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新品解读 | Smartbi AIChat白泽，新一代智能BI平台Smartbi AIChat拥有精湛的语言理解和转化能力，通晓各行各业、洞察亿万数据。它不仅能够自由、迅速、准确、安全地智能查询，还能深入揭示数据背后的隐藏原因、价值和趋势，并提供切实有效的解决对策，展现出深刻的洞察力。2024-08-08 -
Smartbi AIChat：开启 “轻查询，重计算” 的智能分析新时代Smartbi AIChat 企业级智能问数平台，以自然语言交互为核心，打破了传统数据分析的技术壁垒。用户只需通过简单的语言指令，如 “列出最近半年内连续 3 个月贷款有增长的支行”，系统便能迅速返回准确结果，如 “南京、苏州支行”。 这一高效响应的背后，是 Smartbi AIChat 创新的技术架构：1. 极简操作，人人都是数据分析师无需编写复杂的 SQL 代码，业务人员也能轻松发起数据分析请求。通过自然语言对话，Smartbi AIChat 自动理解用户需求，并转化为精准的数据分析逻辑。这种 “对话即分析” 的模式，让数据分析不再是数据团队的专属，真正实现了数据能力向业务一线的下沉。2. 智能计算，效率提升数十倍系统通过一次简洁的 SQL 查询获取基础数据，再利用 Python 强大的计算能力，灵活计算环比增长率，2025-08-12 -
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从“拍脑袋决策”到“数据掌舵”：支行行长的智能拓客实战记没系统时，我们在数据里瞎忙活：新客存款得让客户经理登记、会计导数据，自己用Excel汇总，上个月熬两通宵还漏记3个客户，等数据出来新客早把钱存别家了；高代发留存率要找多部门拉名单查流水，手动算完发现降了却说不清多少，汇报时只能蒙着说，等反应过来客户早被挖走；筛留存率低的客户全靠客户经理一个个看，几百个客户筛下来眼都花，好几次漏掉大额客户，钱白花了还没效果。有系统后：问句话就能“摸透家底.不用等手下人汇报，自己随时查，早上开会提到的问题，几分钟后就有数据支撑，马上就能安排客户经理去扫街拓客。 现在进系统直接问：“统计南京法人行开户日期为2025年3月的新开户的个人客户存款余额”眨眼功夫就跳出结果：10位新开户客户，存款余额普遍偏低，历史基本都是新增20个客户，平均存款在10w，意味着本月拓客进展远低于预期，营销活动需提升。 &nb2025-08-11 -
智能BI第一、综合市场份额第二，思迈特在AI时代强势突围IDC报告力证！思迈特2024H2营收增速显著跑赢同期BI市场，连续多周期高增长，稳居国产BI厂商市占率TOP2！2025-08-08 -
从数据困局到智能破局：某银行的BI转型实录作为某银行的风控主管，我在行业摸爬滚打十年，见证了数据从"辅助工具"到"核心资产"的演变，也亲历了传统BI系统从"能用"到"不够用"的尴尬。当月末报表还在依赖IT部门三天两夜的取数支持，当反欺诈预警总是滞后于交易发生，当客户经理拿着密密麻麻的Excel表格却找不到高价值客户——我们终于意识到：数据孤岛正在吞噬效率，被动分析正在拖垮决策。一、那些年，我们踩过的"数据坑" 1、当风险预警变成"事后诸葛亮"。去年某企业客户突然暴雷，我们事后复盘发现，其账户资金流动在三个月前就已出现异常，但传统系统只能生成静态月报，等我们发现时，风险已经蔓延。2、当业务需求撞上"技术壁垒"。想分析代发工资客户的留存率，光是走流程申请数据2025-08-08 -
智能报表软件如何帮助财务人解放双手？一、财务工作面临的挑战：低效重复与数据困境在数字化转型的浪潮下，财务人员仍面临诸多挑战：1. 重复性工作占用大量时间：数据录入、报表生成、格式调整等基础操作消耗60%以上的工作时间；2. 数据准确性风险：人工处理易出现计算错误或数据遗漏，影响决策可信度；3. 多源数据整合难题：财务数据分散在ERP、Excel、云端等多平台，跨系统整合效率低下；4. 动态需求响应滞后：业务部门频繁提出定制化报表需求，传统工具难以快速响应。这些痛点不仅拖慢财务流程，还可能导致企业错失市场机遇。智能报表软件的出现，正是为财务人员提供“解放双手”的关键解决方案。 二、智能报表软件：财务数字化转型的核心驱动力智能报表软件通过自动化、智能化和可视化技术，彻底改变传统财务工作的模式，其核心价值体现在以下几个方面：1. 自动化数据处2025-08-08 -
商业智能BI如何助力零售业精准定位消费趋势？在全球化竞争与数字化浪潮的冲击下，零售业正经历前所未有的变革。消费者需求碎片化、渠道多元化、供应链复杂化，使得传统零售模式难以快速响应市场变化。如何从海量数据中挖掘消费趋势，优化运营决策，成为零售企业决胜市场的核心能力。商业智能（BI） 作为数据驱动决策的利器，正成为零售业精准定位消费趋势的关键工具。 一、商业智能BI：零售业变革的数字化引擎1.1 数据整合与洞察：从混沌到清晰零售企业每天产生海量数据，包括销售记录、客户行为、库存信息、市场反馈等。传统分析依赖人工整理，效率低下且易出错。BI系统通过数据仓库、ETL工具和云计算技术，将分散在POS系统、ERP、社交媒体等渠道的数据统一整合，形成标准化数据资产。例如，某连锁超市通过BI整合线上订单与线下门店数据，发现“生鲜+日用品”组合购买率高达65%，从而优化了商品陈列策略。1.22025-08-05 -
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