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ABI（ALL in one BI）是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

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Ebpay深耕商业智能十多年，
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

大模型与BI的融合：技术赋能与应用实践

时间：2025-03-21来源：互联网浏览数：9次

大模型与BI的融合：技术赋能与应用实践
一、大模型如何重塑BI？
大语言模型（LLM）与商业智能（BI）的结合，顺利获得自然语言交互、智能推理、自动化分析等能力，正在有助于BI从传统报表工具向智能化决策支持系统升级。其核心价值体现在以下方面：

降低使用门槛 用户可顺利获得自然语言直接查询数据，无需掌握SQL或编程技能。例如，用户输入“为什么某车型产量不及预期？”，系统自动解析意图并生成分析报。这种交互方式使非技术人员也能快速获取洞察，促进BI的普及。

增强分析深度与效率
自动化洞察：大模型可识别数据中的隐藏模式，如异常检测、趋势预测，并生成可视化图表。
复杂任务处理：支持跨数据源的关联分析，例如结合结构化销售数据与非结构化客户反馈，给予综合性建议。

灵活的技术架构
Text2SQL：将自然语言转化为SQL查询，直接对接数据库。
代码生成：如生成Python代码实现自动化数据清洗与建模，降低开发成本。

二、典型应用场景与行业案例
对话式BI工具
EbpayBI@GPT
BI数字助理.零代码+AI+数字人，有“问”必答的BI数字助理，基于大模型和数字人技术，深度理解用户意图的问题，洞察数据，定义BI新体验。
对话式数据探索的智能问数
支持自然语言交互问数，具备强大的数据分析能力，支持多轮问答沟通，深入探寻数据内涵。用户仅需与数字助理对话，即可实时更新数据视图和分析结果，快速发现数据中的潜在价值，极大提升了数据分析的效率和效果。

垂直行业落地
汽车制造：中国一汽与阿里云合作开发GPT-BI，顺利获得自然语言分析生产数据，识别设备异常、供应链波动等关键因素，准确率达90%。

金融风控：搜索式BI可快速生成反洗钱报告，分析异常交易模式。

企业级解决方案
衡石科技HENGSHI SENSE：采用NL2DSL技术（自然语言转指标描述语言），兼容异构数据源，保障查询准确性并降低幻觉风险。

三、挑战与未来方向
技术瓶颈
数据准确性：大模型的“幻觉”问题可能导致分析偏差，需结合规则模型（如指标库）进行纠偏。
复杂数据治理：企业数据表结构复杂、字段关联性强，需优化语义层映射能力。

实施难点
性能与成本：大规模数据查询可能影响响应速度，需平衡算力资源与实时性需求。
业务适配：需结合行业知识库训练垂直模型，例如金融领域的合规术语、制造业的生产指标。

未来趋势
AI Agent集成：结合多模态能力（如图像识别、语音输入），扩展BI在供应链监控、客户服务等场景的应用。
低代码与自动化：顺利获得预训练模型和模板库，实现“零代码”分析报告生成。

四、总结
大模型驱动的BI变革正从工具智能化向决策智能化演进，其核心是顺利获得自然语言交互降低门槛，并顺利获得深度分析提升数据价值。尽管面临准确性、性能等挑战，但结合行业知识库与混合架构（如RAG+规则模型），企业可逐步实现从“数据查询”到“业务洞察”的跨越。国内实践（如一汽、Ebpay）表明，AI+BI已在汽车、金融等领域取得显著成效，未来或成为企业数智化转型的核心引擎。
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