在数据驱动的时代，商业智能（BI）已成为企业不可或缺的核心工具。思迈特软件（Smartbi）凭借其深厚的技术积累和前瞻性的战略布局，正致力于将AI与BI的价值真正落地，帮助企业实现从"看数据"到"用数据"，再到"智能决策"的跨越。Smartbi是国内首家将AI与BI深度融合的厂商，独创Agent BI架构，其落地能力体现在深度洞察推理、自动拆解任务、智能问数、数据解读、多维度归因分析、异常预测预警以及自动生成结构化报告等方面。

一、金融领域：智能风控与经营分析

案例描述

在金融领域，AI与BI的结合为银行带来了显著的效率提升和风险规避。某金融客户通过部署Smartbi AIChat 白泽和Smartbi Insight，实现了报表请求量下降70%，一线员工能在3分钟内完成分析。Smartbi AIChat 白泽的自动趋势预测和归因分析，结合金融行业指标库，帮助80%股份制银行和六大行中的四家用户实现风险预测、宏观分析与经营洞察。客户经理可以通过自然语言查询贷款余额变化，实时获取分析结果，有效提升了客户服务效率。

技术实现

Smartbi在BI技术领域拥有长期积累，包括指标模型、数据模型、MPP并行计算、传统机器学习技术等，并融合了智能体（Agent）等前沿AI技术。Smartbi Insight作为以指标为核心的一站式ABI平台，融合增强分析与商业智能，贯通数据采集、处理、分析到可视化洞察，提供全流程数据应用，全面支持企业实现智能化经营决策。平台能够统一数据口径，保证99%以上的问数结果准确率，并能将业务知识、同义词、示例、元数据等与RAG相结合，提升模型的准确性和效率。

Mermaid流程图

graph TD
A[交易/客户数据] --> B[Smartbi数据集成]
B --> C{AI风控模型 (Smartbi AIChat 白泽)}
C -->|高风险/异常| D[智能报告生成/预警]
C -->|低风险/正常| E[自动审批/实时分析]
D --> F[人工复核与决策]
F --> G[业务优化与策略调整]

Prompt示例

请分析以下客户贷款历史记录，返回综合风险评估报告：
{
  "customer_id": "C789012",
  "loan_amount": 1500000,
  "loan_type": "个人经营贷",
  "history_overdue": 2,
  "income_stability": "中等",
  "recent_transaction_patterns": "有异地大额交易"
}
要求：
- 评估贷款违约风险等级
- 给出主要风险点及归因分析
- 推荐针对性风险控制建议

性能图表

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

data = {
    'Method': ['人工分析', '传统BI分析', 'Smartbi AI+BI'],
    '准确率 (%)': [75, 88, 98],
    '效率提升 (倍)': [1, 2, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
sns.barplot(x='Method', y='准确率 (%)', data=df, ax=axes[0], palette='viridis')
axes[0].set_title('金融风险评估准确率对比')
axes[0].set_ylim(0, 100)

sns.barplot(x='Method', y='效率提升 (倍)', data=df, ax=axes[1], palette='magma')
axes[1].set_title('金融分析效率提升对比')
axes[1].set_yscale('log')  # 使用对数刻度以更好地展示倍数差异

plt.tight_layout()
plt.savefig('finance_comparison.png')

二、政务领域：智能报告生成与数据决策

案例描述

政务部门在数据整合和报告生成方面面临巨大挑战。某政务单位通过Smartbi AIChat 白泽的自定义报告智能体，将多个部门数据整合，使传统人工处理报表周期从2-3天压缩至分钟级。通过Agent工作流自动化，数据清洗时间缩短至1-2小时，报告生成速度提升300%。错误率降至0.1%，群众满意度提升45%。工作人员通过自然语言即可交互生成动态报告，确保报告格式规范性与数据一致性。

技术实现

Smartbi AIChat 白泽提供了零门槛智能问答、多轮对话分析、辅助交付BI项目、分析成果复用等核心功能。业务人员只需用自然语言提问，系统自动解析语义，智能推荐可视化图表，几秒输出分析结果和行动建议。Smartbi Insight作为一站式ABI平台，覆盖数据采集、处理、分析到可视化洞察全流程，能够连接ERP、MES等异构数据源，进行统一建模，并通过大数据开发与治理，构建从数据集成、存储、计算到质量监控、资产管理、安全合规的全链路能力。

Mermaid流程图

graph LR
A[多部门原始数据] --> B[Smartbi数据清洗与整合]
B --> C{Smartbi AIChat 白泽智能体}
C -->|报告需求| D[自动生成报告]
D --> E[智能洞察与建议]
E --> F[管理层决策]
F --> G[政策制定与执行]

