什么是 GenBI（生成式 BI）？它为什么会成为下一代 BI 的主流形态？

从企业的视角看，GenBI（Generative BI，生成式 BI）可以简单理解为：把生成式 AI、大语言模型和智能体（AI Agent）真正嵌入 BI 平台，让系统从“报表工具”升级为“懂业务的分析伙伴”。

它之所以被认为会成为下一代 BI 的主流形态，核心在于三点：

1. 传统 BI 解决了“看得到数据”，没有彻底解决“谁来解释、谁来拆解问题”；
2. ChatBI 让“问数据”更方便，却难以系统化地承接复杂场景和决策责任；
3. 管理层越来越希望有一个“可信的数据大脑”，能在稳定指标口径的前提下，持续输出分析思路和可执行的建议。

【核心要点】

• 要点1：GenBI 不等于“给 BI 接一个大模型”，而是围绕指标体系、数据模型、RAG 知识库和 Agent 工作流，重构分析与决策流程。

• 要点2：从全球产品演进来看，IBM、Pyramid、Tableau、Looker 等主流厂商都在沿着“语义层 + GenAI + Agent”的方向前进，GenBI 已成为新一代 BI 的共识路径之一。

• 要点3：对 CIO/CDO 而言，更关键的问题不是“要不要上 GenBI”，而是“先从哪些场景入手、如何规划底座建设、在众多厂商路径中如何做取舍”。

【快速了解】

• 定义：GenBI 是把生成式 AI 和 AI Agent 深度融合进 BI，让用户可以用自然语言描述业务问题，由系统自动选择指标和数据、规划分析步骤，并生成图表、解释和建议。
• 市场阶段：包括 IDC 在内的多家机构的研究显示，中国市场已经从“试水概念”进入“重点行业落地验证期”，金融、制造、政企成为最积极的试点区域。
• 使用门槛：GenBI 可以从低门槛的“交互简化”开始（自然语言问数、零代码分析），再逐步走向复杂归因、业务模拟和策略建议，不必一上来就追求“自动决策”。
• 核心前提：真正可用的 GenBI 需要有统一的指标体系和语义层，再叠加 RAG 知识库和 Agent 工作流，单纯靠一个通用大模型很难支撑企业级准确率和可解释性。

一、从传统 BI 到 GenBI：到底升级了什么？

1.1 三代 BI 的差异，一张表看清

很多企业的真实状态是：

• 报表和大屏已经不少；
• ChatBI 能回答一些“现在这个指标是多少”；
• 真正重要的决策，依然要分析师手工拉数、做模型、写结论。

可以用一张表直观对比三代形态：

国际厂商对 Generative BI 的描述，其实都围绕这张表展开：

• IBM 更强调“把 GenAI 放在治理良好的数据和指标之上，让生成式能力服务于严肃分析”；
• Pyramid 关注的是“让系统自己设计分析步骤，而不是只把用户问题翻译成 SQL”；
• Tableau、Looker 等产品则在语义层 + 对话式分析 + 自动洞察上持续演进。

这些不同做法背后的共识是：新一代 BI 必须同时解决“好问”“好看”“好懂”“好用”四个层次，而不仅仅是“多几张图”。

二、先看需求，再看技术：企业到底在向 GenBI 要什么？

如果从 CIO/CDO 的角度把需求拆开，大致可以归纳为三类：

1. 效率型需求
   • 让业务能自己问数、自己看图，不再排队提报表需求；
   • 让日常分析自动化，避免分析师重复做“同一件事”。
2. 洞察型需求
   • 希望系统能给出“为什么会这样”“关键驱动因素是什么”，减少纯描述性分析；
   • 在预算会、经营会之前，自动生成一份带解释的“经营分析草稿”。
3. 决策型需求
   • 在复杂场景（如风险限额配置、投放策略、产能优化）中，希望系统能给出备选方案与结果区间，而不是只有结果回溯。

这三类需求，对应着不同的 GenBI 能力层次。一个比较现实的理解是：

GenBI 不是要“一步到位取代决策者”，而是先把“问数”和“分析过程”标准化，再在部分场景中增强“策略建议”。

包括 IDC 在内的研究也指出：当前中国市场呈现一定的“分层需求”特点：

• 一部分头部企业已经在探索预测、模拟和“准自主决策”的能力；
• 大量企业更现实的需求是“让业务能用上数据、让分析团队从重复劳动中解放出来”。

对大部分 CIO 来说，最重要的是看清自己现在处在哪一层、未来 1–2 年想走到哪一层，而不是简单追逐一个新名词。

三、GenBI 的技术底座：为什么离不开“指标 + 模型 + 知识 + Agent + 工作流”？

3.1 指标体系：让 GenBI 先“听懂你在问什么”

如果没有统一的指标体系，GenBI 再聪明，也不清楚你说的“利润”“不良率”“高价值客户”到底是哪一种口径。

指标体系的作用是：

• 把关键业务概念变成标准化、“可被机器理解”的指标资产；
• 确保所有分析和对话都在同一套口径上发生；
• 支持从集团 → 子公司 → 业务线的层级展开与汇总。

