大算力整合方面的卓越表现，为商业智能领域带来革新风潮。浩鲸科技把握机遇，融合领域大模型与RAG能力，打造鲸智BI大模型，并对浩鲸科技WhaleBI产品进行全面升级，构建新一代对话式智能分析决策平台：鲸智ChatBI。它不仅极大简化了数据使用的路径，更深层次地拓展了数据分析的维度与深度，开创了一个全民参与、智能引导的决策生态环境。打造了一个全民用数、智能决策的新生态。为企业提供“可用、可信、可运营”的智能分析助手。形成以对话式分析为核心的数据消费新范式，推动实现数据驱动的全面要素价值释放。
某运营商省公司于拥有庞大的业务数据和信息，使用传统的报表分析业务数据异常繁琐，难以支撑管理层需要快速、准确地获取关键指标以支持在业务中做出及时的决策，在给某运营商省公司搭建ChatBI过程中，我们帮助企业基于3000+复杂指标，围绕企业内部经营分析、营销分析等场景，构建智能问数、智能洞察等应用，提供更智能、灵活的数据分析解决方案，满足管理层临时看数的需求，有效提升数据分析效率。
在应用ChatBI后，极大的变革了业务人员日常数据分析的模式，ChatBI就像一个贴心的数据分析秘书，为各个环节提供智能化分析辅助，网格经理小吴为我们描述了他日常使用ChatBI的分析日程：
吴经理的日程中，至关重要的工作便是监控网格收入在各个看板上的数据表现。以往，因系统界面繁多，寻找相应报表颇为费力。而今，ChatBI的智能报表检索功能仅需一句话，便能迅速召唤出所需指标的看板。更令人称赞的是，系统还会自动生成该看板的分析报告，清晰罗列各项指标详情，一目了然。面对报表中琳琅满目的图表和海量信息，吴经理曾感困惑，但ChatBI的图表总结功能随即派上用场，系统自动生成的分析报告让数据波动、趋势及对比一清二楚，犹如专业分析师亲笔指点。
数据异常检测同样不可或缺。一旦系统发现指标异常，吴经理即可启用ChatBI的异常诊断工具，它能自动深入关联维度探索根源，并贴心准备详尽的异常分析报告，稍作调整即可用于汇报，大大节省了时间，使吴经理得以专注于实质性的业务工作。
谈及新业务指标分析，若系统内缺乏对应看板，ChatBI的智能问数功能便大显身手。吴经理只需自由提问，无论是指标卡、饼图还是趋势图，系统皆能依据问题自动生成，并以最佳形式展现。此功能还具备学习能力，根据过往偏好推荐指标，便于下次更快使用。当吴经理满意某些图表时，可轻松将其像“选购商品”一样加入看板画布，组合成个性化的看板，并告知ChatBI美化需求，瞬间即可得到一个既美观又实用的可视化看板，适用于汇报或深入分析。吴经理感慨：“这样的临时看数的场景很多，现在他一上午就能做好几个分析应用，再也不用每次花大功夫麻烦技术人员了。”
大模型虽然强大，但是也有技术缺陷。有时会产生“幻觉”，甚至会犯一些事实性错误。这是大模型场景化训练不足带来的缺陷，而ChatBI作为一个用于决策分析辅助的大模型应用，结果可靠、数据可信更是一个必须解决的关键问题，经过产品打磨，鲸智ChatBI成功通过信通院权威评测，其在单一查询和SQL生成的精确度高达95%以上，在多轮对话任务中的完成率亦超过90%，体现了ChatBI的精准化问数能力，这背后凝聚了对一系列挑战的创新解决方案。
难点一：各类术语理解难，复杂指标检索易出错
解决方法：实现知识图谱检索增强，提高对用户提问的解析精度
在对话式数据分析中，用户常使用不同术语和表达方式提问，导致系统理解和检索数据的难度增加。我们采取了知识图谱的强化策略。通过深度整合元数据、业务术语等多元信息，构建了一张精细的知识网络。利用知识图谱，我们不仅增强了系统的语境理解力，还实现了对用户提问的高精度解析，即使面对复杂表述，也能精准匹配，组装出准确的查询指令。
难题二：业务问数场景复杂，SQL生成准度低
解决方法：通过对大模型进行指令微调，提升特定业务领域的Text2SQL生成能力
在业务数据分析中，复杂的查询需求常常需要生成高效、准确的SQL语句。然而，SQL的复杂性和业务场景的多样性使得自动生成SQL变得困难，容易出错。我们在大模型的基础上，构建指令微调技术，融入特定业务知识，让模型在特定领域内Text2SQL的生成能力显著提升。通过预设的复杂指令模板，模型能更精准地响应复杂业务查询，确保SQL输出既高效又准确。
难题三：结果来源不明晰，业务人员不信任
解决方法：将大模型生成过程可视化，精准追溯数据来源
针对数据结果的可信度问题，我们引入了大模型决策过程的可视化方案。鲸智ChatBI创新性地将大模型的思考逻辑直观展现，从问题理解、拆解、生成到执行的每一步都清晰可见，让用户能直接追溯数据的源头，理解每一次分析背后的逻辑，从而对数据结果充满信心。
鲸智ChatBI致力于构建高度可运营的产品框架，旨在通过深化用户参与和反馈循环，不断优化功能，延长产品生命力。鲸智ChatBI增加了用户对产品操作的干预，用户可以针对与指标、知识库、问数过程、问数结果都能够实现干预操作。用户一旦发现问数结果有误，便可通过内置的即时反馈机制快速提交，系统则依托先进的自我学习算法，自动辨识错误类型，并智能决定是自动优化还是召唤人工专家介入，启动进一步的优化流程。
通过这样的干预机制，加之系统对反馈的持续吸收与自我迭代，能保障产品不仅能够快速适应市场和用户需求的变化，更能在每一次使用中积累智慧，实现“越用越精准，越用越聪明”的良性循环。
不仅如此，为了丰富产品的使用场景与范围，鲸智ChatBI为不同行业都构建合适的场景解决方案，帮助各行各业构建不同的数据分析应用。
异常诊断助手：实时监控与智能诊断，异常问题一键掌控
在数据的智能分析领域，异常诊断是确保系统稳定运行和防范风险的重要环节。通过对话式数据分析，企业可以构建异常诊断助手，实时监控系统运行状态，快速识别和诊断异常情况。例如制造企业可以通过构建异常诊断助手，实现了生产设备的实时监控和故障诊断，有效降低设备停机时间，提高了生产效率。
报表配置助手：自然语言生成报表，数据整合效率倍增
在企业管理、财务分析、市场营销等场景中，报表是必不可少的工具。通过对话式数据分析，企业可以利用ChatBI的动态图表生成能力，简化报表制作流程，提高报表质量和效率。例如金融企业可以通过报表配置助手，实现财务报表的自动生成和动态更新，大大提高财务分析的效率和准确性。
业务分析助手：多维度洞察与趋势预测，助力精准商业决策
在客户关系管理、供应链管理等领域，业务分析是企业决策的重要依据。通过对话式数据分析，企业可以构建业务分析助手，提供深入的业务洞察和决策支持。例如零售企业可以通过业务分析助手，实现对销售数据的多维度分析和趋势预测，优化库存管理和市场营销策略，显著提升销售业绩。
未来，鲸智ChatBI还会在产品功能与应用场景上提供更多新特性，以“可用、可信、可运营”的优势，拓展数据分析的边界，帮助更多企业重构数据消费模式，引领企业迈入“即问即答、洞见立现”的决策新时代。
