ChatBI通常使用NL2SQL（自然语言到SQL）技术，通过大语言模型将用户的自然语言查询转换为SQL语句。然而，目前的NL2SQL技术还远未成熟，尤其是在处理复杂查询和跨表查询时，生成SQL的准确率较低，这直接导致了提数不准的问题。开源的NL2SQL工具虽然众多，但真正能够落地到实际工程应用中的并不多，因为它们往往缺乏处理复杂BI计算和保证结果正确性的能力。
与ChatBI相比，数势科技SwiftAgent 可通过指标语义+标签语义让大模型能够准确理解企业数据。在多源的数据链接能力，SwiftAgent 不仅处理结构化数据，更能结合文档、视频、图像、音频等非结构化数据，为用户提供更为丰富、多元的数据分析结论。同时，用户可干预机制则允许用户深度参与分析过程，通过确认、点赞等方式与系统进行交互，实现产品的持续学习与进化。此外，数据实时化是SwiftAgent 的另一大亮点，通过高效的加速引擎，我们能在秒级内构建任何维度的指标标签，确保用户在使用数据时能够即时获取所需信息。
数据查询零门槛，业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，结合大模型和AI Agent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言；能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整查询，更加精准地满足用户需求；将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在相似问询场景中直接提供结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力等。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待，管理团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且提供归因分析与策略建议的数据分析体验。无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及异常分析，无需等待秒级获取企业核心经营数据；能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推送洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助管理团队进行策略建议；提供强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势异常，精确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面提升数据洞察能力。
统一口径零幻觉，技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅提升技术团队的工作效率。
总而言之，数据分析可以帮助企业理解市场需求、优化产品服务、提升客户体验、降低成本风险、增强竞争优势等。数势SwiftAgent解决了ChatBI数据分析不精准的问题，还可以基于人群的多维交叉分析，实现多源异构的数据接入，解决数据结构与维度单一化问题，更能通过更自然的方式引导用户，并将AI思考过程白盒化，解决人机难融合的问题等等，是企业数字化转型必不可缺的重要工具。
