某能源企业为何能丝滑落地ChatBI？详解AI+BI如何升级企业大数据分析！

在数字化浪潮加速席卷全球的今天，企业对人工智能（AI）的关注早已不再停留在概念层面，而是转向了“如何落地、如何见效”的深层思考。然而，AI真正释放价值的关键，不仅在于技术的先进性，更在于企业自身的AI成熟度。AI的成熟程度决定了一个组织能否将人工智能从点状试验推进到系统部署，从局部优化跃升至全面赋能。特别是在数据密集、业务复杂的能源行业，那些率先迈入“自主”或“转型”阶段的企业，正通过科学的战略布局、坚实的数据基础和高效的组织协同，走出一条从理念到实效的智能化路径。本文将以某能源企业为例，盘点其AI成熟度的“天时、地利、人和”三大关键要素，详解其如何借助ChatBI实现AI的价值落地和业务闭环，让AI成为驱动企业跃迁发展的核心变量。

一、当今企业的AI应用现状如何？该如何评定？

1.1 AI成熟度评估模型

为指导企业系统性推进AI工具的落地应用，帆软从 战略、运营、数据、技术、组织与人才 五个维度出发，将AI应用过程划分为五个成熟度阶段，分别是：

探索阶段：单点实验

• 战略：组织尚未明确AI的用途及路径，缺乏战略共识；
• 运营：AI项目多为试点性质，应用场景局限于个别领域；
• 数据：数据使用较零散，无明确的数据采集标准或管理机制；
• 技术：初步试用基础工具，主要依赖外部供应商，缺乏标准化开发流程；
• 组织与人才：组织缺乏专门AI人才和技术团队，对AI缺乏整体认知。

落地阶段：局部推广

• 战略：对部分AI项目的价值已有验证，开始推动局部落地；
• 运营：初步探索单一业务领域的重复性应用；
• 数据：仍存在数据孤岛，尚未建立统一的数据服务体系；
• 技术：已有局部标准工具，但技术仍较分散；
• 组织与人才：开始组建业务线或IT部门中的AI项目团队，推进项目落地。

自主阶段：扩展复制

• 战略：AI逐步融入日常运营，组织内形成初步AI文化；
• 运营：开始根据业务需求统一设计AI项目应用策略和机制；
• 数据：能支撑AI需求的数据基础逐步形成，数据整合初具规模；
• 技术：具备平台能力，可自主支持AI工具的开发与复用；
• 组织与人才：建立部门级AI团队，具备一定的数据分析与AI实施能力。

规模阶段：运营管理

• 战略：AI纳入企业整体数字化转型战略，与创新、研发、人力资源等战略协同；
• 运营：制定标准治理机制，实现多部门、多场景的系统部署；
• 数据：数据可复用性强，形成统一数据平台，支持跨部门协作；
• 技术：建设企业级AI技术中心，具备平台级统一管理能力；
• 组织与人才：AI团队具备统一组织协调能力，形成跨部门协作机制。

转型阶段：优化创新

• 战略：实现AI全面赋能业务，形成技术驱动型创新体系；
• 运营：AI深度嵌入所有核心业务流程，成为服务与产品的组成部分；
• 数据：建立数据全生命周期治理机制，实现数据闭环；
• 技术：AI能力嵌入企业系统、IT系统与业务系统深度融合；
• 组织与人才：成立统一AI能力中心（CoE），以战略视角统筹人才资源、技术能力与项目实施。

1.2 目前大多数中国企业的AI应用仍处于早期阶段

根据数据显示，目前中国企业的AI应用整体仍处于早期阶段，主要集中在“单点实验（探索）”和“局部推广（落地）”阶段，占比分别为26.0%和46.0%，合计达72.0%。这意味着超过七成企业仅停留在初步尝试和小范围验证阶段，尚未形成系统性部署。仅有10%的企业进入“运营管理（规模）”或“优化创新（转型）”阶段，具备较强的AI驱动能力和行业领先优势。从各维度看，多数企业虽已在战略上重视AI，但在组织人才、运营实践、数据基础等方面仍有明显短板，表明AI在企业内部的深度融合尚处于起步阶段。