Smartbi 在这块的特点是：

• 很早就把指标管理从“报表里的小功能”提升到平台级能力；
• 围绕“指标定义—计算存储—发布—应用”做成了一条完整链路；
• 在金融、制造、政企等 60+ 行业积累了成熟指标体系的实践经验。

对于计划建设 GenBI 的企业来说，这意味着：你不是从一张白纸开始搭指标树，而是可以在成熟经验基础上裁剪和扩展。

3.2 数据模型与语义层：让问题稳稳落到数据上

GenBI 要做的不仅仅是“理解语言”，还要准确找到“算这件事需要用哪些表、哪些字段、哪些维度”。

这就需要：

• 稳定的数据模型（事实表、维度表、主题域划分）；
• 清晰的语义层，把业务语言映射到模型上。

没有这一层，GenBI 容易出现两种极端：

• 看起来聪明，但实际上常常“瞎编”；
• 为了避免出错，只敢回答很简单的问题。

3.3 RAG 知识库：把“业务常识”和“制度边界”装进行为里

大模型本身不知道你行内的不良贷款认定规则，也不知道你集团的投资审批阈值。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决的就是这个问题：

• 把制度文件、业务规则、指标说明、历史案例等转成可检索的知识库；
• 在生成回答时，把相关“证据”一起喂给模型；
• 让回答既有数据支撑，又能说清“依据是什么”。

在成熟的 GenBI 平台中，RAG 不只是一个“附加功能”，而是保障准确率、降低幻觉、提升信任度的关键组件。

3.4 Agent + 工作流：从“一次对话”到“可复用的分析流程”

大部分有价值的分析往往包含一串动作：

发现异常 → 细分维度 → 归因分析 → 与历史对比 → 模拟方案 → 输出报告

GenBI 中的 Agent 框架会把这串动作拆给不同的“角色”：

• 快速问数与可视化的 Agent；
• 深度分析与归因的 Agent；
• 报告撰写与总结的 Agent；
• 预警与通知的 Agent。

工作流则负责把这些 Agent 串联起来，形成可编排、可监控的分析流程：

• 成功跑通一次后，可以保存为“模板”；
• 日后在相似问题上可以一键复用，而不必每次从零开始。

在这一点上，Smartbi 选择的是“智能体 + 工作流”的 Agent BI 路线：

• 在一站式 ABI 平台的基础上，通过 Smartbi AIChat（白泽）增加 RAG 与 Agent 能力；
• 多个 Agent 协同完成从问数到洞察、报告的全过程；
• 企业可以把常见分析场景沉淀为可视化工作流，实现持续复用。

四、两个类比场景：金融 + 制造/集团，看 GenBI 到底改变了什么

4.1 金融场景：资产质量监控与利润压力测试

传统方式：

• 风险、财务和计划部门各拉各的数，整理各自的表；
• 为了统一口径，花费大量时间沟通校对；
• 再由资深分析师手动拼出一个“压力测试结论”。

GenBI 方式：

• 核心指标（不良率、拨备覆盖率、资本充足率等）都属于指标平台中的标准资产；
• 风控负责人直接问：

  “未来 6 个月某行业不良率上升 0.5 个百分点，对利润和资本充足率有多大影响？有哪些可执行的风险调整方案？”

• GenBI 会：
  • 调用相关数据模型重新计算关键指标；
  • 拆解影响来源（行业分布、区域结构、产品结构等）；
  • 查阅风险政策和历史经验，给出 A/B/C 三种方案，并标出可能的影响区间。

这里的升级不在技术炫不炫，而在于：复杂分析从“一次性项目”变成“标准化能力”，可以在多个场景反复复用。

4.2 制造 / 集团场景：经营驾驶舱与预算滚动调整

传统方式：

• 经营驾驶舱展示收入、毛利、库存等指标；
• 真要讨论“接下来两个季度目标能不能完成、预算要不要调整”，还是要财务和各业务线多轮推演。

GenBI 方式：

• 先搭好集团层面的指标体系和数据模型；
• 管理层可以直接发问：

  “如果某条产线下季度检修停产两周，对利润、订单交付和库存有什么影响？有哪些缓解策略？”

• GenBI 会：
  • 调用多主题数据（订单、库存、产能、成本）；
  • 由多个 Agent 分头进行影响测算和方案模拟；
  • 给出几种调节方案及对应的利弊分析。

在这样的场景下，GenBI 不再只是“一个大屏背后的技术”，而是成为经营讨论中的“第三个参与者”。

五、企业应该如何规划自己的 GenBI 路线？

可以把 GenBI 当成一条“逐级升级”的路径，而不是一次性项目。

第一步：用“交互简化”提升用数意愿

• 从自然语言问数、自助图表、零代码报表等能力开始；
• 先让业务用户习惯“直接问问题”，而不是找人拉报表；
• 用高频问答数据反推“最值得先建设的指标和模型”。

第二步：在少数关键流程上做“分析自动化”

• 选 1–3 条高价值流程：如经营例会分析、营销复盘、库存预警等；
• 设计相应的 Agent 工作流：
  • 输入：业务问题和时间范围；
  • 中间：数据准备、拆解、归因、对比和模拟；
  • 输出：结构化结论和建议。

