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AI 问数是将大语言模型与企业结构化业务数据深度融合的智能决策数据分析系统。 依托业内领先的 NL2SQL 技术，将各种口语化、口头表述的业务语言瞬间转化为精准的数据报表。
AI 问数 不仅仅是一个数据查询或用数工具，更是企业的“智能数据大脑”。它深度理解您的专属行业黑话，支持连续的多轮追问，并能根据检索的返回结果特征，自动渲染并推荐最匹配的动态可视化图表。
AI 问数基于自研 LLM 算法，将多样化的口语转换成精确的 SQL 指令，支持极度复杂的嵌套查询与聚合计算。
AI 问数内置业务字典，让 AI 理解‘客户分层’、‘损益’、‘动销’等业务逻辑，而非简单的表名对应。
AI 问数自动根据结果特征（时序、占比、对比）匹配饼图、线图、柱状图或地理视图，支持可视化交互。
AI 问数锁定会话上下文，支持基于上层结果的递进查询。如：‘那这几个产品在华北的情况呢？’
AI 问数结合 PDF、Excel 等非结构化文档，实现数据库数据与业务制度、合同条款的跨源对比与核查。
AI 问数行级权限控制与动态脱敏，确保财务、薪酬等敏感信息仅被授权人员通过 AI 访问。
针对垂直行业深度调优，让数据洞察深入每一行逻辑
开口即得物理设备的实时工况孪生数据，实现“虚实交互”的智能感知与 PHM 预测。
实时透视现金流波动、费用合规风险及损益预估，将枯燥的报表变为随问随答的洞察。
利用 NLQ 技术实时穿透全球大宗商品波动对采购成本的影响，优化 TCO 总拥有成本。
开口即得库存周转率、呆滞物料比例及多级库位优化建议，实现全链路动销监控。
自动计算销售漏斗，通过对话快速定位那些由于跟进不足导致的丢单规律与增长机会。
实时分析服务满意度波动原因，将海量客户会话转化为可执行的产品质量与服务优化报表。
穿透生产现场 OEE、良率与工序瓶颈，让管理层通过“对话”实时掌握数字化车间动态。
实时分析各社交媒体渠道投放 ROI，开口即得线索转化漏斗与品牌声量分析结果。
AI 问数负责查询业务数据库，AI 知识库负责理解制度、合同、SOP 与技术文档。两者联动后，系统不仅能回答“发生了什么”，还可以结合原文依据解释“为什么发生”以及“下一步怎么做”。
联动业务数据库与企业文档，统一回答数字指标和业务规则。
关联制度、合同、SOP 和技术资料，结论有出处、过程可复核。
按用户权限过滤数据和知识，避免敏感内容越权展示。
典型联动流程
AI 问数 与 CRM 系统无缝集成, 将传统的“被动记录”转变为“主动洞察”。销售经理可以通过自然语言直接进行查询, AI问数快速获取战报、分析数据瓶颈。
自动计算销售漏斗，识别由于跟进不足导致的丢单规律。
基于历史交易数据自动对客户进行 RFM 分类，精准定位高价值客户。
检测到华东区域“商机跟进”频率下降 15%，建议为 TOP5 线索增加高层联访。
传统 BI 需要漫长的报表开发周期与专业 SQL 团队，而思渡 AI 问数通过自研的 语义建模层 (Semantic Layer) 与大模型适配，实现开口即得数据洞察，让报表“多维自适应”，数据也真正“活起来”。
适配主流国产数据库及云原生环境，保障数据闭环安全。
AI 问数动态演示：从自然语言到交互式图表的实时转化
AI 问数不会直接猜测结论。平台先理解企业指标口径，再依据当前用户权限生成受控查询，并将指标、SQL、数据来源与分析结论一并保留，方便业务复核和持续优化。
AI 问数指标定义、筛选条件和引用数据清晰可见。
AI 问数的高频问题可沉淀为共享指标和订阅看板。
AI 问数接入业务库、数仓与 Excel，统一识别数据表、字段和更新频率。
AI 问数将 GMV、有效客户、库存周转等企业口径编入语义模型，避免同名不同义。
AI 问数按行列权限注入过滤条件，在查询沙箱内执行并拦截高风险操作。
AI 问数输出图表、结论和可追溯 SQL，一键分享、订阅或交由数字员工跟进。
示例追问： “华东销售额下降的原因是什么？” AI 问数会先定位波动，再按产品、客户、渠道和时间维度拆解，并明确显示每项结论的数据范围。
进入 AI 问数从制造到零售, 思渡 AI 问数正在重塑每一行的数据交互体验
“在过去，我们需要 3 名熟练的 SQL 开发人员来响应管理层的即时取数需求。引入思渡 **AI 问数** 后，我们实现了 **即问即得**，取数周期从小时级降至秒级。”
“最令我们惊喜的是思渡 **AI 问数** 结合了 **RAG (检索增强生成)**。它不仅能给出库存数字，还能根据促销手册自动解释由于假期导致的动销率波动原因。”
从被动报表到主动洞察的数字化跨越
业务人员自主取数, AI 问数摆脱对技术部门的手动报表依赖，取数周期从“天”缩短至“秒”级。
7x24 小时随问随答, AI 问数24小时在线分析经营波动点, 实现实时化、常态化的经营决策。
通过 AI 问数深度关联分析，发现人工报表难以察觉的跨业务维度相关性，规避决策盲区。
思渡 AI 问数AI 问数不仅是简单的 NL2SQL 转换为 SQL 命令，其背后依托于思渡自研的双引擎交互架构：高效 SQL 智能化处理生成与 RAG 语义问数增强。
AI 问数自研语义引擎将数据库 Schema 映射为业务知识图谱，通过强化学习自动优化 SQL 生成的准确性。
AI 问数内置隐私护栏，在 SQL 执行前实现毫秒级敏感字段扫描与权限注入，满足最严苛的合规要求。
A: **AI 问数** (Natural Language Querying, NLQ)，常被称为 **ChatBI** 或 **对话式数据分析**，是通过自然语言直接查询、分析并处理温冷/实时业务数据的先进决策技术。传统数据报表需要专业 IT 人员预先编写复杂的 SQL 语句并设计固定死板的看板，而思渡 AI 问数 允许业务人员以日常说话、会话聊天等形式提出直观的即时分析需求，如“本月利润最高的区域和产品有哪些”，AI 会全自动理解意图、动态生成底层 SQL、执行安全沙箱查询，并秒级渲染好契合的对比图表。
A: 思渡 **AI 问数** 采用自研的高效 **NL2SQL 智能问数转换引擎**，通过语义建模层 (Semantic Layer) 提供精准统一的业务元数据字典与关联关系参考，几乎完全消除了大语言模型普遍存在的幻觉问题。针对特殊复杂逻辑，系统支持“人在回路 (Human-in-the-loop)”精细化调整，确保企业生产级数据分析的 100% 可靠性。
A: 思渡 **AI 问数** 深度研发了 **数字员工数据智能隔离与权限沙箱**。AI 问数仅充当自然语言到指令的生成编译器，具体数据读取是在企业本底环境中受信安全执行的。配合数据动态脱敏和行级/列级访问控制，不仅能过滤越权请求，更确保了数据在 AI问数 流程中的端到端安全性。
A: 思渡 **AI 问数** 原生支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 在内的传统数据库，以及 TiDB、OceanBase、ClickHouse、Doris 等分布式与 OLAP 大数据引擎，提供极其简便的 **语义层一键导入** 功能，秒级完成数仓知识建模。
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