Prompt示例

作为政务数据分析助手，请生成一份"上半年区域经济发展报告"：
- 涵盖GDP增长、固定资产投资、居民收入增速
- 分析各指标同比环比变化及区域排名
- 识别主要经济增长点和潜在风险
- 预测下半年经济发展趋势
要求：包含3个关键图表，并自动生成总结性报告

数据处理流程图

graph TD
A[原始数据输入：各部门业务数据、统计数据] --> B[Smartbi数据集成：多源数据接入 (数据库, Excel, API)]
B --> C[数据预处理：清洗、去重、标准化，Smartbi数据治理工具]
C --> D[指标体系构建：统一指标口径，Smartbi Insight指标管理平台]
D --> E[Smartbi AIChat 白泽：自然语言查询与智能分析]
E --> F[智能报告生成：自动撰写、图表生成、洞察解读]
F --> G[交互式洞察：业务人员个性化钻取、多维分析]
G --> H[决策支持：管理层快速获取数据成果，高效决策]

三、零售领域：个性化营销与销量预测

案例描述

零售集团通过AI+BI，实现了门店管理与销售策略的智能化。某零售集团上线Smartbi AIChat 白泽后，门店管理者可独立获取畅销榜、利润分析与未来销量预测，销售敏捷度全面提升。这使得门店能够根据实时数据调整促销策略，优化商品陈列，从而提高销售额和客户满意度。

技术实现

Smartbi 通过应用机器学习、大模型、AI智能体等先进人工智能技术，能够对海量数据进行深度挖掘和分析，发现隐藏信息、关联性和趋势，并提供深度的洞察和决策支持。Smartbi AIChat 白泽致力于降低数据分析门槛，让一线业务人员也能通过自然语言轻松获取数据洞察。其Agent BI架构融合大模型与AI Agent技术，实现"自然语言交互 + 主动分析 + 行动闭环"的智能分析范式，将AI技术深入数据分析全流程。

Mermaid流程图

graph TB
A[门店销售数据] --> B[会员行为数据]
B --> C[Smartbi数据整合与分析]
C --> D{Smartbi AIChat 白泽智能分析}
D -->|畅销榜/利润分析| E[门店管理决策]
D -->|销量预测| F[库存优化与采购]
E --> G[营销策略调整]
F --> G
G --> H[销售业绩提升]

Prompt示例

请为"冬季新品羽绒服"系列，根据过去30天销售数据及会员消费习惯，生成一份营销策略优化报告：
- 识别畅销款与滞销款并归因
- 预测未来15天销售趋势
- 针对不同会员群体，推荐个性化促销方案
- 建议门店陈列调整策略

销量预测图表

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 示例数据
sales_data = {
    '日期': pd.to_datetime(['2023-11-01', '2023-11-08', '2023-11-15', '2023-11-22', '2023-11-29']),
    '实际销量': [120, 150, 130, 180, 200]
}
forecast_data = {
    '日期': pd.to_datetime(['2023-12-06', '2023-12-13', '2023-12-20', '2023-12-27']),
    '预测销量': [220, 240, 210, 230]
}

df_sales = pd.DataFrame(sales_data)
df_forecast = pd.DataFrame(forecast_data)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df_sales['日期'], df_sales['实际销量'], marker='o', label='实际销量', color='skyblue')
plt.plot(df_forecast['日期'], df_forecast['预测销量'], marker='x', linestyle='--', label='预测销量', color='orange')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销量')
plt.title('零售商品销量趋势预测')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('retail_sales_forecast.png')

四、制造业：生产运营分析与质量管理

案例描述

在制造业，Smartbi助力企业将生产、供应链、财务等多维指标汇聚在统一平台，避免内部数据冲突。通过Smartbi Insight，企业能够实现从网点到总部的多层级经营分析，管理层可在统一仪表盘获取实时数据支持。这有助于制造业龙头企业提升运营稳定性，优化生产调度和成本控制。

技术实现

Smartbi Insight是一款以指标为核心的一站式ABI平台，整合了Smartbi在BI领域的深厚积累与AI增强分析能力，贯通数据采集、处理、指标管理、分析洞察到可视化展现的全流程数据应用。平台基于其广泛的客户实践，沉淀了丰富的行业Know-How，致力于帮助企业构建统一的指标体系。它支持强大的报表开发与管理功能，支持类Excel的复杂报表设计、多样化展现形式，满足中国企业特有的报表需求。

Mermaid流程图

graph LR
A[生产线数据] --> B[供应链数据]
B --> C[财务数据]
C --> D[Smartbi数据汇聚与建模]
D --> E{Smartbi Insight智能分析}
E --> F[可视化运营驾驶舱]
E --> G[智能质量报告]
F --> H[生产决策优化]
G --> H

