随着BI（商业智能）工具和解决方案的快速发展，前者展现出优异的数据分析能力，但面对企业内部越来越多的报表数量，新的问题也随之爆发，尤其是在指标管理方面。首先是对数据需求响应速度提出的更高要求。在传统数仓+BI模式中，依赖人工开发的指标加工流程复杂，要经历沟通、排期、开发、测试再上线，容易形成环节拖沓问题，导致对需求侧响应缓慢。随着大模型的应用涌现大模型+BI的方式衍生出了很多ChatBI产品，目前市面上的ChatBI通常使用的是NL2SQL的技术路径，即通过大语言模型直接生成SQL，这种解决方案容易出现数据查询准确率低（准确率在60%-70%，如果跨表查询会更低），数据口径不统一等问题。
数势科技SwiftAgent在大模型和AI Agent加持下，通过建立业务指标、人货场标签等易于理解的语义层，将自然语言解析到指标和标签语义（Natural Language to Metrics&Label），即可实现相比ChatBI更精准的数据洞察，解决大模型对底层业务语义难理解的问题。
企业在数据分析与决策领域通常会遇到诸多问题，如数据口径混乱、数据人才缺乏、数据使用门槛高、数据分析周期长、无法赋能业务决策等。数势科技SwiftAgent在大模型和AI Agent的加持下，解决了上述问题，并实现了企业数据分析与决策的范式变革。它将大模型和数势指标、标签产品的数据分析能力相结合，为企业管理者、数据分析师、业务人员等提供了一个强大而直观的智能分析工具。
数据查询零门槛，业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，结合大模型和AI Agent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言；能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整查询，更加精准地满足用户需求；将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在相似问询场景中直接提供结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力等。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待，管理团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且提供归因分析与策略建议的数据分析体验。无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及异常分析，无需等待秒级获取企业核心经营数据；能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推送洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助管理团队进行策略建议；提供强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势异常，精确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面提升数据洞察能力。
统一口径零幻觉，技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅提升技术团队的工作效率。
总之，当下ChatBI的解决方式无法解决口径混乱问题，数势科技SwiftAgent在大模型和AI Agent加持下，通过建立业务指标、人货场标签等易于理解的语义层，将自然语言解析到指标和标签语义（Natural Language to Metrics&Label），是一个相对更精准的解决方法。
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