基于多数企业仍处于AI应用早期阶段的现实，具备系统性部署能力和深度融合成效的企业尤为值得关注。这类“先行者”不仅突破了探索和试点阶段的局限，更在数据治理、技术选型与业务融合上形成了具有代表性的路径和范式。以下将以某能源企业为例，剖析其如何在“天时、地利、人和”的有利条件下，通过引入ChatBI实现AI从概念到价值的落地转化，展现出企业智能化演进的具体实践。

二、某能源企业应用ChatBI的“天时、地利、人和”数字化发展历程

FineChatBI 是帆软推出的基于AI大模型驱动的对话式BI产品，融合自然语言处理与帆软20多年深耕商业智能领域所积累的深厚的BI技术，打造真正贴近业务语言的智能分析体验。不同于仅依赖大模型生成答案的浅层ChatBI方案，FineChatBI建立在FineBI的技术体系之上，拥有底层强大的数据建模、权限控制、指标体系等能力，确保分析结果既快速可得，又高度可信；产品核心采用 Text2DSL（自然语言转领域特定语言）技术，用户仅需用自然语言提问，AI即可将其转化为用户可理解、可干预的分析指令，实现高效、准确、透明的数据对话。

然而，AI For BI类产品在应用落地时往往逃不开以下三点问题：

• 事实性错误：受数据影响，大模型会陈述一些不符合客观事实的信息。例如，用户在ChatBI里问“去年”这个日期字段，模型可能错误理解成2023年；
• 逻辑矛盾：生成的内容前后在逻辑上存在冲突。例如，ChatBI连续问相同问题，两次大模型输出的SQL代码不一样，结果不稳定；
• 无中生有：若ChatBI间某个底层表没有的复合指标，大模型可能编造一个错误的计算公式来响应结果。

由是，想要用好ChatBI，企业必须关注“冰川之下”的数据准备与知识配置。

今日我们讲解的能源企业，在引入FineChatBI前，便从战略时机、数据基础到组织机制做好了充分准备，体现出“天时、地利、人和”的高度协同。

1）天时

战略层规划：该能源企业较早将AI纳入核心战略，自2018年起推动智能化转型，明确数字化方向。此后持续投入AI人才培养和应用探索，将AI逐步融入业务创新、运营提效与技术升级，形成了以AI驱动业务发展的战略格局。

运营层细化：随着业务深入“精细化”阶段，该能源企业的运营环节从关注单一产品和经销商，扩展到覆盖销售全流程和终端消费者。业务部门需要从更多维度管理门店、员工与产品，数据颗粒度大幅提升，对分析工具提出更高要求。为此，IT部门由原先提供简单看板逐步升级为构建复杂的多维看板组合，支撑业务精细化运营的需求。

渐渐，随着前线销售和业务人员对数据的个性化需求不断增加，传统由IT部门提供的复杂看板组合已难以满足。数据供需之间的不平衡日益突出，促使企业引入更高效、灵活的工具来提升数据获取效率。为此，企业尝试应用FineChatBI，以对话式交互方式帮助员工快速、准确地获取所需数据，实现更加便捷的数据服务体验。

2）地利（数据）

为了保障ChatBI的顺利应用，该能源企业在数据治理方面已完成较为成熟的准备。一方面，企业建立了专业的数据管理团队，明确数据权责，优化字段定义与数据质量；另一方面，在知识管理层面，构建了企业专属的高精度知识库，并规范同义词及业务术语的配置，从而为后续智能问答与语义理解提供了坚实的数据基础。

该能源企业依托FineBI构建了数据采集、治理、建模到分析的全流程体系，打通各类业务系统与大数据平台，实现了统一的数据底座和规则模型管理。在此基础上，进一步叠加ChatBI能力，提升数据服务效率，满足多样化、个性化的数据分析需求。FineBI提供的精准计算与结构化建模支撑ChatBI稳定运行，解决了传统大模型幻觉问题和答非所问难题，为企业级对话式BI的落地提供了坚实的技术支撑。

