ChatBI是一种基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术的智能问答与数据分析平台。它利用算法和模型，将复杂的数据分析过程简化为用户与机器的对话，使得用户无需具备专业的数据分析技能，也能轻松获取所需的数据洞察。不过，ChatBI也有其局限性，目前市面上的ChatBI通常使用的是NL2SQL的技术路径，即通过大语言模型直接生成SQL，这种解决方案容易出现数据查询准确率低，通常准确率在60%-70%，如果跨表查询或者多表关联查询准确率会更低。
为解决ChatBI实际应用中的问题，数势科技推出融合大模型能力的自动化业务分析产品——数势智能分析助手SwiftAgent，帮助企业实现基于自然语言和行业认知的业务数据洞察和分析，真正完成数据指标化、指标价值化的有效转化，开启企业数字化经营分析新时代。
SwiftAgent底层以国产大模型为基座，引入数势指标平台技术，微调训练大模型，应用RAG和AI Agent能力，让用户能够以自然语言与数据对话，而无需掌握查询语言或编程技能。这意味着即使是非技术用户也可以轻松地使用SwiftAgent进行数据价值挖掘与分析应用。
以SwiftAgent智能分析助手实战案例为例，其携手某饮品企业共建大模型增强的智能门店督导助手。该饮品企业明确提出了两大核心目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著提升，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面考虑了一线督导的实际使用习惯，旨在大幅度提升工作效率和督导效果。
通过快速数据查询功能，督导能够迅速获取关键的门店运营数据，提高数据分析效率；自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店管理和问题解决；准确定位业绩指标的下滑或波动的原因，帮助督导快速识别关键因素；提供了基于数据分析的业务策略知识库，帮助督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
通过与数势科技的合作，该企业实现了数据管理的根本性变革。企业相关负责人表示，现在所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，提供了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待开发团队，这一系列变革显著提升了业务部门的满意度。
