先说结论，随着AI大模型的发展，商业智能正逐渐进入到智能问答BI阶段。BI的未来发展趋势是与人工智能技术深度融合，实现数据分析的自动化。

一、BI发展新阶段——问答BI

问答BI基于AI大模型，通过自然语言互动，帮助用户从海量数据中快速提取有价值的信息。这将进一步降低数据分析的门槛，使业务分析变得更加容易和直观。如今，各大厂商纷纷部署智能问答BI，并逐渐朝着越来越成熟的方向发展。

从我作为数据分析师的角度来看，不论是数据的准确性还是对语言的处理，人工智能都不能完全替代人来进行数据分析，但随着技术的不断成熟，AI将更大限度地为我们分析数据提供简单、便捷的方式。

国内BI厂商巨头帆软早早地就投入了资源，尝试研发“AI for BI”产品。核心理念是用 AI 技术去增强 BI 产品的能力，他们部署研发的问答BI产品——FineChatBI，号称是可以通过对话模式进行查询和分析，并依据选定的主题和数据模型生成可视化数据分析。同时可通过归因分析揭示结果背后的根本原因，预测可能存在的业务问题。

听起来是不是很好用？FineChatBI的整体表现还是很令人惊喜的！在数据准备、语义理解、数据分析、问答交互、协作共享等层面都做得不错：

二、问答BI如何使用？

1. 数据准备

FineChatBI搭建在FineBI基础上，能够直接利用FineBI的数据资产和分析功能。复用了FineBI的“主题模型”能力，来定义数据源。用户可以根据自己的业务需求，选择相关的数据主题，如销售、库存或客户数据等。

在问答过程中，用户可以随时切换不同的数据主题和模型，以适应不同的分析需求。

2. 语义理解

当用户输入问题时，FineChatBI会进行预处理，尝试理解问题的意图，并对模糊或不明确的字段进行智能联想。如果提问不够明确，系统会匹配相似的问题，并生成可能的分析思路和可视化组件供用户参考。用户可以基于这些推荐的思路来判断是否满足自己的需求，或者选择推荐的类似问题进行进一步的提问。

3. 数据分析

FineChatBI支持用户在问答过程中对图表类型、生成规则、指标和口径进行即时调整。用户可以一键切换图表类型，或者自定义图表指标，以适应不同的分析场景。用户也可以干预意图解析过程，确保获得更准确的分析结果。

另外，FineChatBI提供了对多维度问题进行归因分析的功能，帮助用户确定影响指标值的关键因素。用户可以利用智能推荐系统来确定分析的维度，或者根据需求自定义分析维度。

4. 问答交互

FineChatBI支持在相同业务领域内进行连续提问，系统会自动记录前一个问题的背景信息。在提出下一个问题时无需重复提供上下文，非常方便进行深入的数据分析。

5.协作共享

FineChatBI结合了FineBI数据分析能力底座，问答交互产生的数据图表可以直接保存在FineBI仪表板中，便于后续更深入的分析，也方便快速访问和共享关键数据。

三、结论

随着商业智能领域的快速发展，BI技术的未来趋势指向了一个更加智能和自动化的方向。AI的融合预示着数据分析将变得更加简单和高效。问答式BI作为这一变革的核心，通过自然语言处理技术极大地降低了数据分析的技术门槛，让业务用户能够直接与数据对话，快速获得洞察并指导行动。

在这个过程中，国内BI厂商如帆软的FineChatBI产品的创新实践，展示了如何将先进的AI技术与BI工具相结合，提供从数据准备到生成报告的一站式服务。展望未来，miao君相信BI技术将继续演进，进一步整合机器学习、大数据分析和云计算等前沿技术，以支持更复杂的分析场景和更广泛的业务需求。企业所需要的也不仅仅是一个BI工具，而是一个能够提供深度洞察、预测未来趋势并协助制定战略的智能伙伴。