2017年还在携程做数据产品的时候，当时可视化决策分析产品各个业务模块指标体系和分析主题逐步完善后，找一些产品方向时，就开始尝试对话式问数，即相比较做好的可视化页面用户主动访问，变成搜索式问答，虽然当时机器学习算法随着CPU、GPU性能的提升再度掀起热潮，但是比较火一些的就是知识图谱，考虑指标和维度其实也是实体和边的关系，就梳理了业务指标和维度，通过基础NLP能力，输出数据结果，例如问昨天GMV，会默认按照整体，趋势分析、维度拆分的分析逻辑输出比较丰富的结果。主要参考国外的一个产品。

随着GPT、DeepSeek等AI的走红，“对话即分析”成为新潮流，“用自然语言提问，AI自动生成数据分析结果”即ChatBI(对话式BI)凭借这一概念迅速成为企业数字化转型的焦点。从网易数帆的“有数ChatBI”腾讯的ChatBI，到火山引擎的“DataWind”，再到Aloudata的“万数皆可问”智能体，厂商纷纷押注这一赛道。但与此同时，质疑声也不断涌现：ChatBI究竟是解放生产力的工具，还是资本包装的“空中楼阁”?

一、ChatBI的“灵丹妙药”属性

1. 降低数据分析门槛，释放数据民主化潜力

传统BI工具依赖复杂的SQL语句和拖拽操作，而ChatBI通过自然语言交互，让业务人员无需技术背景即可直接提问。例如，零售店长只需输入“上月华东区销量最高的产品是什么?”，系统即可自动解析需求并生成分析报告。网易数帆的实践显示，其ChatBI能处理超过30万种自然语言问法，响应速度提升至分钟级。

2. 智能洞察与自动化决策

ChatBI不仅能回答简单查询，还能通过AI实现深度分析。例如，某零售企业通过ChatBI发现“周五购买厨房用品的用户中，65%会在48小时内通过App购买食材”，从而制定精准促销策略。火山引擎的DataWind甚至能自动识别数据异常并归因，将分析效率提升80%。

3. 技术迭代加速应用场景扩展

大模型的进步为ChatBI注入新动能。观远数据适配DeepSeek-R1模型后，复杂查询的准确率显著提升，调用成本仅为GPT-4的1/5;Aloudata的NoETL指标平台则通过语义层统一，解决了数据口径不一致的行业痛点。

二、ChatBI的“伪需求”争议

1. 准确率瓶颈：大模型的“幻觉”难题

尽管厂商宣称ChatBI的NL2SQL(自然语言转SQL)技术日趋成熟，但实际落地中，跨表查询的准确率仅60%-70%。数势科技指出，缺乏统一语义层的ChatBI容易因数据孤岛和指标歧义导致错误结论。例如，某银行内部“三大行”指代分行，但大模型可能误判为国有银行，引发决策风险

2. 数据治理与维护成本高昂

ChatBI依赖高质量的数据底座，但企业往往面临数据分散、口径混乱等问题。平安证券曾因指标定义不统一，导致同一数据在不同报表中差异悬殊。Aloudata的NoETL平台虽能部分解决这一问题，但其部署和知识库维护成本仍令中小企业望而却步。

3. 用户习惯与场景适配挑战

传统BI用户习惯固定报表，而ChatBI的对话式交互需要业务人员改变思维模式。腾讯云开发者社区调研显示，部分企业反馈ChatBI“引导式分析”功能反而增加了沟通成本，尤其在处理模糊需求时仍需人工干预，比如进一步追问交易额下降原因，就有些答非所问了。

三、ChatBI的破局之道

1. 技术融合：从NL2SQL到“语义层+Agent”

行业正探索更精准的技术路径。数势科技的SwiftAgent 2.0通过构建指标标签语义层，将自然语言直接映射到业务指标，准确率提升至90%以上;Aloudata Agent则引入“白盒化分析过程”，让用户可追溯每一步逻辑，增强结果可信度。

2. 垂直场景深耕

通用型ChatBI难以满足行业需求，垂直化定制成为趋势。例如，观远数据针对零售行业开发“行话”理解功能，能自动区分“合肥”指城市还是仓库，并适配企业特有的结算周期规则。

3. 生态协作与低成本部署

降低使用门槛是关键。火山引擎通过自研ByteHouse引擎实现秒级响应，同时支持冷热数据分层存储，将算力成本压缩40%12;网易数帆则推出“查询条件可视化修改”功能，让用户可动态调整分析逻辑，减少对技术团队的依赖。

小结

ChatBI绝非万 能解药，其本质是“数据民主化”进程中的过渡形态——它既暴露了传统BI的僵化缺陷，也揭示了大模型与业务场景融合的复杂性。未来，随着语义层技术、多模态Agent和低成本部署方案的成熟，ChatBI有望从“能用”走向“好用”，真正成为企业数智化转型的“智能伙伴”。