业务人员依赖IT部门或数据分析团队提取数据，流程繁琐、响应周期长，“数据等业务”现象普遍，难以满足实时决策需求。
复杂的SQL查询、报表制作、多维度交叉分析等操作对非技术人员不友好，普通员工难以自主完成数据探索。
传统BI报表仅展示“是什么”，缺乏对“为什么”和“怎么办”的深度分析，无法自动识别异常、归因根因、提出建议。
企业制度、流程规范、项目文档等非结构化知识与结构化业务数据分离，员工在查询数据时难以结合背景知识理解上下文。
本方案依托“大模型+知识库+工作流+权限管控”四位一体的技术架构，构建企业级智能问数平台，支持用户通过对话式交互，像聊天一样完成复杂的数据探索任务。系统可自动解析用户意图，生成精准查询语句（Text2DSL），联动底层数据源实时返回结果，并结合归因分析、趋势预测、决策建议等能力，提供可信赖、可编辑、可追溯的智能分析服务。技术原理如图：
亿信华辰智能问数解决方案覆盖从数据查询、可视化呈现、深度洞察到报告输出的全生命周期，真正实现“一句话生成报表、自动生成报告、归因分析、智能预测、报表洞察”的智能化用数体验。
业务人员问数耗时从“天级”缩短至“秒级”，需求响应效率提升10倍以上。
减少对技术团队的依赖，数据需求开发成本降低70%。
实时数据+智能解读，帮助业务人员快速识别问题，支撑即时决策。
将分散的数据碎片转化为可问、可用的资产，提升数据利用率。
某工业集团利用亿信华辰 BI 数字助理工具的私有化部署，将 LLM 大语言模型和 BI 基座能力相结合，通过向量数据库、RAG、text2DSL、数字人等技术共同协作，应用大语言模型的底层能力，学习企业业务知识（表知识、业务逻辑、问答知识、洞察知识等），建设以智能指标为中心，融合 LLM Agent 能力的数据驱动智能决策平台（见图），知识库实现业务洞察与自动化优化的无缝对接。
