|  麦粉们,AI实战落地第八弹! 
 
           AI落地之旅来到关键节点!前七天我们深挖了AI素养的底层逻辑,但知识只有与场景碰撞才能迸发价值。那么,如何让知识快速转化为生产力呢?今日,我们将解锁轻量化利器——AIChat报表助手,看它如何让沉默的数据秒变决策智囊! 
          在深入探索之前,先检验一下大家对于AI素养内容的吸收程度→三天内全对前三名赢20麦豆!(答案藏于【什么是AI素养?如何培养自己的AI素养?】帖子中) 
  AI知识小问答(知识巩固)
 1、培养AI素养时,"实践AI应用"的核心目的是? 
 A. 订阅科技媒体 
 B. 通过实操提升应用能力 
 C. 学习数学原理 
 D. 分析伦理问题 
 2、评估AI技术的社会影响属于素养哪方面? 
 A. 技能掌握 
 B. 态度与价值观 
 C. 工具使用 
 D. 数据处理 
 3、跨学科学习AI素养时,最应优先融合哪类知识? 
 A. 文学理论 
 B. 历史研究 
 C. 计算机科学 
 D. 艺术设计 
   
         即便团队已具备扎实的AI素养,数据价值释放也迎来关键突破,但在处理大量数据时,你是否还是会被埋在报表的海洋里,经常遇到手动导出、拼接、计算到眼花缭乱等问题?是时候让数据自己开口说话了!接下来,就让我们一起见证【AIChat报表助手】如何用智能总结分析与自然语言交互,让沉睡数据秒变鲜活决策资产。 
  AIChat报表助手(让数据活起来)场景及价值(今日学习)
 1. 报表现状及业务需求:
 1、业务现状 : 
         大部分企业累计开发几百张固化报表,业务人员需在多个报表间反复切换、手工导出拼接数据,超60%时间耗费在数据搬运而非分析决策上。传统报表仅展示预设维度静态数据,面对动态问题时需导出报表再加工分析。 
   
 2、政策需求 : 
          国务院"AI+"专项行动明确要求2025年实现85%常规数据分析智能化转型。当下各企业都已部署大模型,急需轻量化的AI创新应用带动价值,快速部署上线。 
   
 3、IT现状 : 
          80%新报表需求本质是已有数据的排列组合,但传统开发模式下仍需投入2-3人日/张,企业年增上百张报表却复用率不足15%,每年IT还需要花费大量的精力下架报表。 
   
 2. AIChat报表助手使用流程:1天即可完成部署上线
 1、硬件部署 : 
 根据并发用户准备资源:a、大模型服务Ds 32b或Qwen 32b以上;b、10并发用户推荐16核CPU 32G内存。 
   
 2、环境部署 : 
 容器化部署:Docker或K8s,部署周期:1天。 
   
 3、报表训练 : 
 选择需要训练的报表,勾选成员训练,数据一键向量化存储。 
   
 4、所有报表资源、系统权限无缝兼容 : 
 Excel报表、Web电子表格、即席查询、透视分析。 
   
 5、运营监控 : 
 对话历史监控、提示词工程优化 
 备注:适用群体-Smartbi V8及以上版本的老客户。 
   
 3. AIChat报表助手应用价值
  存量报表秒级激活:
 
 基于企业现有报表系统无缝升级,无需数据迁移/接口改造,部署即用。 
   
  智能总结分析秒生成:
 
 结合企业本地准确的可信报表数据,利用Deepseek、Qwen等大模型进行推理总结,快速生成分析结论。 
   
  自然语言深入分析:
 
 业务人员直接对话式提问,自动关联跨整合报表数据,无需掌握SQL技能,快速实现二次分析计算,降低用数成本。 
   
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