指标口径容易变化
需要记录指标公式、生效时间、负责人和历史版本，避免月报与日报各用一套算法。
ChatBI
AI 数据分析 / ChatBI
聚匠科技把经营、客服、销售和内容数据接入可审计的 ChatBI：业务人员用自然语言问数，系统按指标版本、数据权限和受控查询生成结果，并保留 SQL、口径与来源证据供人工复核。
源码交付
私有化部署
权限审计
长期维护
经营数据助手
口径已核对
指标版本
结果证据
SQL 审计
2015
成立于长沙
3000+
服务企业客户
源码
私有化与源码交付
长期
维护与迭代
场景方案
ChatBI 适用场景
先选择高频、可验收、能持续运营的场景，再组合模型、知识库、流程和系统接口。
管理层临时问数
让负责人查询线索、订单、客服和内容数据，同时限制可见部门、时间与字段。
查询过程需要审计
保留问题、指标版本、生成 SQL、执行耗时和结果来源，便于复核异常数字。
版本上线需要回归
指标、模型或数据表变化后，用固定问题集比较结果并保留回退方案。
核心能力
从指标定义到结果复核
围绕企业现有数据、组织权限、业务系统和交付目标做模块化组合。
数据源与权限盘点
确认数据库、表格、API、CRM 和客服系统的责任人，只开放项目所需的只读表、字段和数据范围。
指标字典与版本
为每个指标登记公式、维度、时间口径、数据来源、生效时间和负责人，历史报表绑定当时版本。
语义层与查询策略
把业务说法映射到指标和维度；关键数字优先走确定性模板或受控查询，AI 负责理解问题与组织说明。
SQL 安全与审计
限制写操作、敏感表、查询行数和执行时间，记录生成 SQL、调用身份、参数、耗时及失败原因。
结果证据链
答案同时关联指标版本、数据时间、筛选条件和来源表，让业务人员能够回到原始明细抽查。
回归发布与回退
用固定问题集覆盖正常查询、越权请求和口径冲突；模型、指标或表结构更新后先灰度验证，再按版本回退。
交付方法
从评估到上线，按阶段交付可验收结果
不只停留在演示效果，项目过程会沉淀需求、接口、部署、测试和维护文档。
01
场景评估
确认目标、数据条件、接入渠道、风险边界和验收方式。
02
知识与流程梳理
整理文档、FAQ、业务规则、权限分组和需要调用的系统接口。
03
原型验证
用小范围真实样本验证回答质量、工具调用和人工转接策略。
04
系统集成
接入企业微信、钉钉、网页、小程序、CRM、工单或内部系统。
05
上线试点
灰度运行、日志审计、人工复核和故障回退机制同步落地。
06
持续优化
基于真实问题更新知识库、流程策略和评测集，形成长期维护机制。
相关入口
继续了解相关 AI 能力
每个页面都按服务边界互相连接，方便选型、比较和后续内容沉淀。
FAQ
常见疑问
先给结论，再说明适用场景、边界和交付注意事项。
ChatBI 能直接连接生产数据库吗？
技术上可以，但不应使用高权限业务账号直接开放整库。通常先评估只读副本、数据仓库或受控 API，并按角色限制表、字段、行范围、查询时长和导出能力。
同一个指标口径变化后，历史报表怎么处理？
指标应带版本和生效时间。历史报表保留原版本，新查询明确采用哪个版本；如需重算，要记录重算范围、审批人和新旧差异，不能只改名称覆盖旧口径。
AI 生成的 SQL 可以直接执行吗？
不建议无条件执行。可通过只读连接、允许表与函数清单、参数校验、行数和超时限制拦截风险查询，敏感或高成本查询进入人工确认。
怎样判断 ChatBI 的结果是否可靠？
验收时用固定问题和已核对报表对照，并检查指标版本、筛选条件、SQL、来源表与汇总明细。关键经营数字仍需由确定性规则计算和责任人复核。
ChatBI 项目费用受哪些因素影响？
主要取决于数据源数量、指标整理量、权限角色、查询复杂度、实时性、并发、高可用和现有数据质量。应先完成数据与指标盘点，再确认一期范围。
哪些企业暂时不适合直接上线 ChatBI？
如果核心报表仍长期对不上、数据责任人不明确、权限范围无法确认，或没有可用于验收的基准问题，应先治理数据和指标；否则自然语言入口会放大原有口径冲突。
免费诊断
把你的业务场景发过来，先判断适合怎么做 AI
我们会结合行业、数据条件、接入渠道、预算范围和安全要求，给出第一版落地建议。
