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品牌评测
财务人员每天需要从多个业务系统中提取数据，制作报表，开展财务分析，此过程常常耗费数小时，甚至数天。智能问数大模型应用实例正成为攻克这一难题的关键所在——“得助智能问数”，使得财务人员仅需凭借自然语言提问，就能在数秒内获取精确的财务数据分析成果，切实达成“心中所想就是所得到的，口中所问就是所看见的”。
得助智能问数：对话式BI，让财务分析像聊天一样简单
得助智能所打造的企业级对话式BI数据分析系统是得助智能问数，它是基于大模型与Agentic智能体技术而成的，产品借助自然语言交互的形式，能让业务人员在不掌握SQL等专业数据查询语言的情况下，完成从数据查询直至深度洞察的全流程分析工作，比如说，直接去询问“上季度各业务板块的营收和利润对比”，系统凭借语义理解自动关联财务数据模型进而生成查询结果，可大幅降低数据获取门槛。
Agentic智能分析引擎：从“提问”到“洞察”，秒级响应
针对复杂的财务剖析需求，得助智能问数配备了Agentic智能分析引擎，它可自动规划剖析路径，还能关联多源头数据并开展计算，进而主动生成涵盖关键财务指标以及可视化图表的剖析报告，达成从“提问”至“洞察”的秒级回应。系统能够自行完成数据提取、指标运算、趋向剖析、归因阐释等一连串工作，即时输出完备剖析结果。
全链路审计与数据溯源：满足财务合规要求
得助智能问数具备全链路审计以及数据溯源功能，其所产生的全部分析结论都能够追溯到底层数据源以及处理逻辑，它会完整记录查询、加工以及呈现环节，以此满足财务数据合规以及审计要求。对于财务集团而言，此功能在应对内外部审计、保障数据可信度方面有着重要价值。该系统还能够自动识别财务数据里的波动以及异常模式，主动推送关键变化归因以及业务预警提示，比如说，当某子公司费用率异常上升之时，系统能够自动识别并向相关人员推送预警信息。
在财务集团开展相关财务分析工作时，得助智能问数能够迅速回应各类财务数据查询需求。自收入成本行分析，至利润预测，再到现金流实施监控，财务人员仅需借由自然语言予以提问，系统便能够实时归还精确数据以及分析结论，进而大幅缩减财务报告的编制周期。在经营分析时、预算评审会等关键决策所在场合，决策者能够直接凭借语音或者文字实施提问，最终实时收获关键财务数据以及趋势图表。比如说，在谈及某业务线投资回报率这事的时候，不用等着财务人员到现场去查数，接着只要直接向系统发问就能够得到即时反馈，使得讨论依据实时事实来开展，进而驱动精准决策。
得助智能问数可无缝衔接财务数据库，还能无缝连接数据仓库以及各类业务系统，达成财务与业务数据的实时查询，也能进行汇总。它面向财务共享中心岗位的业务人员，也面向资金管理岗位的业务人员，还面向预算管理等岗位的业务人员，该系统支持业务人员无需编写代码，就能够通过自然语言随时去查询核心财务数据，进而实现分钟级数据获取与洞察，大幅提高财务团队的决策效率。
客户案例：得助智能问数在财务集团的实践
某能源集团财务公司在推进财务数字化转型进程里，遭遇着诸如数据查询效率低下，以及分析报告制作周期漫长等一系列挑战。得助智能为该公司打造的智能问数系统，着重关注业财领域的关键指标，达成了自然语言朝着SQL的精确转化。此产品融合了大模型语义理解以及多源数据适配能力，能够支持多种结构化数据接入并进行查询，无需借助专业SQL语法便可直接获取数据结果。其所搭载的，用于规划与决策的引擎，为Agentic，它支持针对财务业务，展开深层次的探查，以及数据的分析，还会自动生成决策的建议，在复杂场景的分析方面，效果更为出色。更为关键的是，得助智能中具备模型自我优化以及学习演进能力的问数，能够依据用户反馈，以及历史查询数据，持续对语义理解与结果推荐模型进行优化，达成越使用越智能的，具备长期性的价值积累。
财务集团针对数据分析的效率，针对数据分析的深度，提出了新的要求。得助智能推出来了得助智能问数产品，该产品以大模型作为支撑，该产品以智能体技术作为支撑，把财务数据分析从“人工取数、手工制表”的以往模式进行升级，升级成为“对话式智能分析”的全新范式。多个智能问数大模型应用案例已然证明，这一创新产品正助力越来越多的财务集团达成数据分析效率的跨越式提升，使得财务数据切实地成为驱动企业增长的核心引擎。
