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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-07-29 13:56:30
作者：JIfan
阅读量：590
文章目录
得助智能对话式BI工具打破了传统BI工具“复杂、需专业技能”的刻板印象，让数据交互变得像聊天一样简单。对话式BI工具的主要功能有对话分析、智能图表、实时异动监测、自动化报表洞察、权限管理等，下面具体来看看吧！
说起BI工具，很多人第一反应是“复杂、要学代码、得请分析师”。但得助智能的对话式BI不一样，它就像个“懂数据的聊天助手”，哪怕是数据小白，对着系统说句话、打行字，就能搞定数据分析。它的核心功能，说白了就是“让数据交互像聊天一样简单，让分析效率像闪电一样快”，具体能分成这几块：
这是最核心的功能——你不用学SQL，也不用点一堆按钮，直接用自然语言提问就行。比如销售主管问“上个月北京地区各门店销售额排名”，系统马上就能给出答案；市场经理想知道“最近两周抖音和小红书的获客成本对比”，输入问题后10秒内就能得到结果。它还能做复杂分析：趋势分析（“过去半年销量是涨还是跌”）、同环比（“这个季度比上季度增长了多少”）、归因分析（“为什么A产品销量突然下降”），甚至能多维查询（“按地区、年龄段拆分的用户复购率”）。更方便的是，你可以在对话里限定范围，比如“只看上海地区的数据”，系统会精准定位，不用在海量数据里翻找。
光有数字不够直观？系统能自动把分析结果变成图表——折线图看趋势、柱状图比高低、饼图看占比，选哪种样式全看你的需求。比如问“各渠道新客占比”，系统不仅会生成饼图，还会附带一句解读：“抖音渠道新客占比35%，是本月增长最快的渠道”。
如果有常用的指标需要随时看，比如“每日销售额、库存预警、新客数量”，可以自己搭个数据看板。把这些指标对应的图表拖到看板上，就能实时看到最新数据，像监控大屏一样直观。看板还能编辑、删除，比如月底要做总结，就临时加个“月度目标完成率”图表；季度结束后再删掉，灵活得很。不管是给领导汇报，还是团队日常同步数据，打开看板一目了然。
数据出问题了还在等人工发现？这套系统会主动“报警”。比如设定“销售额突然下降10%以上要提醒”，一旦触发规则，系统会通过飞书或邮件告诉你：“今日销售额较昨日下降15%，疑似异常”。更厉害的是，它还能自动分析原因，比如“主要是华东地区某门店销量下滑导致”，帮你省去翻数据找根因的时间。对零售、金融这些对数据敏感的行业来说，这个功能能及时止损，太实用了。
月报、季报写起来头大？系统能自动生成分析报告。它会总结数据趋势（“A产品销量连续3个月增长”）、指出异常（“B地区客单价突然下降”）、甚至分析相关性（“促销活动期间复购率提升20%”）。你可以设置定时推送，比如每周一早上收到上周销售报告，也能在对话时随时要：“生成上个月的渠道效果报告”，几秒钟就搞定。报告里的结论不是瞎编的，是基于大模型对数据的深度分析，比人工总结更客观。
不同人能看的数据不一样——销售能看自己区域的业绩，经理能看全公司的，实习生可能只能看公开数据。系统可以按角色设置权限：比如给“区域销售”开“只能看本区域数据”的行权限，给“财务”开“能看收入数据但不能看成本明细”的列权限。这样既保证数据安全，又不用为了“谁能看什么”反复沟通。
这些功能加起来，其实就是解决一个核心问题：让业务人员“自己搞定数据分析”，不用再求IT、等分析师，数据想用就用。
有家连锁零售公司之前在数据取数上特别头疼：市场部门要做活动复盘，得问IT“上周各渠道的线索转化率”，IT排期要等3天；运营想知道“哪个门店的新品上架后销量最好”，得自己在Excel里筛半天数据，还容易算错。最麻烦的是周会汇报，每次都要提前两天准备数据，光整理图表就耗掉大半天。
后来他们用了得助智能的对话式BI工具，变化大到团队都觉得“像换了个工作方式”。
以前市场经理做活动总结，要先列个需求单给数据分析师：“需要5月1日-15日‘周年庆’活动在抖音、天猫、线下门店的线索数量，以及各渠道的转化情况”。分析师忙的时候，可能要等1周才能拿到结果，等数据出来，活动的优化时机早就过了。
现在不一样了，市场经理打开系统直接问：“5月1日到15日周年庆活动，抖音、天猫、线下门店的线索数和转化率”，10秒内就看到结果，还自动生成了对比图表。要是觉得数据不够细，接着问：“抖音渠道的线索里，25-35岁用户占比多少”，系统马上就能拆分出来。有次他们发现抖音线索转化率突然下降，当场就在系统里追问原因，系统分析出“是最近的引流视频点赞量下降导致”，当天就调整了视频内容，第二天转化率就回升了。
