传统数据分析工具依赖IT人员的报表开发或业务人员的手动操作，效率与灵活性的瓶颈日益凸显。而随着大模型技术的突破，数据分析正从被动响应向主动洞察的Agentic时代迈进。亿信华辰推出的Data Agent-智问BI@GPT，正是这一趋势下的典型代表 —— 通过零代码+AI+数字人的深度融合，重新定义了企业数据应用的边界。
Agentic时代：数据分析的质变逻辑
传统数据分析的发展路径，大致经历了报表式分析（IT 主导）、自助式分析（GUI 界面）、智能化分析（自然语言交互）三个阶段。但无论哪种模式，本质上仍是 “业务提问 - 系统回答” 的被动响应机制。而Agentic分析的核心，是让系统具备主观能动性：不仅能回答问题，更能主动挖掘数据中的潜在规律、预测业务趋势，甚至提出行动建议。
智问BI@GPT产品架构图
这一变革的底层支撑，是大模型与多Agent技术的深度融合。亿信华辰智问BI@GPT正是基于这一逻辑构建数字助理，其架构覆盖数据层（对接CRM/ERP 等多源系统）、平台层（计算引擎 + 渲染引擎）、智能体层（问数Agent、分析Agent、洞察Agent、知识库Agent）及应用层（智能问数、智能图表、智能看板、智能报告等），形成从数据接入到决策输出的全链路闭环。
六大核心特性：让数据会思考、能行动
亿信华辰智问BI@GPT 的突破性，不仅在于技术架构的创新，更在于对业务场景的深度适配。其六大核心特性，精准解决了企业 “用数难、分析慢、决策钝” 的痛点：
1. 智能问数：自然语言对话，让数据 “有问必答”
传统BI工具需要业务人员学习SQL或拖拽图表，而智问BI@GPT 支持自然语言交互问数。用户只需对数字助理说一句 “2024 年各省销售额对比如何？”，系统即可自动解析意图、关联多源数据、生成可视化图表，并支持多轮追问（如 “北京销售额异常的原因是什么？”）。这一功能将数据分析的门槛从技术技能降至日常语言，真正实现了数据普惠。
2. 归因洞察：从 “是什么” 到 “为什么” 的深度挖掘
数据波动的表象下，往往隐藏着复杂的因果关系。智问BI@GPT的多因素动态归因分析，能自动识别业务异常的关键驱动因子。例如，某保险公司发现2024 年综合赔付率环比激增305.86%，系统通过分析各省、各险种、各渠道数据，快速定位到 “北京大项目三部赔付率高达1062844.21%” 的异常点，并给出“专项调查 + 经验推广”的建议。此外，其预测型分析还能基于历史数据推演未来趋势（如销售额 5 年预测），助力前瞻性决策。
3. 报表洞察：让传统报表 “开口说话”
企业往往积累了大量统计报表，但 “只看数、不看因” 的问题普遍存在。智问BI@GPT的报表智能洞察功能，能自动生成报表摘要、数据波动分析及决策建议。例如，某集团财务报表经系统分析后，不仅指出“渠道年度收入完成率1531.55% 但月度仅 0.62%” 的后置策略特征，还提出 “优化月度资源配置” 的具体建议，将静态报表转化为动态决策指南。
4. 智能报告：Word式生成，模板化输出
撰写经营报告是企业的高频需求，但手动整理数据、绘制图表耗时耗力。智问BI@GPT的智能报告功能支持两种模式：一是与 WPS 集成的“Word 式助手”，用户输入需求即可自动生成图表与文字总结；二是基于模板的一键生成（如财务报告、尽调报告），系统通过学习企业历史报告的逻辑，结合财报、行业数据等，快速输出结构化分析内容，效率提升 70% 以上。
5. 大屏对话：驾驶舱的 “交互革命”
传统数据大屏是单向展示，而智问BI@GPT的AI 对话式大屏实现了双向互动。用户可直接对大屏说 “显示供应链资产服务规模 TOP5 的供应商”，系统立即切换对应视图；或追问 “流程时效最短的订单有什么共性？”，系统自动分析并给出 “金属批发行业订单 1-7 天完成率 80%” 等洞察。这种人屏对话模式，让数据驾驶舱从 展示工具升级为决策伙伴。
6. 知识服务：打破信息孤岛，构建企业 “智慧大脑”
企业的知识分散在文档、邮件、系统中，检索效率低下。智问BI@GPT的知识服务功能通过整合内外部知识资源（如行业报告、企业制度），构建企业级知识图谱，形成面向各领域知识的AI专家助手。用户只需问 “2024年研发投入Top5 部门的资产闲置率是多少？”，系统即可快速关联研发数据与资产数据，给出精准答案。这一功能不仅提升了知识获取效率，更推动了企业知识资产的价值转化。
从金融到制造：多行业验证的数据生产力
“大模型+数据分析”应用正在从金融、IT/互联网等数字化领先行业向制造、政务等传统行业迈进。亿信华辰智问BI@GPT 的价值，已在多个行业场景中得到验证：
金融数据分析场景：某保险企业在业务扩张中，传统数据报表平台逐渐暴露短板，为解决 “数据响应慢、洞察深度不足、决策支撑弱” 的痛点，该企业依托亿信 BI@GPT 的智能体能力，打造了一套集智能问数、归因分析、自动化报告生成于一体的智能应用体系。
政府投资审批场景：某政府部门因 “数据获取低效、审核周期长” 引入智问BI@GPT，打造智能投资问数平台。业务人员通过移动端自然语言提问（如 “2024 年市本级政府投资项目同比增长率如何？”），系统实时反馈数据并辅助判断项目可行性，审批周期缩短 40%，定性问题实现定量分析。
科工研究院场景：某研究院面临 “数据应用灵活性不足” 的挑战，通过智问BI@GPT 构建智能应用平台。科研人员可在 OA 审批中嵌入智能问答（如 “试验费用是否符合历史均值？”），审批效率提升 30%；同时，系统生成的 “千人千面” 智能看板，解决了 “用数权限不自由” 的痛点，推动研究院数字化转型进入新阶段。
结语：在数据即生产力的今天，企业需要的不仅是会处理数据的工具，更是能理解业务、主动创造价值的智能伙伴。亿信华辰Data Agent -智问BI@GPT，通过大模型与多Agent技术的深度融合，推动企业决策从经验驱动向数据驱动再向智能驱动跃迁。随着Agentic分析的普及，未来的企业数据应用，或将不再是 “人找数据”，而是 “数据找人”—— 这正是亿信华辰智问BI@GPT 正在书写的故事。
