从 V3 到 V4，Smartbi AIChat 带来 “能力上的巨大飞跃”！过去 V3 是 “单个智能帮手”，现在 V4 升级成“智能体平台 + 数据智能体应用市场”—— 就像从 “单独小店” 变成 “大型商城”，选择更多、能力更强。

 

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目前，V4 不仅已经帮你备好分析智能体、专家智能体两个“得力助手”，更能轻松做“专属智能体”，快速匹配各种业务场景，就像您专属的“数字伙伴”，专门帮你干活。

为了让大家清晰熟悉这些智能体能干啥活，我们会逐个深入介绍它们。今天，先带大家认识分析智能体。

 

 

 

打破用数困境 实现分析自由

 

 

日常工作中，业务人员常要做报表、搞分析。尤其遇到临时数据存疑、领导催着要数、急着调策略的情况，只能加班找数据、赶报表。可从数据部门取数、清洗、计算，到做出可视化报表，一套流程要等好几天，容易错过最佳时机。

而能打破这种用数“等、靠、要”困境的，正是我们今天要介绍的分析智能体。

分析智能体就像是一个精通业务、数据分析界的技术大牛。

 

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01 它术业有专攻，擅长数据分析和可视化场景

只要你给出明确指令，它就问啥答啥，快速准确生成各种可视化结果。基础统计分析、同环比时间智能计算，或是复杂的计算逻辑、业务算法，它都能轻松应对。

 

 

02 它能思考会规划，再复杂的场景也能hold住

尤其是对于NL2SQL很难实现的复杂多事实表动态关联需求，也能轻松应对

 

 

对话结果，你想进一步探索验证？一键就能转透视分析；想换图形样式？折线图、柱状图等随便切；还能导出或是加到仪表盘里继续查阅；好的结果可以点赞，不好的点踩，反馈能让它越用越懂你。

 

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03 它以人为本，贴心周到

与V3相比，V4设身处地的优化体验，让您用得省心又顺手！处理流程透明化，看清来龙去脉，打消正确性疑虑、更信结果。

 

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问话要是不清楚，它不直接拒绝！反倒像伙伴，主动反问让你说清意图，帮查询顺顺利利进行。

 

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问完后不知咋继续？它会主动推荐相关问句，引导你挖得更深、分析更透。

 

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除上此外，定时刷新、订阅、分享等 —— 这些之前特想要的功能，现在也都安排上了。

 

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我们看到，整个问数过程中，分析智能体指哪打哪、又快又准，执行力杠杠的。

有了它，就像拥有了专属的“数据分析师伙伴”，业务人员可以立马获取数据，及时汇报并调整策略；而技术人员再也不用写繁琐的SQL实现各种计算和查询，把精力投入到更有价值的事情上。

 

 

 

 

准确度超98% 且越用越聪明

 

 

 

分析智能体分析与计算本领高强，复杂场景也轻松支持，准确率超 98%，在行业里稳稳站前排！它的 “准头” 和“分析力”从何而来？

那些让人惊叹的“轻松”，从不是命运的偶然馈赠，而是藏在时光里的默默深耕。从 V1 到 V4，它历经多个项目累计经验和多次技术迭代才脱胎换骨。

目前的核心技术架构让智能体“当家做主”，同时拉上 LLM、RAG、NL2Python 这些 “得力帮手”，又学会了 Smartbi 的数据模型、指标模型、数据分析等 BI优秀本事，劲往一处使。

 

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一、数据底子好

楼想稳，地基得牢；分析想准，数据得好。所以我们搭建全面统一的指标体系，让维度、指标口径清晰唯一，确保数据质量过关。

而高质量的指标体系能落地，全靠数据模型和指标模型托底。

指标模型是“指标管家”：一站式指标管理服务，再加上服务 5000 + 客户积累的行业干货，轻松创建自增长的指标体系。

数据模型是“支撑引擎”：一方面整合多源数据、统一口径，解决 “数据孤岛”；另一方面靠多维建模将原始数据，转化为直接用于决策分析的维度和指标；还具备强计算能力，支持 SQL、ETL 分布式及 MDX 计算，能快速处理时间智能等分析。

