在探索商业智能（BI）与人工智能（AI）的交汇点时，衡石科技始终牢记BI的本质：赋能业务。技术的发展，无论是BI还是AI，都是为了更好地服务于企业的业务需求，推动其向前发展。

BI的核心在于提升组织内部的信息流动效率。通过将复杂的商业逻辑转化为数据形态，BI使得有价值的洞见能够更高效地传递给一线员工，从而确保正确的决策能够在业务前线直接涌现。在这个过程中，AI起到了催化剂的作用，特别是在自然语言处理（NLP）领域的应用，如LLM模型，它们有潜力推动BI实现大规模普及。

然而，技术的演进并不是无的放矢，它始终受到需求的推动。在探索AI与BI的结合时，衡石科技认识到大模型直接对接数据层并不完整，其效果达不到商业分析场景对于问答精准性的要求。为了解决这个问题，衡石科技采用了业务指标体系作为开启AI的钥匙。这种体系不仅满足了现代BI平台的要求，还确保了分析的精准性，引导大模型不乱猜不打偏。

此外，衡石科技也意识到AI的加入使得BI变得更加面向业务、赋能业务。传统的BI工具使用门槛较高，限制了其普及速度。而结合了AI的BI则为业务人员带来了福音，它极大地降低了使用门槛，使得更多人能够受益于这项技术。

以下是详细介绍下衡石科HENGSHI SENSE5.0版本的功能

业务指标体系是开启 AI 的钥匙

在衡石科技构建 5.0 大版本过程中，AI 能力的边界和局限性是重点探查的方向。经过数个客户真实场景的验证，可以比较客观的讲，大模型直接对接数据层是不完整的，落地的效果达不到商业分析场景对于问答精准性的要求，这里存在确定的门槛。

大模型的能力好像强壮的心脏引擎和大动脉血管，需要搭配细密的毛细血管才能精准构建出商业分析的逻辑脉络。领域建模知识的 know-how 需要可以结构化的落地，这里最合适的方式是采用指标体系来构建。

业务指标体系的管理本身是现代 BI 平台的要求，这是区分汇报型 BI 和分析型 BI 的差异点。在和大模型的结合中，这一层显得更加重要。每一个业务指标的精确计算逻辑定义，和指标之间包含的业务联系，正好补足大模型面对数据的知识空白，引导大模型不乱猜不打偏，最终达成我们期望的智能问答功能。

AI Copilot 让 BI 真正做到面向业务，赋能业务

在 BI 越来越成为企业主流能力的市场成熟过程中，分析人员作为 BI 工具的实际使用者依然保持了非常专业的姿态，技能点培养成本高，人员画像综合要求高，这很大程度上限制了 BI 的普及速度。

技术的进化是论代的，在代际更迭的快速演进中，要把握的是企业长期不变的需求场景，BI 很幸运是这样的既有确定性又具备长期反脆弱性的场景。对 AI 会取代 BI 的担忧是一种误解，AI 真正取代的是僵化、静态、报表展示为主的落后方式，AI 推动 BI 走向业务化、场景化、实时化，结合了 AI 的 BI 是业务人员的福音，交互形态的跳变极大降低了使用门槛，为这项技术的基础性普及扫掉了最大障碍。最后，我们始终致力于通过独特的BI PaaS开放架构支持更加多样化的数据协同场景。这种架构不仅区分了数据能力的标准域和行业分析的专业域，还为合作伙伴提供了更深的赋能。随着AI能力的不断加入，这种赋能将进一步加强。

通过独特的 BI PaaS 开放架构支持更加多样化的数据协同场景

衡石一直致力于 BI PaaS 的开放式架构设计，这是一个刻意的边界保护机制，区别数据能力的标准域和行业分析的专业域。AI 能力的不断加入，将进一步加强平台产品对合作伙伴的赋能深度。

衡石的合作伙伴从最佳实践来看，通常在第2年和第3年，就已经超越可视化看板的高度，开始构建分析类的产品化场景应用，利用衡石降低产研成本重复投入的努力能得到极大的效益。正如我们预判，未来每一个企业级的业务 SaaS 或者软件产品，都会带有数据分析和BI属性；更进一步的，未来的业务软件，都将具备智能化特性，从在线化到数据化再到智能化，这是一个不可逆的进化轨迹。HENGSHI SENSE 的名字从 Day 1 开始，就剑指数据智能的方向，帮助每一个合作伙伴的业务场景装上 SENSE & RESPONSE 的智能引擎，PaaS 形态的开放架构在 5.x 的旅程中会继续增强，赋能合作生态构建更加多样化的智能场景，而这样值得努力的理想愿景归结起来也就最合适的被形容为：【商业智能】

综上所述，我们坚信BI与AI的结合将为企业带来前所未有的机遇。从在线化到数据化再到智能化，这是一个不可逆的进化轨迹。而我们，作为这一进程中的参与者和推动者，将始终致力于帮助每一个合作伙伴的业务场景装上SENSE & RESPONSE的智能引擎，共同开启商业智能的新篇章。