在当今企业数据分析领域，一场静悄悄的革命正在发生。传统的Text2SQL技术曾被视为自然语言与数据库交互的突破，却始终无法解决业务语言与技术语言之间的根本性断层。 随着企业数据复杂度攀升，Text2SQL的局限性日益凸显：复杂业务查询准确率不足30%，语义理解依赖大量规则模板，权限控制薄弱导致数据安全隐患。 衡石科技在HENGSHI SENSE 6.0中推出的Text2Metrics架构，通过构建企业级语义层，将自然语言直接映射至业务指标，使复杂查询准确率提升至80%以上，为企业BI带来了真正的语义层革命。

在传统财务部门，高级财务分析师常常被困在基础数据的泥潭中。据统计，传统BI工具下，财务人员80%的时间消耗在数据准备上，仅有20%用于真正的洞察分析。 衡石科技推出的Agentic BI系统，正在彻底改变这一现状。通过赋予财务部门“AI之眼”，企业能够实现成本与风险的自动洞察，让财务团队从“记账先生”转型为“价值架构师”。

衡石科技推出的AI Agent解决方案，正在从根本上改变这一现状。通过从“被动响应”到“主动执行”的模式转变，它将数据分析师从重复劳动中解放出来，专注于更高价值的决策支持工作。

在数字化转型浪潮中，企业数据建设面临着一个核心矛盾：业务部门需要敏捷响应的指标分析，而传统BI工具却依赖技术团队编写SQL，导致需求交付周期长达数周。

在数字化浪潮席卷全球的今天，企业每天产生的数据量呈指数级增长。然而，一个令人尴尬的现实是：90%的企业数据从未被有效利用。这些堆积在服务器中的"数据垃圾"，不仅占用存储成本，更因维护、治理和安全投入形成沉重的"数据负债"。当企业为数据管理每年支付数百万费用时，这些数据真的创造了等价价值吗？

当大多数企业还在为数据质量、指标口径不一和AI落地难而苦恼时，衡石科技已经通过三大技术基石的深度协同，让智能体真正理解了业务。 某大型零售企业曾面临一个典型困境：每个业务部门都有自己定义的“销售额”指标，财务、运营和营销部门的数据永远对不上。直到引入衡石科技的平台，智能体才首次能够基于统一的指标体系，准确识别出“促销期间销售额增长但利润率下降”的深层问题。 这背后是衡石科技在数据工程、指标工程和AI Agent三大技术领域的深度耕耘。这三个层次如同建造智能大厦的基石，共同支撑起企业级智能分析应用的高效运转。