Aloudata Agent 自今年年初推出以來，始終保持着快速迭代的節奏，實現了從智能問數到決策建議的端到端分析閉環。當我們同越來越多客户進行共創，我們聽到了來自真實場景的需求：

“每次月度經營會前，團隊都要通宵達旦地取數、做數據月報、調整格式。”
“AI 生成的報告總差那麼點意思——要麼邏輯跳躍，要麼缺乏業務深度。”
“能不能讓 Agent 來代替週報月報的重複勞動？”

這些反饋指向同一個核心痛點：週報、月報、專題分析這些服務關鍵場景、有着標準化和複用性要求的深度報告，至今仍在消耗數據團隊大量精力，分析師的時間並未因 AI 引入而釋放。

問題根源在於當前的大模型可以很好地完成碎片化的問答，卻難以通過簡單提示詞獨立產出結構穩定、邏輯嚴密且可複用的深度分析報告。

這些來自一線的真實訴求，催生了 Aloudata Agent「智能融合報告」的誕生，同時也引發了我們對智能分析範式的重新思考。

現狀反思：AI 數據分析的困境

不可控和碎片化

以某大型零售客户為例，該企業每天需要為每個門店店長、片區及大區負責人提供日常報表，通過 Chat 的方式讓大模型直接生成深度分析報告時面臨着兩大困境：

• 碎片化困境：當用户通過 Chat 提出“分析最近半年華東地區銷售情況”等需求時，AI 返回的往往是零散數據片段和圖表，缺乏系統邏輯框架和連貫分析思路。業務人員需花費大量時間自行整合信息，難以形成完整認知閉環。
• 不可控困境：AI 生成的報告內容由算法主導，用户無法精確控制結構、邏輯和細節。每次生成結果可能不同，難以滿足標準化、可複用報告需求。AI 可能生成看似專業但實際偏離業務的內容。這種不可控性在例行報告場景中尤為致命。企業需要穩定產出的標準化報告，而 AI 的黑盒生成機制恰恰與此背道而馳。

問數不是智能分析的終點

我們認為，數據價值創造體現在三個層次：

• 第一層：是什麼（What）——智能問數

關注數據現狀描述，提高數據獲取效率。傳統 BI 報表在回答“是什麼”上已相當成熟。智能問數降低了數據獲取門檻，業務人員用自然語言提問即可快速獲取所需數據。

• 第二層：為什麼（Why）——智能分析

深入診斷根因，理解業務數據波動背後驅動因素。當銷售額下降時，需要知道是客單價下降、客流量減少，還是某品類銷售問題，需進行因子拆解或多維度歸因分析。

• 第三層：怎麼辦（How）——智能決策

價值鏈最高層，旨在驅動決策，將數據發現轉化為可執行業務行動。對門店店長而言，不僅要知道問題，更要明確具體行動：是培訓導購、調整排班，還是優化商品陳列。

數據分析的價值不應止步於回答“是什麼”，而應深入解決“為什麼”和“怎麼辦”的問題。傳統 BI 工具在描述業務現狀方面表現出色，但在解釋性分析和行動建議方面始終存在隔閡。因此，當我們結合大模型的能力定義智能分析 Agent 的時候，也不會簡單止步於“問數”，而是如何結合企業特定目標和場景，直接回答“為什麼”和“怎麼辦”。

突破 Chat 侷限：尋找更優交互範式

在探索最佳產品形態的過程中，我們評估了多種可能性。Workflow 式方案對業務人員過於沉重，被我們放棄掉了；而數據科學家常用的 Notebook 模式則提供了靈感——能否創建業務版的 Notebook，讓非技術背景的用户也能生成深度報告？

這一思路最終成就了智能融合報告的核心設計理念：結合用户業務智慧與 AI 優化，將 AI 從“隨機結果的生成者”重塑為“人類思路的執行夥伴”。

智能融合報告：用户是總設計師，AI 是超級工匠

智能融合報告重新定義了用户與 AI 的關係：用户是總設計師，AI 是超級工匠。

總設計師的角色定位強調了用户在智能報告生成過程中的主導地位。這種主導體現在三個關鍵維度：

• 首先是問題定義權。用户基於業務理解和組織目標，確定分析的核心問題和邊界條件。例如，在零售場景中，用户明確指定需要重點關注新品表現而非全品類銷售，這種聚焦來自對業務優先級的把握。
• 其次是經驗注入能力。用户可以將長期的業務積累轉化為分析邏輯，如將“週末促銷效果評估標準”或“門店等級劃分規則”等隱性知識顯性化地融入分析框架。
• 最後是價值判斷職責。用户依據企業特有的價值標準對分析結果進行篩選和修正，確保建議符合企業文化和資源現實。

