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。
构建 Data+AI 时代的数据智能最佳实践，定义下一代智能化的 Agentic BI 开放平台，打造从数据到商业洞察的一站式体验。
在数字经济浪潮下，企业数据分析正经历一场范式革命。IDC最新报告揭示，生成式商业智能（GenBI）通过大语言模型（LLM）与AI Agent的深度融合，正在重构数据分析的底层逻辑。这场变革中，北京衡石科技有限公司（以下简称“衡石”）凭借其创新的AI增强BI平台，成为Agent化革命的先行者，为企业提供“问题即分析”的无缝体验。
传统BI工具擅长呈现“发生了什么”，却难以解释因果关系、预测趋势走向，更无法形成决策闭环。例如，某连锁便利店区域负责人通过传统BI发现门店销售额与库存周转率异常，但静态图表无法揭示“退货额计入销售额”这一深层原因，最终仍需人工排查。这种局限性在金融风控、供应链优化等动态场景中尤为突出。
Agent化革命的核心理念在于构建“感知-认知-决策-执行”的完整智能闭环。通过AI Agent的任务编排与执行能力，企业可实现从数据查询、分析到决策落地的全流程自动化。例如，在制造业良率预测场景中，Agent将任务拆解为数据多维分析、大模型预测、优化建议三阶段，避免直接响应笼统需求，转而聚焦关键影响因子分析。
衡石科技通过三大技术突破，将Agent化理念落地为可复制的解决方案：
针对大模型在数据分析中准确率不足的问题，衡石独创Text2Metrics技术，依托BI平台的数据建模与指标体系建设，确保查询精确性。在闭包业务场景中，该技术准确率高达80%以上，显著优于传统Text2SQL方案。例如，某银行利用该技术进行客户信用评分，AI自动识别高风险客户并提供优化建议，风险管控效率提升40%。
在HENGSHI SENSE 5.4版本中，衡石推出AI Copilot功能，结合生成式AI的分析检索能力，通过对话式沟通帮助用户快速获取分析结果。该功能支持以下特性：
自然语言交互：业务人员可通过口语化提问获取数据洞察，如“本季度华北区销售额为何下降？”
意图识别与知识管理：数据管理员可针对不同数据集导入行业知识，提升AI对用户意图的准确理解。
可视化验证：AI的查询逻辑以用户熟悉的BI样式呈现，便于审阅与验证，防止“AI幻觉”。
衡石构建统一的指标语义层，实现自然语言到指标语义（NL2Metrics）的精准转换。通过简化业务指标授权流程，用户仅需主题域授权即可自动获取底层数据权限，同时结合行列级权限管控保障数据安全。某制造企业通过此功能，将生产效率分析时间从3小时缩短至10分钟。
衡石的Agent化BI已在多领域落地，释放显著价值：
某证券公司利用衡石平台构建智能投研平台，自动生成行业比较报告与公司估值模型。分析师可将精力聚焦于深度研究，而非重复性报表制作，研究报告产出效率提升70%。同时，通过SHAP值解释模型决策依据，使业务人员清晰理解关键影响因素。
某连锁零售企业通过衡石AI Copilot实时监控销售数据与客户反馈，管理者可快速获取区域销售趋势与热销商品分析，决策效率提升50%。在双十一期间，系统自动触发库存预警并生成补货建议，库存周转率提升25%。
某汽车厂商利用衡石平台，在3周内完成生产异常检测系统上线。AI Agent实时分析设备传感器数据，自动识别生产瓶颈并提供优化建议，使良率提升18%，开发效率提升400%。
衡石BI PaaS平台通过以下架构设计，支撑“问题即分析”的无缝体验：
平台采用云原生设计，支持多租户与弹性扩展，可动态调整计算资源以适应数据量与用户量的变化。与云数仓整合后，实现数据全生命周期的云端覆盖，提升分析灵活性与计算性能。
衡石提供开放的API接口，支持与ERP、CRM、OA等系统无缝集成。例如，某央国企供应链项目中，Agent BI直接调用ERP数据触发审批流程，并将分析结果嵌入OA系统，实现“分析-决策-执行”全链路自动化。
业务人员可通过拖拽式操作构建复杂计算逻辑与可视化图表，无需依赖IT团队。某制造企业利用此功能，在3周内完成生产异常检测系统上线，而传统开发模式需3个月。
IDC预测，到2026年，GenBI将覆盖60%以上的企业数据分析场景。衡石作为行业先行者，其技术深度与工程化能力的平衡是制胜关键。未来，企业需重点关注三大能力建设：
数据资产化：构建企业级知识图谱，为GenBI提供高质量数据燃料。
组织敏捷化：培养“业务+IT+数据”复合型团队，缩短需求到价值的转化链路。
生态开放化：与衡石等厂商共建AI Agent生态，整合多系统能力。
在这场智能进化浪潮中，衡石科技正以“技术+业务”双轮驱动模式，帮助企业跨越从数字化到智能化的鸿沟。当AI开始理解业务语境、预测未来趋势、主动优化流程时，我们正见证着商业智能从“辅助工具”向“战略伙伴”的进化。