3）人和（组织&人才）

为了保障ChatBI的顺利落地，该能源企业从组织架构与人才能力两个维度进行了系统性建设。一方面，企业设置了以产品经理为核心的跨部门协作机制，通过产品经理对用户群体与需求的精准识别，连接业务代表与IT团队，形成高效闭环；另一方面，通过强化业务需求分析、产品理解、用户体验、运营与数据管理等核心能力，为不同角色赋能，确保各方能在各自职责内高质量完成ChatBI的推进与应用。

在推动ChatBI落地过程中，产品经理发挥了关键作用。起初，团队将业务BP同事设为主要用户，寄希望于其借助自然语言能力提升取数效率，但由于数据准备度不足及使用习惯差异，实际成效有限。随后，产品经理及时识别并重塑用户画像，将场景聚焦于一线销售群体，发现其频繁取数、信息更新需求与ChatBI高度契合，推动产品应用效果显著提升，体现了产品经理在价值场景识别与用户匹配中的核心价值。

综上，该能源企业围绕ChatBI的应用已在“天时、地利、人和”三个关键维度上完成了充分准备，不仅识别并构建了清晰的使用场景，夯实了数据与技术基础，还建立了相应的组织机制和人才能力体系，整体达到了“自主”阶段的AI成熟度。这为其推动数据驱动的业务智能决策和AI价值释放打下了坚实基础。

三、为什么要使用ChatBI？ChatBI如何多场景多维度赋能企业？

3.1 该企业使用传统BI时面临的痛点有哪些？

在实际应用中，虽然 FineBI 已覆盖该企业大部分职能线员工的数据应用需求，但仍存在部分岗位、特别是一线销售等职能的数据需求无法充分满足的情况。这主要源于传统BI工具在设计和使用过程中的四个典型问题：

痛点一：数据“千人一面”——通用模板难满足个性化需求

传统BI工具往往采用统一模板或固定视角提供数据分析结果。团队数据看板仅支持通用需求，无法根据不同岗位、不同业务人员的个性化视角进行灵活展示。
结果是： 用户经常“找不到自己想要的数据”，即使数据已存在系统中，但由于看板缺乏个性化配置能力，实际可用性大打折扣。

痛点二：数据“千金难求”——对IT依赖度高，响应周期长

许多员工想要获取细分或实时的数据分析结果时，往往需要通过工单、邮件等方式请求IT或数据分析团队支持。数据获取过程依赖数字化部门的供给，不仅响应周期长，还存在沟通误差与理解偏差。
于是，数据延迟获取、分析灵活性差，影响了实际业务的敏捷判断与快速响应。

痛点三：看板“可看不可用”——信息分散，操作复杂

即使有可视化看板，用户往往面临多个问题：信息分布在多个报表中、关键指标隐藏在次级层级中、筛选条件设置复杂难懂。 用户看到数据但无法高效使用数据，严重影响业务一线的分析效率，甚至导致“看得见但用不上”的窘境。

痛点四：工具“体验钝涩”——上手门槛高，使用繁琐

非数据专业人员在面对BI工具时，通常需要花费较长时间学习其功能和操作方式。传统BI工具缺乏人性化引导，界面复杂、操作繁琐。 一线员工难以快速掌握工具，形成“能看不能做”、“有需求难提取”的瓶颈，整体使用体验差。

传统BI工具存在“千人一面、千金难求、可看不可用、体验钝涩”等典型痛点，难以满足个性化分析、快速响应和低门槛使用的综合诉求，这也为进一步引入ChatBI提供了现实驱动力。

3.2 ChatBI是如何补足缺陷的？

为了弥补FineBI在一线销售与业务运营场景中的覆盖不足，企业引入了ChatBI作为补充方案。ChatBI通过三大核心能力实现对数据需求的全面覆盖：

功能一：自然语言取数 —— 让“人人可问，秒级响应”成为现实

• 零门槛直接上手
  用户无需具备数据分析或BI工具操作经验，仅通过自然语言对话即可发起数据查询。真正实现“0上手门槛”，让普通员工也能像聊天一样获取所需数据。
• 秒出答案，告别等待
  系统具备强大的语义理解与数据匹配能力，支持高频、即时的数据提问与回答，大幅缩短传统数据提取流程，避免等待IT或数据分析人员响应，保障业务连续性与时效性。