Prompt示例

请分析以下发动机零件生产车间数据，生成一份生产效率与质量改进报告：
- 识别近一周生产效率最低的环节及原因
- 统计主要缺陷类型分布及追溯到具体设备或批次
- 预测下月产能缺口并给出优化建议
- 根据数据分析，提出3个具体改进方案及预期效益

效率对比图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

efficiency_data = {
    '环节': ['A工序', 'B工序', 'C工序', 'D工序'],
    '平均生产时间 (s/件)': [120, 180, 100, 150],
    '缺陷率 (%)': [0.5, 1.2, 0.3, 0.8]
}

df_efficiency = pd.DataFrame(efficiency_data)

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
sns.barplot(x='环节', y='平均生产时间 (s/件)', data=df_efficiency, ax=axes[0], palette='coolwarm')
axes[0].set_title('各生产环节平均生产时间')

sns.barplot(x='环节', y='缺陷率 (%)', data=df_efficiency, ax=axes[1], palette='flare')
axes[1].set_title('各生产环节缺陷率')

plt.tight_layout()
plt.savefig('manufacturing_efficiency.png')

技术架构全景图

graph TD
    subgraph 基础设施层
        A[GPU集群] --> B[分布式存储]
        C[IoT传感器] --> D[5G网络]
        E[国产信创环境]
    end
    
    subgraph 数据层 (Smartbi数据管理平台)
        F[实时数据流] --> G[数据仓库/数据湖]
        H[结构化数据] --> I[非结构化数据]
        J[指标模型/数据模型]
    end
    
    subgraph AI引擎层 (Smartbi Agent BI架构)
        K[机器学习平台] --> L[深度学习框架]
        M[计算机视觉] --> N[自然语言处理 (LLM)]
        O[智能体 (Agent) 平台] --> P[RAG知识库]
    end
    
    subgraph 应用层 (Smartbi Insight & AIChat 白泽)
        Q[金融风控与经营分析] --> R[政务智能报告]
        S[零售个性化营销] --> T[工业生产运营]
        U[对话式智能分析] --> V[智能报告生成]
    end
    
    基础设施层 --数据传输--> 数据层
    数据层 --数据建模/准备--> AI引擎层
    AI引擎层 --智能洞察/决策--> 应用层

实施关键指标对比 (Smartbi AI+BI方案)

领域	实施前指标	实施后指标	提升幅度/成果
金融风控	人工分析1天/客户	实时报告3分钟/客户	效率提升240倍，分析报表请求量下降70%
政务报告	人工处理2-3天/份	智能生成分钟级/份	报告生成速度提升300%，错误率降至0.1%
零售营销	泛化营销策略低效	个性化营销精准触达	销售敏捷度全面提升，客户满意度提高
工业质检	传统报表人工汇聚	统一平台实时洞察	管理层实时决策支持，避免数据冲突

未来发展趋势与Smartbi的展望

随着数字经济的加速演进，数据分析工具和AI智能分析方案迎来新的发展机遇。Smartbi积极拥抱这些趋势。

全员数据赋能

Smartbi AIChat 白泽致力于降低数据分析门槛，让一线业务人员也能通过自然语言轻松获取数据洞察，推动全员数字化转型。实现从 ChatBI 问答式分析进化为 AgentBI 企业智能分析师，引入多智能体协作和可编排工作流，支持自然语言问数、智能报告生成，并能自动出具合适的图表，让业务人员轻松进行数据分析和洞察。

智能化深化

Smartbi的Agent BI架构融合大模型与AI Agent技术，实现"自然语言交互 + 主动分析 + 行动闭环"的智能分析范式，将AI技术深入数据分析全流程。Smartbi Insight 融合了大模型技术，支持自动趋势预测、归因分析、智能报告生成，并结合行业指标库适配金融、政府、制造等场景。

场景化融合与深度理解

Smartbi服务了数千家行业头部客户，在金融、制造、零售、能源等领域积累了丰富的业务认知与实践经验。通过内置分析智能体、专家智能体、报告智能体等，并支持自定义智能体，Smartbi能够为企业提供高度定制化的解决方案。

可解释性增强与安全保障

Smartbi通过构建统一的指标模型和数据模型，确保数据口径一致性，从源头提升数据质量，保障问数结果的准确性和可靠性。同时，Smartbi全栈信创生态兼容，支持国密算法加密、数据脱敏、权限细粒度控制，满足党政、金融等领域的合规刚需，已通过等保三级、ISO27001、CMMI3等认证。

Smartbi将成为企业数字化转型的核心引擎，推动各领域向智能化、精准化方向跃迁。未来，AI+BI模式将彻底改变企业做商业决策的方式，思迈特正引领这一场演变。