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BI@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。

NLP+知识图谱等AI技术，智能语音交互数据分析服务

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产品介绍 产品特性 技术特点 应用价值 应用场景 相关产品
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产品介绍

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BI数字助理-智能报告
BI数字助理-架构图

功能特性

  • 对话式数据探索的智能问数
  • 更懂数据见解的智能洞察
  • 数据驱动的智能图表
  • 对话式智能看板
  • 交互式智能报告
  • 一键查询海量文档的知识问答
  • 智能决策的数字助理
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。

对话式数据探索的智能问数
更懂数据见解的智能洞察

对于复杂的数据分析结果，数字助理能够提供简洁明了的解读，帮助用户快速理解数据背后的含义。特别是对于非专业的用户来说，能够大大降低数据分析的门槛，提高数据使用的效率。

更懂数据见解的智能洞察
数据驱动的智能图表

根据数据特点展示数据，使数据解读过程变得自动化且智能化。用户只需简单地输入业务问题，数字助理便能迅速响应，自动推荐直观、易懂的图表，并附以详细的数据见解，帮助用户轻松理解数据背后的含义，从而更有效地利用数据支持决策制定。

数据驱动的智能图表
对话式智能看板

实现对话式生成智能看板，完全颠覆做表的方式。支持用户仅通过简单的一句话指令或指定关键指标，就能一键生成看板。不仅实现了数据的自动化报表生成，还极大地提高了工作效率，使得数据分析过程变得更加高效、便捷。

对话式智能看板
交互式智能报告

根据用户需求智能生成包含关键分析和业务见解的报告，支持灵活的数据探索，具有更强的业务洞察，节省时间的同时确保报告的专业性。

交互式智能报告
一键查询海量文档的知识问答

海量知识，一触即达，提供更智能的知识检索服务，快速找到“对”的人。

一键查询海量文档的知识问答
智能决策的数字助理

结合数字人技术打造的数字助理，用户只需以业务化的语言与数字人沟通，大模型通过意图理解，即可轻松、准确地从海量数据中实时获得所需的数据结果。

智能决策的数字助理

技术特点

  • 语义理解技术

    使用大模型技术进行语义理解的调优，调整模型输入输出，迭代试验和反馈，提升模型在理解问答任务中的表现，使其更准确、高效地理解和处理自然语言输入。

  • 知识图谱技术

    基于知识图谱梳理数据，在保留数据完整性的基础上，增加了对数据间关系的诠释。通过知识图谱系统能更智能化的理解数据、知识推理，从而实现智慧搜索与智能交互。

  • 数字人技术

    采用全新的数字人动态语音交互技术，实现更加自然和智能的用户体验，数字人与用户进行实时且流畅的互动，模拟真实人类的对话方式，提供个性化的交流和服务。

  • 生成式BI问答引擎

    基于多年的BI领域技术积累，充分利用大模型的自然语言理解和生成式AI能力，内置生成式BI问答引擎，能动态生成自然、流畅的回答，在多轮对话中保持上下文一致性，理解用户的连续提问和交互需求，提供连贯的问答体验。

  • 企业知识增强式检索

    通过检索增强生成（RAG）技术为大模型引入企业内部知识，结合大模型的通用能力和逻辑推理能力，能够很好的理解和应用业务知识，提供企业知识服务。

  • 大语言模型

    跨大语言模型基座，屏蔽数据库差异，更加适配各种应用，不仅支持讯飞、阿里、百度等主流大模型，也支持私有化部署的大模型。

应用价值

  • 颠覆数据应用方式
  • 数据洞察与创新
  • 自助式决策的新体验
智问智能数据问答平台-颠覆数据应用方式
颠覆数据应用方式
  • 技术普惠，降低门槛

基于大模型实现零代码，无拖拽，面向业务对话式问数的交互方式，一句话生成看板和报告，降低数据应用门槛，普惠全员数据分析，提升工作效率。

智问智能数据问答平台-数据洞察与创新
数据洞察与创新
  • 帮助企业运营，降本增效

对海量数据的深度学习和分析，企业能够更准确地预测市场趋势、消费者行为、产品销售等关键指标，精细化运营。

智问智能数据问答平台-自助式决策的新体验
自助式决策的新体验
  • 赋能业务，提升决策能力

全新的数字人动态语音交互技术，海量数据任意探索，基于业务目标与数据分析总结或推送业务经营状况，赋能业务，助力决策。

向数字助理提出你的诉求

  • 数据统计类

    例：近2年产品销售情况

  • 趋势分析类

    例：2023年产品销售趋势

  • 数据排名（TopN）类

    例：2023年销售额前5的商品

  • 占比分析类

    例：2023年各客户类型销售额占比

  • 数据对比类

    例：2023年各产品销售额同比

  • 数据钻取类

    例：Q1：2023年各产品的销售额

    Q2：下钻到每月明细

  • 多轮对话类

    例：Q1：2023年各产品的销售额是多少

    Q2：利润呢

  • 知识答疑类

    例：数据治理的实施步骤有哪些

  • 更多能力，等你来探索

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