Aloudata Agent 自今年年初推出以来，始终保持着快速迭代的节奏，实现了从智能问数到决策建议的端到端分析闭环。当我们同越来越多客户进行共创，我们听到了来自真实场景的需求：

“每次月度经营会前，团队都要通宵达旦地取数、做数据月报、调整格式。”
“AI 生成的报告总差那么点意思——要么逻辑跳跃，要么缺乏业务深度。”
“能不能让 Agent 来代替周报月报的重复劳动？”

这些反馈指向同一个核心痛点：周报、月报、专题分析这些服务关键场景、有着标准化和复用性要求的深度报告，至今仍在消耗数据团队大量精力，分析师的时间并未因 AI 引入而释放。

问题根源在于当前的大模型可以很好地完成碎片化的问答，却难以通过简单提示词独立产出结构稳定、逻辑严密且可复用的深度分析报告。

这些来自一线的真实诉求，催生了 Aloudata Agent「智能融合报告」的诞生，同时也引发了我们对智能分析范式的重新思考。

现状反思：AI 数据分析的困境

不可控和碎片化

以某大型零售客户为例，该企业每天需要为每个门店店长、片区及大区负责人提供日常报表，通过 Chat 的方式让大模型直接生成深度分析报告时面临着两大困境：

• 碎片化困境：当用户通过 Chat 提出“分析最近半年华东地区销售情况”等需求时，AI 返回的往往是零散数据片段和图表，缺乏系统逻辑框架和连贯分析思路。业务人员需花费大量时间自行整合信息，难以形成完整认知闭环。

• 不可控困境：AI 生成的报告内容由算法主导，用户无法精确控制结构、逻辑和细节。每次生成结果可能不同，难以满足标准化、可复用报告需求。AI 可能生成看似专业但实际偏离业务的内容。这种不可控性在例行报告场景中尤为致命。企业需要稳定产出的标准化报告，而 AI 的黑盒生成机制恰恰与此背道而驰。

问数不是智能分析的终点

我们认为，数据价值创造体现在三个层次：

• 第一层：是什么（What）——智能问数

关注数据现状描述，提高数据获取效率。传统 BI 报表在回答“是什么”上已相当成熟。智能问数降低了数据获取门槛，业务人员用自然语言提问即可快速获取所需数据。

• 第二层：为什么（Why）——智能分析

深入诊断根因，理解业务数据波动背后驱动因素。当销售额下降时，需要知道是客单价下降、客流量减少，还是某品类销售问题，需进行因子拆解或多维度归因分析。

• 第三层：怎么办（How）——智能决策

价值链最高层，旨在驱动决策，将数据发现转化为可执行业务行动。对门店店长而言，不仅要知道问题，更要明确具体行动：是培训导购、调整排班，还是优化商品陈列。

数据分析的价值不应止步于回答“是什么”，而应深入解决“为什么”和“怎么办”的问题。传统 BI 工具在描述业务现状方面表现出色，但在解释性分析和行动建议方面始终存在隔阂。因此，当我们结合大模型的能力定义智能分析 Agent 的时候，也不会简单止步于“问数”，而是如何结合企业特定目标和场景，直接回答“为什么”和“怎么办”。

突破 Chat 局限：寻找更优交互范式

在探索最佳产品形态的过程中，我们评估了多种可能性。Workflow 式方案对业务人员过于沉重，被我们放弃掉了；而数据科学家常用的 Notebook 模式则提供了灵感——能否创建业务版的 Notebook，让非技术背景的用户也能生成深度报告？

这一思路最终成就了智能融合报告的核心设计理念：结合用户业务智慧与 AI 优化，将 AI 从“随机结果的生成者”重塑为“人类思路的执行伙伴”。

智能融合报告：用户是总设计师，AI 是超级工匠

智能融合报告重新定义了用户与 AI 的关系：用户是总设计师，AI 是超级工匠。

总设计师的角色定位强调了用户在智能报告生成过程中的主导地位。这种主导体现在三个关键维度：

• 首先是问题定义权。用户基于业务理解和组织目标，确定分析的核心问题和边界条件。例如，在零售场景中，用户明确指定需要重点关注新品表现而非全品类销售，这种聚焦来自对业务优先级的把握。

• 其次是经验注入能力。用户可以将长期的业务积累转化为分析逻辑，如将“周末促销效果评估标准”或“门店等级划分规则”等隐性知识显性化地融入分析框架。

• 最后是价值判断职责。用户依据企业特有的价值标准对分析结果进行筛选和修正，确保建议符合企业文化和资源现实。

AI 作为超级工匠的角色则充分发挥了机器的独特优势：它能够更高效地处理信息，可以从海量数据的快速计算中识别出人类容易忽略的潜在模式和关联，经常带来意想不到的洞察突破。其次，大模型拥有跨行业、跨领域的通识知识库，能够为分析提供更广阔的视角和参考框架，拓展分析人员的思维边界。

