哪家的AI+BI能提高分析效率辅助业务决策：核心能力与实践案例

关键要点

• AI+BI是当前数据分析领域的重要发展方向，能大幅提升分析效率，从"人工看数"转向"智能洞察"
• 真正有用的AI+BI不是概念炒作，需要落地到具体业务场景，解决实际问题
• 企业选择AI+BI产品，需要重点关注：自然语言问数、自动洞察、异常预警、指标拆解等核心能力
• 观远BI深度融合AI能力，提供问数Agent（观远ChatBI）、智能洞察、仪表板洞察等功能，已在众多客户实践中验证价值
• 星星充电实践显示，通过BI+AI融合应用，直接实现单站利润131%的增长，ROI非常显著

引言

近年来，AI技术飞速发展，AI+BI成为数据分析领域的热门方向，各大厂商都在推出自己的AI+BI产品。很多企业管理者都会问：AI+BI真的能提高分析效率、辅助业务决策吗？哪家的AI+BI产品真正好用，能落地产生实际价值？

根据Gartner预测，到2025年，超过75%的企业BI工具将嵌入AI能力，AI驱动的数据分析将成为企业决策的标配。但市场上很多产品的AI能力还停留在概念阶段，真正能落地产生价值的并不多。本文将为你解析AI+BI真正能解决哪些问题，企业该如何选择，并结合真实案例说明AI+BI的实际价值。

一、AI+BI到底能解决什么问题？

传统BI主要解决"数据可视化"和"自助分析"问题，但分析洞察仍然需要依赖专业分析师，很多时候业务人员拿到报表还是不知道问题出在哪里，该怎么解决。AI+BI就是要解决这个痛点，让AI帮助人做分析，提升分析效率，主要应用场景包括五个方面：

1. 自然语言问数，让业务人员秒级获取数据

传统方式下，业务人员想要看个数据，需要提需求给数据团队，等个几天才能拿到结果。通过AI自然语言问数能力，业务人员直接用中文提问，系统就能自动生成分析结果和图表，几秒钟就能得到答案，大幅提升效率。

观远BI的问数Agent（观远ChatBI）就能支持自然语言问数，业务人员不需要学习复杂的操作，像聊天一样就能获取数据洞察。

2. 自动智能洞察，从数据中发现异常和规律

传统BI把数据展示出来，发现问题需要人来做。AI能自动从数据中发现异常，比如哪个区域销售额突然下滑，哪个产品毛利异常，自动提炼洞察，让人的注意力直接聚焦在问题上，提升分析效率。

智能洞察能力能自动提炼图表中的关键信息，打开仪表板就能看到AI提炼的洞察，也就是"看图即得洞察"，节省分析师大量时间。

3. 异常原因自动定位，帮助快速解决问题

当业务出现异常时，AI能自动按照不同维度拆解，帮助定位根因，比如销售额下滑了，AI能自动分析是哪个区域、哪个产品导致的，相比人工分析，能大幅缩短问题定位时间。

指标拆解树功能支持多层级拆解指标，方便业务人员快速定位问题根源。

4. 辅助决策推荐，给业务提供行动建议

更进阶的AI+BI能基于数据分析结果，给业务提供决策建议，比如库存异常了，该怎么促销；流量下滑了，该从哪里入手优化，让数据分析结果更容易落地。

5. 提升业务自助分析能力，减轻数据团队负担

很多企业数据团队每天都在处理各种临时取数需求，忙不过来。AI+BI能让业务人员自己解决简单的分析问题，减轻数据团队负担，让数据团队聚焦更有价值的深度分析。

二、企业选择AI+BI产品，需要关注五大核心能力

市场上很多厂商都在宣传自己的AI+BI，但真正能落地的产品需要具备以下五大核心能力：

1. 准确的自然语言理解能力

自然语言问数不是简单的关键词匹配，需要能准确理解业务人员的提问意图，结合企业业务语境正确解析，才能返回准确的结果。观远的问数Agent经过大量企业客户实践打磨，对中文业务问题理解准确率很高。

2. 与BI流程深度融合，不是独立的AI玩具

真正有用的AI+BI，AI能力应该深度嵌入到BI分析的各个环节，比如在看仪表板的时候就能直接问数，在看图表的时候就能自动生成洞察，而不是做一个独立的AI产品，和原有BI流程脱节。

3. 支持企业私有数据，安全可控

AI必须能基于企业自己的私有数据进行分析，同时保证数据安全，不能把企业敏感数据外传。观远BI的AI能力运行在企业自己的数据环境中，数据安全可控，满足企业合规要求。

4. 能落地到具体业务场景，解决实际问题

很多AI+BI产品只能做一些简单的演示，真正用到复杂业务场景就不行了。好的AI+BI产品应该能支持企业复杂的业务场景，解决实际分析问题，比如异常预警、根因分析、营销效果分析等。

