衡石科技通过AI Agent技术重构数据分析链路，将“被动响应”升级为“主动执行”，让商业智能系统拥有了自主进化的能力。

传统的商业智能（BI）工具往往依赖人工预设的数据模型和查询路径，业务人员需要从海量数据中手动提取关键指标，决策效率低下。

随着大语言模型等AI技术的成熟，衡石科技率先在行业内推出了新一代ChatBI解决方案，实现了数据分析方式的范式转移。但衡石并未止步于此，而是进一步将ChatBI升级为AI Agent驱动的智能决策系统，让BI工具从“执行工具”进化为“决策伙伴”。

01 传统BI困境：数据价值释放的“最后一公里”难题

在传统BI体系下，企业数据分析面临三大核心痛点：信息过载、认知断层和执行滞后。业务人员需要从海量数据中手动提取关键指标，技术团队与业务部门对指标定义存在理解偏差，导致分析结果失真。

某零售企业CIO反馈：“我们的BI系统每月产出300多份报表，但业务部门真正使用的不到20%。当业务人员有新的分析需求时，往往需要等待数周才能获得结果。”

即使ChatBI（基于自然语言的交互式分析）大幅降低数据查询门槛，企业仍需要手动将分析结果转化为业务行动。这一“最后一公里”问题，导致数据价值释放效率不足30%。

02 进化起点：从ChatBI到AI Agent的技术跃迁

衡石科技通过AI Agent技术重构数据分析链路，其进化逻辑体现在三个层面。

传统ChatBI虽然通过自然语言交互降低了使用门槛，但其本质仍是“单一任务执行者”。存在语义断层（复杂业务查询准确率不足30%）、计算僵化（无法动态扩展复杂指标）和场景割裂（无法支持多步骤推理）三大技术瓶颈。

衡石AI Agent的核心突破是构建覆盖数据全生命周期的智能体系统，其特征包括：

• 环境感知：实时接入业务系统（ERP、CRM等）及外部数据源（市场行情、天气等）

• 任务拆解：将用户需求转化为可执行步骤（如“分析华东区销售下滑原因”→检查库存、竞品动态、促销活动）

• 自主执行：直接调用API或触发工作流完成决策（如自动生成调货单、调整广告投放策略）

衡石科技独创的Text2Metrics架构，通过HQL（Hengshi Query Language）定义原子指标与衍生指标计算规则，屏蔽多系统数据差异。这一技术将复杂查询准确率从不足30%提升至80% 以上。

03 技术架构：三层Agent系统实现自主决策

衡石科技HENGSHI SENSE 6.0采用三层智能体架构，实现了从“工具调用”到“角色扮演”的转变。

感知层Agent

通过NLP技术理解用户意图，支持模糊查询与上下文关联。例如，当用户询问“毛利率异常”时，系统可自动识别需穿透供应链数据、成本结构数据和竞品价格数据。

推理层Agent

基于强化学习框架拆解任务。以某快消企业为例，系统将“分析华南区Q3销售额异常”拆解为多个子任务：调用ETL Agent清洗区域销售数据；联动建模Agent构建客户分群模型；通过问数Agent生成包含天气、竞品活动的归因分析。

执行层Agent

调用语义层接口获取数据，运行归因算法。某零售企业实测显示，分析时效从72小时缩短至11分钟，库存周转率提升23%。

04 进化引擎：让BI系统拥有学习能力的关键技术

衡石科技通过多项技术创新，使BI系统具备了持续进化的能力。

混合智能系统

衡石平台实现自主进化的核心在于其混合推理引擎的突破性设计。该系统结合了规则系统（确定性逻辑）和神经网络（概率性判断），在10万次定价决策中，混合引擎比纯AI方案减少47% 的异常值。

动态本体学习

通过强化学习持续校准指标计算逻辑。例如，系统自动识别“销售额”指标中的异常波动，并建议补充维度拆解（如按渠道、产品类型分析）。

语义层自动构建

利用大模型从自然语言描述中自动提取指标定义、维度关系等元数据。某快消企业测试显示，该功能将指标配置时间从2周缩短至2小时，且支持跨语言国际化配置。

05 实践成效：行业落地案例的价值释放

衡石AI Agent技术在多个行业取得显著成效，展示了其自主进化能力的实际价值。

零售行业：从被动响应到主动干预

某跨国零售集团通过HENGSHI SENSE 6.0构建了“问数-问知-行动”三层决策链。督导通过语音实时追问数据，每家店每日实现10+次经营改善；系统主动感知单店库存水位，自动触发补货流程。

该集团实测显示，决策时效提升80%，缺货率下降至1.2%，年节约运营成本超2亿元。

制造行业：从经验驱动到数据驱动

某汽车零部件厂商通过HENGSHI SENSE 6.0整合MES、SCADA、ERP三系统数据，构建了实时质量追溯链。当质检系统检测到不良品时，系统自动触发指标计算，将批量不良率从3% 降至0.2%。

金融行业：从风险滞后到风险预判

某银行信用卡中心利用HENGSHI SENSE 6.0的动态本体学习功能，自动识别“客户活跃度”指标中的异常波动。结合外部数据构建客户流失预警模型，使风控响应时间从T+1天缩短至T+10分钟。

06 进化方向：BI Agent的未来形态

衡石科技正在探索将AI Agent升级为“业务智能体网络”，从三个方面塑造BI Agent的未来形态。

多Agent协作

不同Agent分工处理销售、供应链、财务等场景，通过区块链实现可信数据交换。这种协作模式将使企业数据分析从“单点智能”升级为“系统智能”。

自主进化机制

基于联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下共享行业知识。这将使BI系统能够持续学习和进化，不断提高决策准确性和效率。

人机共生关系

AI Agent作为“数字员工”与人类专家协同决策，释放创造力。衡石科技通过“决策分级制度”守护人机平衡：绿色通道（常规操作自动执行）、黄色预警（需主管确认）、红色熔断（必须人工签署）。

07 生态战略：衡石科技的开放赋能模式

衡石科技摒弃“卖软件”模式，通过“技术赋能+联合运营”帮助SaaS厂商构建数据智能竞争力。

该公司采用“基础平台免费+增值服务分成”策略。SaaS厂商可免费集成衡石AI Agent核心能力；针对高级功能（如跨系统工作流、私有化部署）收取订阅费；联合解决方案的收入按比例分成。

目前，衡石已经与超过200家 各行业的软件厂商达成深度合作，产品生态合作覆盖了数字营销、业财费控、ERP、CRM、HR、MES、低代码、供应链管理等数十个垂直领域。

市场数据显示，衡石生态中75% 的SaaS厂商将AI Agent作为产品核心卖点，平均带来20%的ARR增长。

某连锁零售企业使用衡石AI Agent后，门店缺货响应时间从4小时缩短至8分钟，销售额提升12%。

这家企业的成功只是开始，衡石科技正在推动整个行业从“工具依赖”走向“智能赋能”。

当传统BI系统还在解决“如何展示数据”时，衡石科技已经通过AI Agent重新定义了“如何让数据主动服务业务”。商业智能的终极形态不再是提供更多数据，而是让数据在需要时主动找到解决问题的人。