Aloudata Agent 智能融合报告：你来定制，AI 执行

让大模型直接生成完整的分析报告在探索性分析和专题研究中具有一定价值——比如作为前置的启发式报告，为分析提供新的思路和视角，但在企业日常运营的关键场景中却显得力不从心。相比之下，Aloudata Agent 的智能融合报告实现了“全局掌控”与“AI 高效”的有机统一：

首先，它赋予了用户完整的自主控制权。用户可以像搭积木一样自由组织分析思路，在报告的各个环节灵活选择使用自己的业务经验、大模型能力或将两者融合。无论是整体结构还是单个模块，都可以随时编辑、优化或替换，确保报告完全符合业务逻辑和实际需求。

其次，通过模块级的精准 Prompt 控制，系统能够确保每个分析环节都紧扣业务主题，输出深入且贴合实际的洞察。这种精细化的控制方式有效避免了传统方式下常见的内容偏离问题，让 AI 生成的内容既保持专业深度，又不失业务相关性。

再次，它构建了企业知识沉淀的良性循环。用户可以将精心打磨的报告保存为可复用的模板，把个人的分析框架和方法论转化为团队共享的资产。这不仅解决了“重复造轮子”的痛点，更为企业积累了越来越丰富的分析知识库，为未来更大规模的智能化应用奠定基础。

这种设计理念的核心在于：不是用 AI 替代人类专家，而是创造一个让业务智慧与 AI 能力深度协作的空间，让每个分析者都能在保持掌控的同时，享受到 AI 带来的效率提升。

Aloudata Agent 智能融合报告四大特性

自由规划：用户主导的分析架构设计

智能融合报告提供的高度自由的分析环境，从根本上改变了报告生成的基本逻辑。

画布式创作界面允许用户根据具体业务问题，自由拖拽各种类型的分析模块——数据查询、可视化图表、归因分析、建议生成等，组合成符合业务思维逻辑的分析流水线。

智能融合报告将分析逻辑以可视化方式呈现，使整个推理过程对用户和协作者完全透明。这种透明性不仅增强了结果的可信度，也便于团队之间的思路对齐和知识传递。

精准生成：可控的智能内容生成机制

针对大模型生成内容不可控的问题，智能融合报告使用了模块化 Prompt 控制方案。

在需要 AI 参与的模块中，支持用户输入精准的 Prompt 指令。通过针对数据解读、归因分析等具体场景提供符合企业实际情况的指令，确保 AI 生成的内容质量更高、更贴合业务实际，并且可以根据需求进行针对性调整。

无限调整：完整的内容控制与敏捷迭代

智能融合报告确保了用户对报告中任意模块内容拥有百分之百的主导权。

用户可以对报告中的任意元素进行精准调整——从修改单个结论表述到调整整个分析段落，从替换可视化图表到重组分析逻辑，所有修改都可以单独进行而无需重新生成整份报告。同时系统保留重要的修改历史，避免有价值思路的意外丢失。

实时预览与验证确保任何调整都能立即看到效果，用户可以快速验证修改方向是否正确，这种设计让报告的迭代成本极低，打磨过程变得轻松高效。

沉淀复用：组织分析能力的持续进化

模板化知识沉淀使优秀的分析思路能够被标准化和重用。用户可以将验证有效的报告保存为模板，其中包含分析逻辑、展现形式等完整要素。例如，将“门店销售日报”模板化后，只需选择不同门店和日期即可生成符合标准的新报告。

通过智能融合报告组织内部可以逐步形成最佳实践库，新员工能够快速继承组织的分析智慧，减少重复探索的成本。

Aloudata Agent 智能融合报告代表了一种新的智能分析范式——不是用 AI 替代人，而是建立一种互补增强的协作关系。这种范式既尊重用户在问题定义、经验判断和价值选择中的主导作用，又充分发挥 AI 在模式识别、大规模计算和知识整合方面的独特优势。

这条路才刚刚开始，但方向已经清晰：Aloudata Agent 会保持持续迭代的节奏，智能融合报告能力会在多个维度进一步深化发展：更自由的交互方式将增强使用体验，更强大的推理能力将提升分析深度，更灵活的权限控制将满足不同企业的安全需求。

