ChatBI数据准确率低有解！SwiftAgent助力企业发展更上一台阶

ChatBI是一种采用对话交互方式的商业智能产品，它允许用户通过自然语言查询数据，从而使得数据分析过程更加直观、灵活和高效。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，通常准确率在60%-70%，如果跨表查询或者多表关联查询准确率会更低。

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。这款基于大模型的智能分析助手，旨在让每一位企业用户都能轻松运用，在各自的业务领域进行深度数据分析，辅助业务决策。

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。

以具体案例为例，SwiftAgent智能分析助手携手某国际快消品巨头，实现了智能优化订单管理。在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性挑战。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和管理上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（Order to Cash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化管理以确保订单顺畅执行和客户满意度。

智能指标平台结合智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了显著的效果，特别是在提升订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够支持指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够清晰了解订单管理的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅提升了精确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表连接查询、自动加合及排序等高级计算，结合内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著提高了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的引导，极大地提高了数据查询和分析的效率。

这一系列措施的实施，使得该企业分析效率大幅提升，从平均每人每天处理少于20笔订单提升至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理异常砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失。不仅提升了企业的经济效益，还显著增强了客户的信任度和满意度。