AI 作為超級工匠的角色則充分發揮了機器的獨特優勢：它能夠更高效地處理信息，可以從海量數據的快速計算中識別出人類容易忽略的潛在模式和關聯，經常帶來意想不到的洞察突破。其次，大模型擁有跨行業、跨領域的通識知識庫，能夠為分析提供更廣闊的視角和參考框架，拓展分析人員的思維邊界。

Aloudata Agent 智能融合報告：你來定製，AI 執行

讓大模型直接生成完整的分析報告在探索性分析和專題研究中具有一定價值——比如作為前置的啓發式報告，為分析提供新的思路和視角，但在企業日常運營的關鍵場景中卻顯得力不從心。相比之下，Aloudata Agent 的智能融合報告實現了“全局掌控”與“AI 高效”的有機統一：

首先，它賦予了用户完整的自主控制權。用户可以像搭積木一樣自由組織分析思路，在報告的各個環節靈活選擇使用自己的業務經驗、大模型能力或將兩者融合。無論是整體結構還是單個模塊，都可以隨時編輯、優化或替換，確保報告完全符合業務邏輯和實際需求。

其次，通過模塊級的精準 Prompt 控制，系統能夠確保每個分析環節都緊扣業務主題，輸出深入且貼合實際的洞察。這種精細化的控制方式有效避免了傳統方式下常見的內容偏離問題，讓 AI 生成的內容既保持專業深度，又不失業務相關性。

再次，它構建了企業知識沉澱的良性循環。用户可以將精心打磨的報告保存為可複用的模板，把個人的分析框架和方法論轉化為團隊共享的資產。這不僅解決了“重複造輪子”的痛點，更為企業積累了越來越豐富的分析知識庫，為未來更大規模的智能化應用奠定基礎。

這種設計理念的核心在於：不是用 AI 替代人類專家，而是創造一個讓業務智慧與 AI 能力深度協作的空間，讓每個分析者都能在保持掌控的同時，享受到 AI 帶來的效率提升。

Aloudata Agent 智能融合報告四大特性

自由規劃：用户主導的分析架構設計

智能融合報告提供的高度自由的分析環境，從根本上改變了報告生成的基本邏輯。

畫布式創作界面允許用户根據具體業務問題，自由拖拽各種類型的分析模塊——數據查詢、可視化圖表、歸因分析、建議生成等，組合成符合業務思維邏輯的分析流水線。

智能融合報告將分析邏輯以可視化方式呈現，使整個推理過程對用户和協作者完全透明。這種透明性不僅增強了結果的可信度，也便於團隊之間的思路對齊和知識傳遞。

精準生成：可控的智能內容生成機制

針對大模型生成內容不可控的問題，智能融合報告使用了模塊化 Prompt 控制方案。

在需要 AI 參與的模塊中，支持用户輸入精準的 Prompt 指令。通過針對數據解讀、歸因分析等具體場景提供符合企業實際情況的指令，確保 AI 生成的內容質量更高、更貼合業務實際，並且可以根據需求進行針對性調整。

無限調整：完整的內容控制與敏捷迭代

智能融合報告確保了用户對報告中任意模塊內容擁有百分之百的主導權。

用户可以對報告中的任意元素進行精準調整——從修改單個結論表述到調整整個分析段落，從替換可視化圖表到重組分析邏輯，所有修改都可以單獨進行而無需重新生成整份報告。同時系統保留重要的修改歷史，避免有價值思路的意外丟失。

實時預覽與驗證確保任何調整都能立即看到效果，用户可以快速驗證修改方向是否正確，這種設計讓報告的迭代成本極低，打磨過程變得輕鬆高效。

沉澱複用：組織分析能力的持續進化

模板化知識沉澱使優秀的分析思路能夠被標準化和重用。用户可以將驗證有效的報告保存為模板，其中包含分析邏輯、展現形式等完整要素。例如，將“門店銷售日報”模板化後，只需選擇不同門店和日期即可生成符合標準的新報告。

通過智能融合報告組織內部可以逐步形成最佳實踐庫，新員工能夠快速繼承組織的分析智慧，減少重複探索的成本。

Aloudata Agent 智能融合報告代表了一種新的智能分析範式——不是用 AI 替代人，而是建立一種互補增強的協作關係。這種範式既尊重用户在問題定義、經驗判斷和價值選擇中的主導作用，又充分發揮 AI 在模式識別、大規模計算和知識整合方面的獨特優勢。

這條路才剛剛開始，但方向已經清晰：Aloudata Agent 會保持持續迭代的節奏，智能融合報告能力會在多個維度進一步深化發展：更自由的交互方式將增強使用體驗，更強大的推理能力將提升分析深度，更靈活的權限控制將滿足不同企業的安全需求。

