一、AI+BI 为何是必由之路？

在数据爆炸式增长的时代，传统 BI（商业智能）工具依赖人工分析、规则设定和可视化报表的模式，正面临效率瓶颈：数据分析师需花费 70% 以上时间处理数据清洗与格式转换，业务人员难以突破 SQL 语法门槛，决策者面对静态报表无法实时追问数据背后的逻辑。AI 技术的注入，本质上是为 BI 赋予 “理解、推理、行动” 的能力，让数据价值从 “呈现结果” 走向 “预测未来”“主动决策”。

核心价值重构：

• 效率革命：AI 自动化处理数据预处理、异常检测等重复性工作，释放人力投入深度分析；

• 认知升级：自然语言交互让业务人员无需学习技术语言即可探索数据，打破 “数据壁垒”；

• 决策进化：从 “描述性分析”到 “预测性分析”再到 “规范性分析”，AI 驱动 BI 从辅助工具升级为战略引擎。

  
  

二、五大落地场景：从 “能用” 到 “好用” 的价值闭环

1. 智能数据分析：让数据会 “说话”

业务人员通过自然语言提问，AI 自动关联多维度数据，生成归因分析报告并推荐行动方案。

2. 自动化报表与动态监控：从 “被动展示” 到 “主动预警”

传统 BI 报表需人工设定阈值报警，AI 则能通过时序预测模型实时学习业务数据波动规律，自动识别异常，并通过多模态输出推送给决策者。

3. 预测性 BI：用数据推演未来

基于历史数据与外部变量，AI 构建预测模型，帮助企业预判需求波动、优化库存策略、甚至模拟决策效果。

4. 自然语言生成（NLG）：让报告 “自动写”

传统 BI 生成的报表需要人工解读，AI 可自动将数据转化为结构化文字报告，甚至根据用户角色定制内容。

5. 智能数据治理：为 BI 筑牢地基

AI 辅助数据清洗、数据分类、数据血缘分析，解决传统 BI 中 “垃圾进、垃圾出” 的痛点。

三、落地挑战：跨越 “理想” 与 “现实” 的鸿沟

1. 技术层：从 “能用” 到 “可靠” 的鸿沟

AI 幻觉与数据精确性冲突：在取数、生成分析结论时，大模型可能因训练数据偏差或语义理解误差导致 “胡编数据”，而 BI 场景要求 100% 数据准确性，容错率为零。

2. 数据层：治理能力决定上限

企业存在数据孤岛（多系统数据未打通）、字段定义不统一（如 “客户” 在 CRM 指终端用户，在供应链指经销商）、历史数据缺失等问题。

先构建 “数据中台” 解决基础治理问题，再通过本地化部署大模型或联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现 AI 分析。

3. 应用层：从 “技术驱动” 到 “场景驱动” 的错位

业务人员对 AI 分析结果存在 “过度依赖” 或 “完全不信任” 两个极端，需通过 “透明化分析逻辑”+“人工干预接口”培养使用习惯。

4. 战略层：组织能力的 “隐性门槛”

业务人员需提升 “数据思维”，AI 模型训练、数据治理优化需要持续投入，而业务部门期待 “即插即用” 效果，需通过 “小步快跑” 试点（如先在单个业务线验证预测模型）逐步建立信心。

四、结语：AI+BI 不是 “选择题”，而是 “必答题”

企业的关键不是纠结 “是否要做”，而是思考 “如何做好”：从战略上明确 “AI 是 BI 的升级而非替代”，从执行上坚持 “场景驱动技术” 而非 “技术包装场景”，从组织上构建 “敏捷试错 - 快速迭代” 的能力。唯有如此，才能让 AI+BI 真正成为穿透数据迷雾的 “商业望远镜”，而非停留在 PPT 上的技术概念。

在全球数字化转型浪潮的推动下，精细化工与新材料行业正经历一场深刻的变革。以DeepSeek为代表的AI人工智能技术，正成为推动这一变革的关键力量。人工智能、工业软件、大数据及云计算等新兴技术的融合，正在重塑产业格局，为新材料行业带来前所未有的机遇与挑战。

祈业软件有限公司是国内精细化工行业数字化转型先锋，已经在AI人工智能领域投入了大量的人力物力，公司先后与华为云盘古模型、Deepseek、软通动力等国内顶尖AI技术提供商展开合作，共同探索AI在精细化工与新材料领域的应用潜力，并取得了显著的成果。祈业软件有限公司主导研发的“基于AI数据算法驱动的配方研发新模式”，与企业研发机构形成合力，开放、共享和交易科研院所、研发机构的研发标准数据，实现数据的复用和创新，加速产业链协同、推动产业创新，实现数据要素的乘数效应。

通过建立AI模型和性能指标算法，实现精细化工产品的研发由“经验+试错”的模式迈向“基于数据计算驱动、AI智能研发”的协同研发模式转变，加速研发创新、夯实底层技术的积累、实现经验的传承、突破关键卡脖子技术、赶超国外领先技术。

通过实验仪器、反应釜、分散设备的联网与控制，实现配方的智能设计、实验过程的自动化和实验数据的实时采集，实现协同研发与创新，实现研发管理的实时在线管理；同时采集生产全过程的数据，通过配方相似度分析、方差分析、相关性分析和极差分析，实现配方的动态优化。

未来已来，那些在数据地基上精耕细作、在场景落地中务实创新的企业，终将在这场智能商业革命中占得先机。

来源：数据干饭人

编辑整理：企业家软件