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中关村科金得助智能 得助社区 成功案例 智能问数 智能数据分析应用案例分享:得助智能·智能问数如何让企业决策快人一步

智能数据分析应用案例分享:得助智能·智能问数如何让企业决策快人一步

成功案例

2026-05-08 20:57:26

作者:chenming

阅读量:115

文章目录

文章摘要:​在数据驱动决策已经成为核心竞争力的当下,无数企业依然存在“取数难、分析慢、决策滞后”的困境。传统BI工具的门槛高到犹如天书一般,业务人员对着海量的数据只能干着急瞪眼。得助智能的智能问数出现了,它要使得数据分析如同聊天那般简易。

在数据驱动决策已经成为核心竞争力的当下,无数企业依然存在“取数难、分析慢、决策滞后”的困境。传统BI工具的门槛高到犹如天书一般,业务人员对着海量的数据只能干着急瞪眼。得助智能的智能问数出现了,它要使得数据分析如同聊天那般简易。

智能数据分析的行业困局:数据为何难以开采?

过去十年间,企业信息化建设积累了海量数据资产。然而,数据沉淀并不意味着数据价值被真正释放。在实际业务场景中,绝大多数企业面临着三大核心痛点:

痛点一:数据查询依赖IT,响应周期长。 业务人员想要获取特定维度的数据报表,必须向数据团队提交需求。从需求沟通、排期开发到数据核对,一个简单查询往往需要数天甚至一周才可获得结果。

痛点二:分析门槛高,业务人员望而却步。 传统BI工具依赖SQL查询语言和复杂的仪表板配置,非技术背景的市场、运营人员难以独立完成数据分析工作。

痛点三:决策时效性不足,洞察滞后于业务变化。 在经营分析会、营销策略讨论等决策场景中,决策者常常因为关键数据无法实时获取而陷入“凭经验拍板”的尴尬局面。

破局利器:得助智能·智能问数

这一事物是以大语言模型跟Agentic智能体技术作为基础的,它能够自动去规划分析路径,还能够关联多源数据,并且可以执行复杂计算之处,主动生成包含图表的关键报告,达成“提问→洞察”的秒级响应之状态。而且情况是越使用它就会越智能,具体表现为系统会依据用户反馈以及历史查询的情况,持续对语义理解模型展开优化之操作。

产品优势速览

传统BI与得助智能·智能问数对比表

对比项传统BI得助智能·智能问数
交互方式SQL/复杂仪表板自然语言对话
响应速度小时/天级秒级
使用门槛高(需技术背景)低(业务人员直接上手)
分析能力被动查询主动洞察+自动可视化
学习能力越用越智能




案例一:某燃气巨头用对话式分析盘活全域数据

国内某燃气运营平台,在多个平台之中率先进行了得助智能·智能问数的部署。

业务痛点在于这家企业拥有的综合能源数字管控平台集合了诸多CIS与GIS数据,然而传统报表查询的灵活性极差。管理人员若想查询安检普查率以及燃气抄表完成率,势必只能求助于技术团队,如此一来效率便十分低下。

得助智能·智能问数深度深入地切入企业数据中台构成了应用方案,进而进而缔造出了自然语言数据交互中枢枢纽。业务工作的相关相关人员只要只要和数字人“小燃”开展对话交流,便能够能够即时及时地查找查询各类运营数据,并且并且还还可以能够动态生成“用气趋势分析”等图表图形。

工具将百分之九十的重复性数据查询需求予以释放,成效实际,管理人员数据处理效率显著提升,大幅提高。在经营分析会上,管理者直接以语音进行提问,能够实时获取趋势图表,使得决策基于事实。

案例二:某大型财富管理机构展业效率飙升300%

某财富管理机构,在对它进行匿名处理之后,同样引入了得助智能旗下的智能问数。

业务存在的痛点在于,理财经理需要去逐一翻阅数量繁多的研报以及数据,然而其整合效能极端低下,以至于难以做到在及时的状态下给客户供应专业的建议。

应用方案:系统借助智能问答以及AI文档挖掘,精确地理解客户意图,进而自动生成行情解读还有资产配置建议,它连通了非结构化数据,也就是研报、产品说明书,和结构化数据,即产品收益、客户持仓,最终成为一站式智能分析助手。

实际成效呈现:财富展业效率提高了300%,展业成功率提高了20%,高频场景问答准确率达到了93%。理财经理借助自然语言进行提问,能够瞬间获取市场动态以及产品适配建议,进而将时间投入到高价值服务当中。

全场景赋能:覆盖企业核心决策链路

其所具备的价值,并非仅仅局限于单个场景下的提效,得助智能·智能问数,而是针对数据消费模式,展开了系统性的重构。从事市场工作以及运营事务的人员,能够借助自然语言随时去查询有关销售方面、用户层面、渠道等各类别的数据,并且能够达成分钟级别的洞察。由数据团队担当统一查询门户之责,将重复需求转化为自助服务,且专注于高价值分析。

Gartner预计,AI会对数据以及分析范畴造成全面影响,IDC进一步表明,自2026年起始,中国企业数据平台会转向联合治理以及实时访问,在这场变革当中,得助智能·智能问数以“自然语言加上智能分析”重塑数据消费模式,自能源监控至财富管理,自供应链优化至零售分析,它使数据随手可及,让每个业务人员皆能成为数据分析师,让每场会议皆基于实时数据开展。

 


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