📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的快速发展，企业管理层对AI应用的关注不断加剧，旨在满足内部需求以提升决策效率。尽管很多企业已开始应用生成式BI（GenBI）和初步产品ChatBI，但在复杂的业务场景中，此类工具仍面临诸多挑战，包括数据分析的准确性和理解深度不足。AI在处理专业术语和定性分析时常常无法满足管理者的需求，使得决策响应时间延长，未能有效支持企业决策。
为了应对这一瓶颈，行业普遍认为，推动BI系统的升级必须从被动的工具变为主动的“数字员工”（Agent），具备任务编排和执行闭环能力。Agent BI的构建不仅需要强大的通用技术支持，还需深入了解行业，以有效处理复杂的数据场景。企业必须以指标为核心，结合深厚的行业知识，才能确保AI在具体应用中的智能决策能力，进而达到迅速响应市场变化的目标。
展望未来，Agent BI的进化方向将更加注重满足不同层级企业的需求，高频次的查询将由分析型Agent负责，而战略性的深度分析将由专家型Agent提供。这一转变意味着企业能更好地利用数据，推动业务增长，实现数据洞察的真正价值。在国家层面推动AI与产业结合的背景下，企业如思迈特等，凭借自身技术和行业积累，将在这一进程中扮演重要角色，助力智能决策的实现。
🏷️ #生成式AI #数据分析 #智能决策 #数字员工 #行业知识
🔗 原文链接
📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的快速发展，企业管理层对AI应用的关注不断加剧，旨在满足内部需求以提升决策效率。尽管很多企业已开始应用生成式BI（GenBI）和初步产品ChatBI，但在复杂的业务场景中，此类工具仍面临诸多挑战，包括数据分析的准确性和理解深度不足。AI在处理专业术语和定性分析时常常无法满足管理者的需求，使得决策响应时间延长，未能有效支持企业决策。
为了应对这一瓶颈，行业普遍认为，推动BI系统的升级必须从被动的工具变为主动的“数字员工”（Agent），具备任务编排和执行闭环能力。Agent BI的构建不仅需要强大的通用技术支持，还需深入了解行业，以有效处理复杂的数据场景。企业必须以指标为核心，结合深厚的行业知识，才能确保AI在具体应用中的智能决策能力，进而达到迅速响应市场变化的目标。
展望未来，Agent BI的进化方向将更加注重满足不同层级企业的需求，高频次的查询将由分析型Agent负责，而战略性的深度分析将由专家型Agent提供。这一转变意味着企业能更好地利用数据，推动业务增长，实现数据洞察的真正价值。在国家层面推动AI与产业结合的背景下，企业如思迈特等，凭借自身技术和行业积累，将在这一进程中扮演重要角色，助力智能决策的实现。
🏷️ #生成式AI #数据分析 #智能决策 #数字员工 #行业知识
🔗 原文链接