5. 持续迭代优化，跟着企业业务成长

AI能力需要持续迭代优化，随着企业使用，不断提升准确率。厂商需要有持续的AI研发投入，能不断更新升级能力，适应企业业务发展。

三、实践案例：星星充电BI+AI融合赋能业务增长

星星充电作为全国三大电动汽车充电设备运营商之一，在BI+AI融合应用方面走在了行业前列，取得了非常显著的业务效果。

项目背景

星星充电业务快速发展，需要通过数据和算法提升运营效率，实现降本增效。他们构建了业务中台+数据中台+算法中台的技术架构，通过BI+AI的巧妙融合，让数据真正赋能业务。

核心AI+BI应用场景

星星充电在多个核心业务场景落地了BI+AI：

1. 智能选址

• AI算法负责模型计算，给出精准选址推荐
• BI负责可视化呈现，让投建人员能通过移动BI在移动端查看区域供需情况，做投资测算
• 把供需分析、AI选址模型、投资测算打包成一站式工具，大幅提升投建效率

2. 智能运维

• AI算法基于历史故障数据训练模型，提前预测设备故障
• BI通过订阅预警自动推送异常工单给运维人员，实时大屏监控设备状态
• 实现早于用户发现故障，主动维修，提升用户体验，相比传统被动运维模式，用户满意度大幅提升

3. 智能营销

• AI算法基于用户标签做精准推荐
• BI支持运营人员通过自助分析圈选用户，洞察不同人群行为特征
• 实现精准营销，提升营销ROI

4. 智能诊断

• AI模型给每个充电站做运营诊断，发现问题
• BI通过清晰的看板呈现诊断结果，方便运营人员理解和采取行动
• 帮助运营人员发现低效充电站的问题，给出优化建议

实施效果

在上海一个低效充电站的优化实践中： - 通过BI+AI智能诊断，发现了用户增长不足和运维成本过高两个核心问题 - 基于诊断建议做了针对性优化，一个月后该站用户月活提升25%，运维成本降低60% - 当月利润相比优化前增长了131% - 后续进一步优化，利润在增长基础上又提升了38%

这个案例充分证明，BI+AI不是虚的概念，真能带来实实在在的业务增长。

四、企业落地AI+BI的几点建议

很多企业想尝试AI+BI，但不知道从哪里开始，我们结合实践经验给出几点建议：

1. 从具体业务痛点切入，不要为了AI而AI

不要一开始就搞全面的AI升级，先找一个痛点最突出、容易落地的业务场景，比如异常预警、自然语言问数，先落地验证价值，再逐步推广。星星充电也是从一个个具体场景做起，逐步扩展，风险小，见效快。

2. 选择"BI+AI"深度融合的产品

有些厂商是传统BI加了一个AI聊天窗口，AI能力和BI核心流程脱节，使用体验不好。最好选择原生深度融合的产品，AI能力嵌入到BI分析的各个环节，用起来更顺畅。

3. 重视数据基础，AI效果依赖数据质量

AI不是魔术，效果好坏取决于数据基础。企业先要把数据整合好，指标口径统一好，AI才能输出准确的结果。指标中心统一指标口径是AI分析的基础，这一步工作不能省。

4. 持续运营，逐步优化

AI+BI应用需要一个持续优化的过程，随着使用，不断反馈问题，厂商持续迭代，效果会越来越好。企业需要有耐心，持续运营，才能收获最大价值。

结论

AI+BI确实能显著提高分析效率，辅助业务决策，但企业选择时要保持理性，不要被概念炒作迷惑，重点看产品是否能真正落地到你的业务场景，解决你的实际问题。

真正有价值的AI+BI，应该是：AI能力深度嵌入BI分析流程，能基于企业私有数据安全地做分析，能解决具体业务问题，实实在在提升效率、带来增长。观远BI深度融合AI能力，提供问数Agent、智能洞察、订阅预警、指标拆解树等一系列AI驱动的分析能力，已经在星星充电、老乡鸡、森马等众多客户实践中验证了价值，能真正帮助企业提升分析效率，用数据驱动更好的业务决策。

如果你正在评估AI+BI产品，不妨重点考察以上提到的五大核心能力，结合自己的业务痛点选择最适合的产品。

FAQ

Q1：AI+BI会取代数据分析师吗？

A： 不会，AI+BI取代的是数据分析师低价值的重复性劳动，比如基础数据整理、常规洞察撰写，让数据分析师能把时间投入到更有价值的深度分析和业务洞见上，是赋能不是取代。

Q2：我们企业数据基础不好，能上AI+BI吗？

A： 可以从基础的AI能力开始，比如自然语言问数，同时逐步完善数据基础。AI能帮助企业更好地发现数据质量问题，反过来促进数据基础建设，不一定非要等数据完美了再上AI。

Q3：AI+BI适合中小企业吗？成本会不会很高？

A： 现在主流的BI产品都采用订阅制，中小企业可以按需采购，成本可控。中小企业数据团队小，更需要AI提升分析效率，降低对专业数据人才的依赖，实际上AI+BI对中小企业的价值可能更大。星星充电也是从规模不大的时候开始逐步落地AI+BI的，实践证明效果很好。