正文
我们深刻认识到，无论是数据中台、数仓，还是大模型，本质上都是技术解决方案在不同阶段的演化。不论是什么工具，都应该回归到赋能业务本身。
只有真正回归到业务场景中
，帮助企业卖得更好、推荐更精准、库存更合理、研发更高效，数据的价值才得以更好地体现。
为了帮
助
企业
深层次挖掘和充分发挥数据价值
，GrowingIO在探索多个AI场景的基础上，正式推出了全新的ChatBI问数模式，一个更
可用、好用、可信
的智能数据分析产品。
在操作界面中
，业务人员只需用口语化的问题提问，例如“每个月的新客售卖金额是多少”，系统便可精准识别、匹配指标，并且能够感知定义缺失情况，自动创建新指标，实现高效响应。
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技术架构上
，ChatBI 采用“
AI 理解 + 业务引擎执行
”的双层解耦模式：由
大模型负责语义识别和向量匹配
，加之
GrowingIO 10年积累的成熟模型与计算体系
，保障数据的准确性、安全性与结果可控性。这种结构不仅提升了 AI 理解的准确率（
可达 95% 以上
），也有效避免了“让AI 接管全部流程”所带来的风险，让客户更安心地把业务问题交给系统解决。
GrowingIO AI分析师
让每个人都能拥有一支强大的专业分析师团队
AI分析师是GrowingIO为了解决企业数据分析效率问题推出的产品。传统模式需依赖人工出具报告，而AI分析师则是用
AI解读数据，复用专家经验，实现自动化分析与智能决策支持
。
在没有AI分析师之前
，企业里常常是这样的画面：
业务方在例会上发现某个核心指标突然异常，比如访问量下降、转化率波动，第一反应是“这怎么回事？”接着立刻在群里@数据、运营、产品......“谁能帮我看下这个数据？”“有没有哪个维度出了问题？”随即开始人工排查：一个个系统登录、一张张报表核对、一个个维度拆解，甚至要安排分析师通宵跑SQL。等报告出来，往往已经错过了第一时间的决策窗口。
有了AI分析师
，我们就帮助客户高效解读关键业务数据。一方面，
在单指标分析场景中
，当老板或业务方关注某个具体数据（如访问用户量、营收等）时，AI可自动进行
纵向（时间、地区、类目、渠道、用户分层等维度
