《2025年对话式BI革新数据分析新流程报告》由帆软发布，聚焦对话式BI（以FineChatBI为核心）对数据分析流程的革新，涵盖产品能力、应用场景、落地方法、案例及未来规划，为企业推动数据分析民主化提供指引。
对话式BI的核心价值在于降低数据分析门槛，推动“数据民主化”。传统BI需使用者掌握SQL、OLAP等技术及数据思维与业务理解能力，而对话式BI仅需业务理解能力，用户通过自然语言即可查询数据，无需复杂操作。例如直接对看板问数，无需手动选择筛选条件；可将对话生成的结果组件一键保存为BI看板，省去传统“拖拉拽”操作，大幅提升效率，部分场景下能减少10小时/周的操作时间，数据查询效率提升2-3倍。其典型应用场景包括多维度归因分析（如分析不同维度对特定月份销售额的贡献率）、经营效率评估、个性化数据查询（如仅查看个人业绩数据）等，还支持灵活调整图表生成规则，一键切换维度、指标与汇总方式。
FineChatBI依托成熟技术架构保障稳定性与安全性。技术上，采用“自然语言理解-语义转写-NL2DSL-DSL2SQL”的处理流程，规避大模型常见的“幻觉”（无中生有）、SQL注入/死锁等问题，例如将模糊的“去年卖的最好的爆款”明确转写为“去年销售额最高的产品”后再生成查询语句。架构层面，基于成熟BI底座，借助BI函数体系实现复杂数据计算；支持全内网环境部署，通过Nginx、配置库、ES等组件及容器化部署保障企业级数据安全；FineAI服务负责承接转发大模型请求，仅传输BI元数据，不涉及详细数据内容，进一步强化数据安全。
落地实践需规避陷阱并遵循科学流程。常见陷阱包括“大模型依赖陷阱”（过度依赖大模型导致结果精度受影响）与“替代BI陷阱”（误以为对话式BI可完全替代传统BI，实际推广中发现适用场景有限，数据分析师仍依赖传统工具）。影响结果精度的核心因素是用户认知——用户若不清楚可查询问题范畴，随意提问易导致偏差。因此，落地需先梳理业务数据现状，制定《Badcase问题清单》《场景指标矩阵》等文档，围绕细分场景准备数据，如明确“一句话查数据（时间+维度+指标）”“一句话看趋势（时间+维度+指标+趋势）”等标准化查询范式。同时，帆软提供项目陪跑服务与专项培训，讲师来自中国总会计师协会、帆软产品团队等，分享财务AI审核、营销智能等实战经验，并动态更新课程内容。
典型案例验证对话式BI价值。某头部能源企业落地后，用户无需手动筛选即可直接问数，思路不易被打断，还能快速保存为仪表板；某股份制银行总行将其称为“问数1.0”，如同“智能轻骑送鲜”工具，高效获取“去年光大证券三方存管新开户数”“支行零售分层客户数”等数据，满足运营部门业务简报需求。
未来规划方面，FineChatBI将分阶段迭代：V1.x版强化思维链、知识库RAG（检索增强生成）能力；后续引入DataAgent框架，提升智能性；同时优化用户体验，增强开放性。此外，帆软AI生态还涵盖FineReport报表、简道云等产品的AI应用，如简道云的图像识别填报、AI流程预审助手、知识问答助手（7×24小时员工服务）等，形成全景式AI解决方案，助力企业全链路数字化转型。
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