网易数帆旗下的有数ChatBI：“场景化建模+智能问答”双引擎

来源：

98%准确率背后的AI革命：烟草公司如何用ChatBI重塑决策体系？ 

参考：有数ChatBI改进对比

有数ChatBI正式接入DeepSeek，万字长文揭秘ChatBI实现原理和应用实践

---

客户背景的传统问题：

企业内部的数据库独立分散，跨部门协同效率低

业务人员从提出需求到技术部门输出报表的时长为3-5天，耗时长，管理层难以及时获取动态数据

数字化转型差，基层员工（非专业人员）对数据分析工具接受度低，80%的决策依赖经验判断

---

核心挑战：

1财务预算执行场景：数据响应速度与决策时效性的矛盾（传统查数效率低，响应滞后，可视化能力弱）

2烟叶合同收购场景：农业生产的复杂性与数据治理的滞后性（不同人群（需求不同）在不同使用场景下的差异化设计，分析需求不同，数据质量差）

3营销会员模型场景：百万级用户行为与精确触达的鸿沟（消费记录分散在多个系统导致指标难关联，消费行为无法溯源，分析门槛高需要IT支持）

4专卖许可证管理场景：政策合规与效率提升的两难抉择（查询复杂，人工统计准确率存疑，响应速度慢）

---

解决方案：

“场景化建模+智能问答”双引擎，为烟草公司打造定制化智能数据分析服务

1财务预算执行场景：

（智能分析）通过字段结构化和自然语言查询，响应时间从小时缩至秒级

（动态可视化）提供多样化的图表样式和明确的回答指令，可精准进行追问挖掘，支持实时钻取分析

（移动端适配）提升如管理层用户的工作效率和决策敏捷性

2烟叶合同收购场景：

（角色权限分层）明确使用场景和人员

（问题模板库）沉淀20+个代表性问题，引导精确提问

（宽表治理）对字段清洗、扩充和结构优化

3营销会员模型场景：

（数据融合）构建关联模型

（行为追踪）跨店消费路径分析

（自助分析）系统自动输出图表和归因建议

4专卖许可证管理场景：

（语义解析优化）自动关联

（实时核检）对接国家局许可证数据库

（知识库沉淀）常见问题转化为可复用分析模型

---

接入钉钉智能体：

1智能问数助手：交互式智能数据助手，简单对话实现数据查询、分析与可视化

2语音识别：插件化接入阿里云语音识别、有道语音引擎等SaaS服务

3查数提效：在钉钉高频协作场景中搭建智能数据中枢，释放传统查数时间

4数据安全：账号单点登录+字段级权限管控（数据不出部门）