Q&A

Q1：Aloudata Agent 与同类型 ChatBI 产品的核心区别是什么？

A1：我们本次推出的“智能融合报告”是对产品既有的“深度分析报告”的补充。其核心在于可控性与业务贴合度，它适合生成日常、例行的报告（如门店日报），用户可像搭积木一样自由编排分析思路，并将业务知识融入其中。而目前据我们观察，其他 ChatBI 产品尚未具备该项能力。常见的大模型自主生成的“深度研究报告”，适合一次性的专题分析，但其生成过程更接近黑盒，结果不可控。

Q2：报告中如何保证 AI 生成内容的准确性和可控性，以消除“幻觉”？

A2：我们通过两个关键手段保障：

数据准确性：我们不依赖大模型进行数据计算，而是通过“指标语义层”将自然语言转换为规范的“指标查询语言”，再由底层引擎生成准确的 SQL，确保数据结果 100% 正确。

内容可控性：我们通过“模块化”设计，为用户提供了干净的上下文环境。用户可以在需要 AI 解读的模块中输入具体的业务提示词，从而引导 AI 生成更贴合业务实际、更具操作性的建议，避免了因系统预设提示词干扰而导致的“幻觉”或空洞内容。

Q3：数据权限是如何控制的？

A3：数据权限控制是我们的生命线。权限基于底层的“指标平台”实现，支持到行级和列级的细粒度控制。例如，一个门店店长的账号只能访问和生成其所属门店的数据报告，无法看到其他区域的信息。

Q4：对于例行报告（如给 1 万家门店生成日报），如何实现自动化？

A4：我们即将推出定时报告生成功能。用户只需将一份满意的报告保存为模板，即可配置任务，让系统每天或每周自动为指定门店（或其它业务单元）生成最新报告并推送，无需手动操作。

Q5：报告中每个分析环节之间支持判断和依赖关系吗？

A5：马上就会支持。该功能已在产品路线图中并处于开发阶段，未来将支持模块间的循环与判断，使分析思路的编排更具逻辑性和智能化。

Q6：归因分析（如销售额下降的原因）是如何实现的？维度如何选取？

A6：我们采用多路召回的方式，并避免暴力下钻带来的性能问题。一方面，支持业务人员预先配置符合业务逻辑的下钻路径；另一方面，在产品交互上，先呈现单维度的主要原因，用户可在此基础上按需手动下钻到更细的维度，这与人工分析问题的逻辑一致。

Q7：自然语言到数据查询的准确率如何？

A7：准确率因场景和测试集而异，很难给出一个绝对数字。但在我们服务的许多客户特定场景下，准确度可以达到 90% 以上。我们通过输入联想、歧义反问等多种交互手段，在体验链路上尽力确保用户意图被正确理解。

Q8：Agent 在分析场景中具体在哪些方面发挥了作用？

A8：Agent 主要在两方面发挥关键作用：

推理与规划：处理复杂问题，例如“哪些商品需要从大仓补货到门店”，这需要模型理解问题、规划查询步骤（检查库存、识别缺货等）。

数据解读与洞察：利用大模型的丰富知识，对查询出的数据进行解读，发现人眼不易察觉的模式，并生成自然语言的结论和建议。

Q9：如果生成的文本不可控，可以有审批流程吗？

A9：正在考虑引入。对于大规模生成报告的场景（如 1 万份日报），我们计划引入一个“检测 Agent”，利用另一个大模型来交叉评审生成的内容是否符合常理和业务预期，确保质量。

Q10：模板需要提前积累很多吗？业务人员可以自己创建吗？

A10：不需要提前大量积累。我们的设计理念是，业务人员可以像写文档一样，基于自身需求从头创建一份报告。当他觉得这份报告思路很好，只需将其保存为个人或企业模板，后续即可反复使用。这极大地降低了使用门槛和分析资产的沉淀成本。

Q11：产品的技术架构中，大模型负责计算吗？

A11：不负责。数据计算这类需要精确性的工作，我们交给专业的指标语义层和底层数据引擎（如 Doris）完成。大模型主要发挥其在意图理解、规划、推理和内容生成方面的优势，确保各司其职，结果既准确又智能。

Q12：如何解决复杂查询（多表、多条件）下的数据准确性问题？

A12：这正是我们“指标语义层”的核心价值。它通过统一的语义层，将复杂的业务逻辑封装成可复用的指标。无论前端问题多复杂，只要翻译成的“指标查询语言”正确，底层生成的 SQL 就是准确的，从而屏蔽了多表关联和复杂条件带来的混乱与风险。

Q13：报告可以导出吗？

A13：目前暂不支持导出 Word，但很快将支持导出为 PDF 格式，以满足分发和存档的需求。