Q&A

Q1：Aloudata Agent 與同類型 ChatBI 產品的核心區別是什麼？

A1：我們本次推出的“智能融合報告”是對產品既有的“深度分析報告”的補充。其核心在於可控性與業務貼合度，它適合生成日常、例行的報告（如門店日報），用户可像搭積木一樣自由編排分析思路，並將業務知識融入其中。而目前據我們觀察，其他 ChatBI 產品尚未具備該項能力。常見的大模型自主生成的“深度研究報告”，適合一次性的專題分析，但其生成過程更接近黑盒，結果不可控。

Q2：報告中如何保證 AI 生成內容的準確性和可控性，以消除“幻覺”？

A2：我們通過兩個關鍵手段保障：

數據準確性：我們不依賴大模型進行數據計算，而是通過“指標語義層”將自然語言轉換為規範的“指標查詢語言”，再由底層引擎生成準確的 SQL，確保數據結果 100% 正確。

內容可控性：我們通過“模塊化”設計，為用户提供了乾淨的上下文環境。用户可以在需要 AI 解讀的模塊中輸入具體的業務提示詞，從而引導 AI 生成更貼合業務實際、更具操作性的建議，避免了因系統預設提示詞幹擾而導致的“幻覺”或空洞內容。

Q3：數據權限是如何控制的？

A3：數據權限控制是我們的生命線。權限基於底層的“指標平台”實現，支持到行級和列級的細粒度控制。例如，一個門店店長的賬號只能訪問和生成其所屬門店的數據報告，無法看到其他區域的信息。

Q4：對於例行報告（如給 1 萬家門店生成日報），如何實現自動化？

A4：我們即將推出定時報告生成功能。用户只需將一份滿意的報告保存為模板，即可配置任務，讓系統每天或每週自動為指定門店（或其它業務單元）生成最新報告並推送，無需手動操作。

Q5：報告中每個分析環節之間支持判斷和依賴關係嗎？

A5：馬上就會支持。該功能已在產品路線圖中並處於開發階段，未來將支持模塊間的循環與判斷，使分析思路的編排更具邏輯性和智能化。

Q6：歸因分析（如銷售額下降的原因）是如何實現的？維度如何選取？

A6：我們採用多路召回的方式，並避免暴力下鑽帶來的性能問題。一方面，支持業務人員預先配置符合業務邏輯的下鑽路徑；另一方面，在產品交互上，先呈現單維度的主要原因，用户可在此基礎上按需手動下鑽到更細的維度，這與人工分析問題的邏輯一致。

Q7：自然語言到數據查詢的準確率如何？

A7：準確率因場景和測試集而異，很難給出一個絕對數字。但在我們服務的許多客户特定場景下，準確度可以達到 90% 以上。我們通過輸入聯想、歧義反問等多種交互手段，在體驗鏈路上盡力確保用户意圖被正確理解。

Q8：Agent 在分析場景中具體在哪些方面發揮了作用？

A8：Agent 主要在兩方面發揮關鍵作用：

推理與規劃：處理複雜問題，例如“哪些商品需要從大倉補貨到門店”，這需要模型理解問題、規劃查詢步驟（檢查庫存、識別缺貨等）。

數據解讀與洞察：利用大模型的豐富知識，對查詢出的數據進行解讀，發現人眼不易察覺的模式，並生成自然語言的結論和建議。

Q9：如果生成的文本不可控，可以有審批流程嗎？

A9：正在考慮引入。對於大規模生成報告的場景（如 1 萬份日報），我們計劃引入一個“檢測 Agent”，利用另一個大模型來交叉評審生成的內容是否符合常理和業務預期，確保質量。

Q10：模板需要提前積累很多嗎？業務人員可以自己創建嗎？

A10：不需要提前大量積累。我們的設計理念是，業務人員可以像寫文檔一樣，基於自身需求從頭創建一份報告。當他覺得這份報告思路很好，只需將其保存為個人或企業模板，後續即可反覆使用。這極大地降低了使用門檻和分析資產的沉澱成本。

Q11：產品的技術架構中，大模型負責計算嗎？

A11：不負責。數據計算這類需要精確性的工作，我們交給專業的指標語義層和底層數據引擎（如 Doris）完成。大模型主要發揮其在意圖理解、規劃、推理和內容生成方面的優勢，確保各司其職，結果既準確又智能。

Q12：如何解決複雜查詢（多表、多條件）下的數據準確性問題？

A12：這正是我們“指標語義層”的核心價值。它通過統一的語義層，將複雜的業務邏輯封裝成可複用的指標。無論前端問題多複雜，只要翻譯成的“指標查詢語言”正確，底層生成的 SQL 就是準確的，從而屏蔽了多表關聯和複雜條件帶來的混亂與風險。

Q13：報告可以導出嗎？

A13：目前暫不支持導出 Word，但很快將支持導出為 PDF 格式，以滿足分發和存檔的需求。