奥普生物
生物医药背景挑战
研发、生产、质检数据分散在多个系统,研发与生产无法统一口径看数,异常品管追因耗时长。
解决方案
打通研发、生产、质检全链路数据,支持自然语言查询实验批次进度、良品率与质量趋势。
核心提效成果
研发周报准备周期明显缩短,质量异常响应更快,数据口径统一减少反复核对。
ChatBI衍生于传统BI,只能把开发好的报表、指标查询出来。
业务问题需要的数据,往往还没做成报表,ChatBI查不到,分析师还得手动开发。
同一个指标,不同报表口径各异,ChatBI只能返回数字,无法解释"这个数怎么来的"。
查到的数字无法自动变成分析报告、预警通知或会议材料,业务还得自己整理。
从"人找数"到"数找人",从"查询"到"业务代理"
ThinkBI 不只是帮你查询,而是主动理解业务、业务扩写、指标构建、数据采集、数据呈现与决策建议。

持续深化 AI 能力,构建完整的数据洞见闭环,实现从 L0 到 L5 的跨越。
基础层
打通企业多源异构数据,统一数据接入层
查询层
自然语言即可完成精准数据查询,零门槛取数
理解层
AI 自动解读数据含义,输出业务洞察文字说明
分析层
智能识别异常,自动下钻归因,找到问题根源
预测层
基于历史数据,预测未来趋势,辅助前瞻决策
决策层
从数据到结论,提供可执行的决策建议闭环
通言让AI懂你,连山让AI知业务,算筹让数据被看见,大象ThinkBI包容你的管理意识,让数据背后的力量被洞见。
理解企业指标、维度、口径、组织和业务对象,不把经营问题误解成孤立字段。
自动学习行业和企业内数据、术语,按照训练的业务逻辑和专家逻辑执行,过程可追溯、结果可复核。
不止返回答案,还能生成报告、汇报和管理层可消费的结论材料。
演示入口不再只是图片画廊,而是把不同经营工作流拆开,让用户看到每一步解决什么问题。
智能问答
支持多轮自然语言问答、企业语义识别与结构化结果返回,让问题越问越深,结果依然对得上。
用户是谁
业务分析师 / 管理层
解决什么问题
经营问题不会只问一句,传统报表和问数工具很难在同一下文里连续追问。
输出结果是什么
结构化结果、自动图表、连续追问建议
场景示例
价值点
输入方式
自然语言
结果返回
结构化+图表
追问能力
多轮连续
为什么这很重要
经营分析完整闭环流程
看头部客户如何把临时问询、归因分析、报告生成和管理复盘放进真实经营流程。
来自生物医疗、交通、汽车、健身等真实企业
问答、归因、报告、汇报进入日常工作
让数据结果更快进入管理决策
沉淀口径、模板与可复用分析资产
每个案例都对应一个真实业务场景,而不是只展示客户名称。
研发、生产、质检数据分散在多个系统,研发与生产无法统一口径看数,异常品管追因耗时长。
打通研发、生产、质检全链路数据,支持自然语言查询实验批次进度、良品率与质量趋势。
研发周报准备周期明显缩短,质量异常响应更快,数据口径统一减少反复核对。
项目交付与运维数据分散,进度与成本管控依赖人工汇总,异常发现滞后。
打通项目交付、运维数据,支持自然语言查询项目进度、成本归因、设备故障分析。
项目周报准备时间明显缩短,成本异常更早暴露,管理决策更高效。
多品牌多门店的销售与售后数据汇总难,库存周转和毛利分析依赖人工报表。
整合销售、售后、库存、财务数据,门店人员可通过自然语言快速取数、归因和预警。
日报经营报告自动生成,库存周转问题更早发现,数据口径统一减少反复核对。
门店营收、会员续费、课程排期等数据分散,区域经理难以实时监控门店健康度。
打通门店营收、会员、课程数据,支持自然语言查询门店经营情况、会员流失归因、课程优化。
门店经营分析从周日报变日通报,会员流失预警更及时,区域管理更高效。
用一张图看清楚,企业如何把问题、归因、报告、汇报和预警沉淀成可复用资产。