指标模型一键操作就能变成数据模型，直接装上“数据引擎”，动力十足。

搭建好的指标体系，通过直观好操作的指标目录，把复杂的数据资产清清楚楚呈给用户。

 

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有了这样的数据底气，分析智能体才有了准确分析的基本条件。

二、知识储备多

建好的指标体系，分析智能体没法直接用 —— 就像新员工入职，摸不清业务数据难干活。得把企业私有数据、表结构、业务等知识教给它，才能精准发力。

这里，我们通过全面的RAG 技术帮它轻松储备好核心知识：

·指标模型一键转成知识图谱，它立马懂业务数据和关联，成了 “企业业务通”

·用专业的业务知识模板，写出清晰准确的行业知识并存进去，它又成了 “行业专家”

·复杂查询案例当参考，再根据用户反馈实时调优，它越学越聪明

而且，它还能自学增量更新，同步新数据，让信息始终新鲜准确。

有了RAG加持，分析智能体才能摸透需求，精准匹配表和字段。

三、会规划借力

分析智能体就像专业项目经理 —— 会思考、能规划，还擅长拆问题、调资源、做决策！

碰到难题时，它先把问题吃透、做好规划，再把复杂问句拆成一步步；每一步都用 NL2Python生成代码，还能灵活调用第三方插件，最后把结果整合好，清楚反馈给你！

因此，不管是复杂计算还是多表查询，它都能轻松应对。

1. 复杂计算

AIChat V4整体采用的是一套多层次、可扩展的分析计算体系。依托这套体系，分析智能体也特懂借力和分工：

·任意维度汇总、同环比、期初期末等统计分析，它直接交给擅长处理大数据的数据模型，又快又准。

·碰到复杂算法和业务逻辑，它就找 LLM+Python帮忙：你只需用文字说清派生逻辑，它就能写好 Python代码转成正确公式，再难的活儿也能搞定。

2. 多事实表查询

跨业务域查询常会用到多张事实表，用户问题还很灵活。NL2SQL 得提前设好表怎么关联，覆盖不了所有动态查询，很难生成正确的 SQL。

但分析智能体不一样，它能把复杂任务拆成子任务，再用数据模型的多事实表动态建模技术，就能实现跨表实时计算和动态关联，轻松解决这个问题。

假设系统里有三张事实表：

·资产事实表：记录客户资产，核心字段有客户编号、日期、资产类型和金额；

·债务事实表：记录债务，核心字段有客户编号、日期、债务类型和债务金额；

·客户事实表：记录客户每天的状态标签。

要是硬把这些表拼成一张大宽表，会因为主键、数据粒度不一样，数据又多又冗余。

而数据模型已经实现“动态语义层”，分析智能体凭它能动态关联表。

 

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举两个例子：

1.用户问 “某天所有客户的资产和负债总额”，系统不直接关联三张物理表，而是动态出一张仅含日期、客户编号、总资产、总负债的 “客户资产负债虚拟表”。用这张简单的表转DSL，不容易出错。

2.用户问“2024年现金资产超1万且贷款少于1万的客户学历与资产负债情况”，分析智能体先懂需求、拆分子任务，再借星座数据模型的多事实表动态建模技术生成三张小表，基于小表可轻松按不同聚合粒度出准确的SQL 和结果。

这样一来，再复杂的关联查询，分析智能体都能轻松搞定了。

四、高效又忠诚

分析智能体绝不拖沓。碰到大数据量查询，靠数据模型层就能搞定：用上MDX计算、SQL直连、高速缓存这些优化手段，查得快又稳。 就算有问题，看日志和流程可视化看板就能清楚每个节点的耗时、参数，精准找症结。

 

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分析智能体很忠诚。采用金融级权限管控 + 多维授权，数据权限控到最小颗粒度，该保密的信息绝不会泄露。

Smartbi AIChat V4 的分析智能体，像“专属数据分析师”一样，快速搞定报表、复杂计算、多表查询，让业务人用数更高效。而它只是“智能体平台”的一员，后续我们将给大家带来更多智能体介绍，敬请期待。

 

马上点击卡片1760690752758046.png体验分析智能体

 

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