功能二：自助分析协助 —— 帮助用户构建分析思路，轻松生成仪表板

• 分析思路启发
  用户可将业务问题通过对话方式自然表达，系统自动引导分析逻辑，并协助搭建分析环节，提升用户对数据问题的认知能力。
• 快速制作仪表板
  用户在系统引导下，可选择维度、指标等要素，系统自动生成图表和仪表板。无需手动建模或学习BI工具操作，即可完成从“提问”到“展示”的全过程，支持再次编辑与协同。

功能三：全局资产检索 —— 提升数据管理效率，简化看板调用路径

• 提升数据管理效率
  支持对历史沉淀的报表、图表、指标等资产进行统一搜索与调用，不再局限于人工翻找或文件夹定位，极大提升数据资产利用效率。
• 简化复杂看板使用
  用户可直接通过自然语言搜索历史看板，无需逐级筛选、手动切换多个页面和条件组合，极大提升数据服务的可达性与使用体验。

通过这三项能力，ChatBI显著降低了数据使用门槛，补齐了传统BI工具在敏捷性和易用性上的短板。

3.3 多场景实践ChatBI

在该能源企业的实践中，ChatBI已全面融入多个关键业务场景，实现了从“发现问题—分析原因—制定计划—监控执行”的数据驱动闭环。

1）服务场景：ChatBI助力企业多场景精准管理

企业在日常经营中面对销售异常、客户维护、市场波动等多种复杂场景，ChatBI通过对话式分析，支持业务快速响应和动态调整，覆盖以下关键服务目标：

• 快速定位，制定计划，实现及时业绩管理：当发现销售异常或机会时，业务人员可以快速通过ChatBI提问，查看各类业绩表现数据，识别关键问题或机会，及时调整销售策略与行动计划。
• 市场复盘，优化策略，实现全面产品管理：面对多产品、多客户、多区域的组合销售场景，ChatBI帮助用户了解各类产品表现、趋势与健康状况，制定更具针对性的市场活动策略。
• 精细分层，定时跟进，实现稳定客户管理：对于不同客户类型（区域、品类、贡献度等），ChatBI帮助业务人员识别客户流失风险与发展潜力，实现客户分层管理和个性化营销。

2）基础功能：支持复杂查询组合，打通“业务问题→数据答案”的路径

ChatBI 可以灵活支持各种复杂结构的数据提问，覆盖“时间 + 条件 + 维度 + 指标”的组合场景，并提供四种典型对话功能，让业务人员轻松掌握数据：

一句话查数据

关键词：时间 + 维度 + 指标

• 查询某一时间段内、指定产品/客户/区域的具体业务指标数值，如销量、C3、订单数等。
• 示例提问：“上周某产品的order是多少？”

一句话看趋势

关键词：时间 + 维度 + 指标 + 趋势

• 观察在时间维度上的产品、客户、区域的销售变化趋势或行为演变，例如季度销量曲线或月度趋势。
• 示例提问：“23年到24年某产品各季度的销量趋势？”

一句话做对比

关键词：时间 + 维度 + 指标 + 同环比/占比

• 支持对任意时间段、产品、客户、区域的销售结果进行同比/环比/占比分析。
• 示例提问：“今年1月1日到6月30日某产品销量的YOY是多少？”

一句话抓重点

关键词：时间 + 条件 + 维度

• 自定义数据条件标签（如销量<目标值、增长率<0等），识别异常值或重点关注对象，帮助提前预警、细化跟进。
• 示例提问：“今年某细分品类销量YOY小于0的经销商有哪些？”

3）数据基础支撑：多类数据全面贯通

ChatBI基于 FineBI 已沉淀的数据体系，打通企业各类关键数据源，构建四大核心数据支撑：

场景一：一句话提问，秒级响应：ChatBI赋能一线销售精细化管理

首先，在销售执行过程中，一线销售人员普遍面临着对自身业绩完成情况不清、经销商下单是否及时、销售趋势是否健康等一系列困扰。通过对Sell-In链路的梳理，ChatBI帮助他们实时掌握从下单到配送的全过程，并针对关键节点构建了六大关注模块：利润追踪、订单追踪、复购追踪、销量趋势、渠道销量、市场容量。每一个模块对应不同的数据维度与常见问题，能够有效覆盖一线销售的日常分析需求。