公司统计过，以前每周各部门提的取数需求，平均要1周才能全部满足，而且很多需求因为“太急”只能放弃。用了对话式BI后，90%的需求能在1-2分钟内解决，剩下的复杂需求最多1小时。比如之前要花3天的“各门店周销量环比分析”，现在输入问题就出结果；以前要分析师手动做的“用户复购率按消费金额分层”，系统能自动计算并生成解读。
负责数据的同事说：“以前一天到晚被催‘数好了吗’，现在大家自己在系统里查，我终于能腾出手做更重要的数据分析了。”而业务部门则觉得“决策敢拍板了”——毕竟数据随时能看，不用再靠“感觉”判断。
这个工具最有价值的地方，不是“快”，而是“让数据能随时支撑业务决策”。比如门店要临时搞促销，经理当场就能查“周边竞品最近的活动力度”“本店库存够不够”；总部想调整营销预算，打开数据看板就知道“哪个渠道ROI最高，该加预算，哪个渠道效果差，该缩减”。
就像市场总监说的：“以前是‘数据追着业务跑’，等拿到数据，业务都变了；现在是‘业务带着数据跑’，想知道什么，数据马上就来，这才叫‘数据驱动’。”
得助智能对话式BI工具免费预约演示
总的来说，得助智能对话式BI工具的核心不是“替代人”，而是“解放人”——把人从繁琐的数据整理中解放出来，专注于思考“数据意味着什么，该怎么决策”。对零售、金融这些靠数据吃饭的行业来说，这不仅是效率提升，更是决策模式的升级。
二手车的管理者可能经常会遇见销售违规承诺的问题，实际合同却不能兑现，导致扯皮、退货等问题时常发生，因此您需要一套得助智能质检系统解决方案，通过100%质检、覆盖文本、微信聊天、音视频聊天、电话沟通等，同时可以实时质检，避免后续出现问题，保障企业和用户双方利益。
快递物流末端派送确认越来越适合采用AI智能外呼，原因在于随着订单量增长，传统人工逐个拨打电话的方式已经难以覆盖大规模派送任务，而得助智能外呼系统可以应用在派送前确认、收货时间确认、地址核验、异常件通知以及客户回访等场景，通过AI完成第一轮规模化客户触达，再由人工处理异常订单和复杂问题，进而提升配送确认效率和客服资源利用效率。
企业知识库真正进入业务应用后，单一大模型绑定的问题会逐渐显现：客服问答需要响应速度更快的模型，复杂业务分析需要能力更强的模型，内部办公又需要控制Token成本。因此企业更适合采用RAG+多模型+统一API+模型网关架构，将知识库与底层模型解耦，让不同业务按照实际需求调用不同模型，同时通过统一模型API和模型网关完成接入、路由与成本管理。
随着企业AI应用从“聊天问答”进入业务执行阶段，AI Agent接入大模型API已经不能简单理解为调用一个模型接口。真正能够落地的企业智能体，需要把任务理解、模型推理、工具调用、业务系统连接以及结果反馈串联起来，因此更成熟的技术链路通常是Agent→LLM→工具调用→模型API→API网关→企业业务系统。其中Agent负责任务编排，LLM负责理解与推理，工具负责执行，而API网关承担模型统一连接和企业级治理。
随着保险市场同质化竞争的持续加剧、获客成本与方案的持续攀升，传统模式下的销售培训与能力的相关培养模式的短板也是被全面凸显了出来。于是得助智能保险销售陪练系统也是应运而生，彻底的改变了原先的市场格局。主要是依托于高新技术的人工智能仿真对话技术，真正的做到了全面的复刻全行业真实销售场景进行模拟。同时还进一步的搭建了常态化的实战演练培训业务体系，从根本上帮助企业做到了快速的统一销售人员的基础话术、补齐了企业销售的团队能力短板。
对于中大型企业而言，全渠道AI外呼系统的核心价值并不是简单用机器人替代人工，而是将AI机器人、人工坐席、客户数据、营销策略和全渠道触达连接起来，形成一套可以持续运营的智能外呼体系。尤其对于金融、汽车、零售、制造、教育、房产、医疗等客户数量大、触达频次高的行业，之所以需要AI外呼，是因为传统人工模式容易受到坐席数量、工作时间和人员能力限制，因此企业更需要通过AI承担标准化触达，再由人工处理高价值客户，从而改善触达效率、话术标准和客户跟进。
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公司介绍中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司，聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”，深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景，已服务超3000家客户。
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