Smartbi AIChat V4 的分析智能体，像“专属数据分析师”一样，快速搞定报表、复杂计算、多表查询，让业务人用数更高效。目前的核心技术架构让智能体“当家做主”，同时拉上 LLM、RAG、NL2Python 这些 “得力帮手”，又学会了 Smartbi 的数据模型、指标模型、数据分析等 BI优秀本事，劲往一处使。但分析智能体不一样，它能把复杂任务拆成子任务，再用数据模型的多事实表动态建模技

智慧数据银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行企业以智慧化手段和新的思维模式来审视自身需求，并利用创新科技塑造新服务、新产品、新的运营和业务模式，实现规模经济，提升效率和降低成本，达到有效的客户管理和高效的营销绩效的目的。智慧数据银行的支撑平台是智慧门户。其主要特征是社会化、智能化和多样化，目标是增强本行的核心竞争力，促进信息科技与业务发展的深度融合，推动业务创新、产品创新、服务创新、流程创新

如今，业界和学术界一直在讨论一个词，那就是大数据。不管是学术圈还是IT圈，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等等事情仅仅只是个开始，对大多数公司来说，大数据仍有很强的神秘色彩。于是，在我们还没有完全搞明白如何运用大数据进行挖掘时，各种过于神化大数据的舆论就已经不绝于耳了。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成的隐私威胁。也有很多人根本没有搞清

从“能回答”到“敢决策”，企业级AI数据决策的破局点终于揭晓！5月20日下午2点，SmartBI白泽V5发布会，欢迎关注~

2026 年，几乎每个数据团队都被同一个问题追问：大模型这么强，我们做了多年的 BI——指标体系、数据模型、报表、权限——还有用吗？要不要推倒重来？真正难的不是"让大模型回答问题"，而是"让它在严肃的企业数据决策里，敢用、好用、可持续"。这篇文章把这条路上的几个核心工程问题，以及我们在一个大型电网项目里的实践，拆开讲清楚。

这是一篇不到5000字的特约文章，以券商行业数据分析开始，为读者介绍了证券公司的基本业务和运营管理的简单思路，对于广大刚接触证券行业的读者是比较好的入门指引。一、行业背景根据证监会的相关信息，截至2015年底国内的券商数量约120家（其中约有24家是子公司），按其注册城市统计，超过2家以上的城市如下（其余的均不超过2家），位于前三位的自然是上海、北京和深圳。而每个券商都有营业部，忽略公司注册地因素

【前言】天士力控股集团是以大健康产业为主线，以全面国际化为引领，以大生物医药产业为核心，以健康保健产业和医疗康复、健康养生、健康管理服务业为两翼，形成产业与资本双轮驱动的高科技企业集团。天士力旗下包含天士力制药、金士力医药、天时利等20余家分子公司，业务范围涵盖了药品科研、种植、提取、制剂、营销等众多领域，每年营收约140亿元左右，在药品行业综合排名全国第七，是天津市重点支持的大企业集团。天士力产

在庞大的房地产行业，有一个很明显的现象，数据分析正在发挥更大的作用。比如，房地产企业内部的数据非常的复杂繁多，是否有这样一款大数据分析软件可以把这些数据整合起来制造一个有效的大数据平台呢？随着地产集团业务的发展、用户数量增加，ERP系统的更换与数据源的增加，旧的数据平台暴露出明显的问题：●数据不够全面●数据质量差●报表交互方式单一●报表开发周期长●多维汇总报表缺少分析●碎片化的数据和应用下面给大家

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数据分析在今天是一项非常重要的技能，它一般指找出数据背后隐藏的规律，可以运用在商业决策和投资决策等多个领域。比如一个项目该不该投，公司该不该实行扩张，又该以如何的速度实行扩张，这些都不能纸上谈兵，需要实打实用数据说话。所谓数据分析在手，走遍天下都不怕。然而，如今大数据时代，市面上出现了很多数据分析工具，说是使用起来很方便，但是对于我们这种用习惯了excel的人来说，这并不是一件方便的事，你得重新学