其次，ChatBI通过“更及时”的数据服务，极大提升了业务节奏的响应速度。例如在订单追踪方面，以往销售人员可能需要花费3天到1周去梳理经销商未履约订单的数据，而现在仅需“1分钟”即可完成数据获取。销售只需一句自然语言提问，例如“某经销商本月下单量是多少？”，系统即可自动解析并返回结果，实现了数据调用的简单化、即时化。

这一系列能力的落地，不仅让销售人员告别频繁换图表、反复找人要数据的烦恼，也有效助力他们及时识别履约异常、调整销售计划、制定针对性拜访策略，大幅降低了销售过程中的盲区和损耗成本，最终实现“更自由”、“更及时”、“更简单”的数字化赋能体验。

场景二：一句话看全链，策略快响应：ChatBI助力销售运营全景掌控

在典型的润滑油零售业务中，企业需同时管理“Sell-In”（经销商订购、配送）与“Sell-Out”（终端门店销售、消费者购买）两大环节。传统运营中，数据零散、环节割裂，难以形成全链路的经营洞察，致使企业在市场策略制定与资源配置上存在滞后。

该场景主要面向业务运营人员，关注“Sell-In & Sell-Out”全链路的经营状态，通过 ChatBI 实现如下能力提升：

1. 统一视角，打通上下游链路

借助 ChatBI，将从经销商订货、产品配送、门店进货、扫码出库直到终端消费者的行为数据全面整合，实现端到端的透明视图。

2.关注十大关键经营指标，及时发现问题并制定应对策略

3.“一问一答”式分析，降低操作门槛

通过 ChatBI 的自然语言查询功能，业务人员无需复杂建模，仅需一句话即可完成如“今年优质门店的某产品履约量是多少？”、“Top21城市的销量分布”等常见问题的即时查询。

4.样板做法：高效完成复杂任务

• 健康度排查报告由传统的“半个月整理 → 2~3天完成”
• 优质门店识别从“1个月多部门协作 → 5~7天自主完成”
  借助 ChatBI，真正实现“简单提问，看板直出”，提升运营响应速度和策略决策效率。

四、结语：推动“人人可分析”的跃迁，实现业务与数据的深度融合

面对大多数中国企业仍处于AI应用初级阶段的现实，该能源企业的实践为行业提供了极具参考价值的转型范式。通过在“天时、地利、人和”三个关键维度上的系统性准备，其不仅建立了完备的数据治理体系和高效的组织协同机制，更精准锚定了一线销售与运营管理中的真实业务场景，推动 ChatBI 在企业内部实现多场景、深层次的落地应用，展现了AI从“看得见”到“用得上”的跃迁路径。

作为帆软在智能分析领域的重要创新产品，ChatBI不仅弥补了传统BI工具在响应速度、个性化分析和使用体验等方面的短板，更通过自然语言交互、自助分析、全链路指标追踪等能力，实现了业务人员与数据之间的“零障碍”沟通。在该能源企业，ChatBI的应用已覆盖企业四大业务线，支撑超过1600万数据处理任务，177位用户快速上线应用，80%的数据请求实现当日响应，从根本上打通了“数据可得”到“决策可用”的关键闭环。

更值得关注的是，ChatBI为企业IT组织带来了显著的运营价值——平均减少65%的临时取数请求，人均每周节省5小时工时，让数据团队从“被动响应者”转变为“主动赋能者”。这不仅大幅提升了数据服务效率，也推动企业数据文化向“人人可分析”跃迁，真正实现了以AI为驱动的业务智能化、自主化演进。

帆软通过ChatBI这一创新产品，正在帮助越来越多的中国企业突破AI落地困局，将AI从技术口号转化为切实可用的生产力工具。对于希望推进数据驱动决策与智能化运营的企业而言，ChatBI无疑是当前值得重点关注与优先部署的关键工具。