技术博客
衡石技术博客是一个围绕数据分析和BI领域提供丰富实用的技术文章、案例分析和实战经验的博客平台。
在传统商业智能（BI）领域，嵌入式分析一直以“将数据能力植入业务系统”为核心目标。然而，随着大语言模型（LLM）技术的爆发，用户对数据的消费方式正在发生根本性变革——从被动接收预设报表，转向主动发起自然语言交互。衡石科技敏锐捕捉这一趋势，通过ChatBI在嵌入式场景中的创新，重新定义了分析结果的触达方式。
过去，嵌入式BI主要通过两种方式服务业务系统：
固定图表嵌入：在CRM、ERP等系统中插入预设看板，展示如“销售漏斗”“库存周转率”等通用指标。
定制化API对接：通过开发接口将数据推送到业务审批流，例如在采购申请页面展示供应商历史合作数据。
尽管这些方式解决了“数据可见性”问题，但用户仍需面对两大痛点：
灵活性不足：图表内容由开发团队预先定义，业务人员无法即时探索衍生问题（如“为什么华东区库存周转率下降？”）。
交互成本高：需跳转至BI系统或提交数据需求，中断原有工作流程。
衡石ChatBI通过以下设计，将嵌入式分析从“静态展示”升级为“智能对话”：
在业务系统关键页面（如广告投放后台），衡石不再仅嵌入图表，而是新增“AI分析”按钮。用户点击后可输入自然语言提问（例如“Q3各渠道转化率波动原因”），系统自动关联上下文数据生成解释：
技术实现：基于衡石智能数据模型（IDM），ChatBI能理解业务语义（如“渠道”对应后台的“campaign_id”字段），并调用预置分析模型（如趋势归因）。
价值体现：市场人员无需等待数据分析师，直接在操作页面完成决策闭环。
衡石提出“可视化先行，交互式补充”的混合形态：
默认状态：显示核心指标图表（如“月度GMV趋势”）。
交互扩展：用户悬停图表时唤起ChatBI浮窗，可追问“8月峰值是否由促销活动驱动？”，系统即时定位相关活动数据并高亮对比。
场景案例：某零售客户在商品管理页嵌入该模块后，采购经理提问“为什么A品类库存周转率低于B品类？”，ChatBI自动关联采购周期、动销率数据生成多维度归因。
在审批流、任务派发等关键节点，衡石ChatBI以“AI建议”形式嵌入：
示例：销售主管分配线索时，系统自动弹出提示：“根据历史数据，张经理处理金融类线索成单率高出均值20%”，并支持进一步交互（如“调取金融类线索特征”）。
技术支撑：衡石实时计算引擎（RTE）确保低延迟响应，同时通过权限管控保证数据安全。
遵循用户动线：分析需求产生于业务操作过程中（如调整策略、审批申请），嵌入式ChatBI无需跳出当前页面即可满足。
降低使用门槛：自然语言交互让一线业务人员（如销售、运营）也能自主探索数据，减少对IT团队的依赖。
强化决策敏捷性：从“查看数据”到“获取洞察”的时间缩短至秒级，加速企业行动闭环。
衡石科技对ChatBI的嵌入式创新，本质上是将AI能力转化为“无感”的业务流程增强。当数据分析不再是独立任务，而是如同呼吸般自然融入每一个决策瞬间，ChatBI才真正超越了技术概念的喧嚣，成为企业智能化的核心基础设施。
未来展望：随着多模态交互发展，衡石ChatBI或将进一步融合语音、AR等形态，在工厂巡检、线下门店等场景实现“所见即所问”的沉浸式分析体验。