大模型应用实例正成为攻克这一难题的关键所在——“得助智能问数”，使得财务人员仅需凭借自然语言提问，就能在数秒内获取精确的财务数据分析成果，切实达成“心中所想就是所得到的，口中所问就是所看见的”。
得助智能问数：对话式BI，让财务分析像聊天一样简单
得助智能所打造的企业级对话式BI数据分析系统是得助智能问数，它是基于大模型与Agentic智能体技术而成的，产品借助自然语言交互的形式，能让业务人员在不掌握SQL等专业数据查询语言的情况下，完成从数据查询直至深度洞察的全流程分析工作，比如说，直接去询问“上季度各业务板块的营收和利润对比”，系统凭借语义理解自动关联财务数据模型进而生成查询结果，可大幅降低数据获取门槛。
Agentic智能分析引擎：从“提问”到“洞察”，秒级响应
针对复杂的财务剖析需求，得助智能问数配备了Agentic智能分析引擎，它可自动规划剖析路径，还能关联多源头数据并开展计算，进而主动生成涵盖关键财务指标以及可视化图表的剖析报告，达成从“提问”至“洞察”的秒级回应。系统能够自行完成数据提取、指标运算、趋向剖析、归因阐释等一连串工作，即时输出完备剖析结果。
全链路审计与数据溯源：满足财务合规要求
得助智能问数具备全链路审计以及数据溯源功能，其所产生的全部分析结论都能够追溯到底层数据源以及处理逻辑，它会完整记录查询、加工以及呈现环节，以此满足财务数据合规以及审计要求。对于财务集团而言，此功能在应对内外部审计、保障数据可信度方面有着重要价值。该系统还能够自动识别财务数据里的波动以及异常模式，主动推送关键变化归因以及业务预警提示，比如说，当某子公司费用率异常上升之时，系统能够自动识别并向相关人员推送预警信息。
在财务集团开展相关财务分析工作时，得助智能问数能够迅速回应各类财务数据查询需求。自收入成本行分析，至利润预测，再到现金流实施监控，财务人员仅需借由自然语言予以提问，系统便能够实时归还精确数据以及分析结论，进而大幅缩减财务报告的编制周期。在经营分析时、预算评审会等关键决策所在场合，决策者能够直接凭借语音或者文字实施提问，最终实时收获关键财务数据以及趋势图表。比如说，在谈及某业务线投资回报率这事的时候，不用等着财务人员到现场去查数，接着只要直接向系统发问就能够得到即时反馈，使得讨论依据实时事实来开展，进而驱动精准决策。
得助智能问数可无缝衔接财务数据库，还能无缝连接数据仓库以及各类业务系统，达成财务与业务数据的实时查询，也能进行汇总。它面向财务共享中心岗位的业务人员，也面向资金管理岗位的业务人员，还面向预算管理等岗位的业务人员，该系统支持业务人员无需编写代码，就能够通过自然语言随时去查询核心财务数据，进而实现分钟级数据获取与洞察，大幅提高财务团队的决策效率。
客户案例：得助智能问数在财务集团的实践
某能源集团财务公司在推进财务数字化转型进程里，遭遇着诸如数据查询效率低下，以及分析报告制作周期漫长等一系列挑战。得助智能为该公司打造的智能问数系统，着重关注业财领域的关键指标，达成了自然语言朝着SQL的精确转化。此产品融合了大模型语义理解以及多源数据适配能力，能够支持多种结构化数据接入并进行查询，无需借助专业SQL语法便可直接获取数据结果。其所搭载的，用于规划与决策的引擎，为Agentic，它支持针对财务业务，展开深层次的探查，以及数据的分析，还会自动生成决策的建议，在复杂场景的分析方面，效果更为出色。更为关键的是，得助智能中具备模型自我优化以及学习演进能力的问数，能够依据用户反馈，以及历史查询数据，持续对语义理解与结果推荐模型进行优化，达成越使用越智能的，具备长期性的价值积累。
财务集团针对数据分析的效率，针对数据分析的深度，提出了新的要求。得助智能推出来了得助智能问数产品，该产品以大模型作为支撑，该产品以智能体技术作为支撑，把财务数据分析从“人工取数、手工制表”的以往模式进行升级，升级成为“对话式智能分析”的全新范式。多个智能问数大模型应用案例已然证明，这一创新产品正助力越来越多的财务集团达成数据分析效率的跨越式提升，使得财务数据切实地成为驱动企业增长的核心引擎。
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