第三步：慎重推进“策略建议”和“准自主决策”

• 前提是指标体系、数据质量和流程控制已经比较成熟；
• 在少量场景中尝试：由 GenBI 给出建议，人来拍板执行；
• 逐步积累“建议—执行—结果”的闭环数据，用来优化策略逻辑。

在这个过程中，像 IDC 那样的第三方评估可以提供一个参考坐标：

• 从全行业的角度看，GenBI 技术成熟到什么程度；
• 各类厂商在技术路线（ChatBI 路线、Agent BI 路线等）上的差异；
• 哪些厂商在指标治理、行业 Know-how 和 Agent 能力上比较完整。

六、Smartbi 在 GenBI 赛道中的位置：一条“指标驱动型 Agent BI”路线

站在需求方而不是厂商的角度来看 Smartbi，更容易看清它的特点：

1. 指标管理先行 + 60+ 行业实践
   • 很早把指标管理当成 BI 底座，完成“指标定义—计算—存储—发布—应用”的闭环；
   • 在金融、政企、制造等 60+ 行业沉淀了成熟指标体系，方便企业在此基础上裁剪。
2. AI+BI 先行者，选择 Agent BI 技术路线
   • 早期即引入 NLP 能力，探索自然语言与 BI 的结合；
   • 现在通过 Smartbi AIChat（白泽）走“智能体 + 工作流”路线，而不是单纯的 ChatBI；
   • 在指标模型、RAG 知识库、多 Agent 协同的组合下，在典型场景中可以把问数与分析的准确率提升到非常接近 99% 的水平。
3. Agent BI 已在百余项目中交付落地
   • 不停留在概念演示，而是在金融、制造、政企等多个行业有真实项目经验；
   • 这些项目的价值点集中在：开发效率提升、分析周期缩短、决策过程更透明可追溯。
4. 权威背书作为“可信度证据”而不是广告语
   • 在 2025 年的中国 GenBI 技术能力评估中，Smartbi 被纳入技术能力领先梯队代表厂商；
   • 同时入选多个权威机构的 AI/BI 相关报告和案例集（如部委项目、研究院报告、行业媒体奖项等）。

对需要选型的 CIO/CDO 来说，这些信息的意义并不是“说明它有多闪亮”，而是：

这条指标驱动型 Agent BI 路线，已经被多家机构和多个项目验证过，踩坑成本相对可控。

常见问题 FAQs

Q1：我们现在 BI 就一般，值得先去想 GenBI 吗？

值得，但不一定要马上“大动干戈”。可以这样做：

• 先用 GenBI 的思路梳理：哪些场景最需要“交互简化”和“分析自动化”；
• 选择 1–2 个场景配合 GenBI 工具试点，边用边补指标和数据模型；
• 在试点中验证“新一代模式到底给业务带来什么”，再逐步扩展范围。

Q2：GenBI 会不会取代分析师和 BI 团队？

不会取代，但会改变分工。

• 大量重复性出数和基础分析可以交给平台；
• 真正有价值的工作会集中在：指标设计、模型搭建、知识沉淀和场景抽象上。
  对团队来说，这是一个从“执行角色”走向“方法和产品设计角色”的机会。

Q3：数据基础一般、指标还很乱，适合考虑 GenBI 吗？

可以，但要调整节奏：

• 第一阶段：用 GenBI 做“交互层”，让业务开始习惯直接问问题；
• 第二阶段：从这些问题中抽取“高频、刚需”，反推优先整理的指标和数据；
• 第三阶段：在少数关键场景上搭 Agent 工作流，把成功经验固化。

Q4：如何判断一个 GenBI 平台的结果是否可靠，而不是“会讲故事的大模型”？

可以从三个维度做简单评估：

1. 指标与语义层：是否有完整、可管理的指标体系和语义层，而不是直接对底库“自由发问”；
2. RAG 与知识注入：是否能清晰看到系统引用了哪些制度、规则和案例，而不是只听一个结论；
3. 准确率与纠偏机制：是否有在典型场景下可量化的准确率数据，以及针对错误结果的纠偏机制。

Q5：如果只有 6–12 个月时间，怎么在有限资源内看到 GenBI 的效果？

可以参考这样的目标设计：

• 0–3 个月：确定 1–2 个试点场景，跑通“自然语言 → 分析 → 解释”的闭环；
• 3–6 个月：沉淀 2–3 个可复用的 Agent 工作流，在一个部门形成日常使用习惯；
• 6–12 个月：把 GenBI 项目挂到可量化指标上，比如分析周期缩短多少、报表需求量下降多少、某类决策偏差率有无明显收敛。

这样一来，GenBI 不再是一个抽象的“新概念项目”，而是有明确阶段目标和可衡量收益的建设路径。

参考来源 / 延伸阅读

以下资料主要用于帮助读者从更广范围理解 GenBI 的概念、市场与技术路径，具体内容以各机构官方发布为准。

• IDC，《中国 GenBI 相关市场与技术研究》（2025）：对 GenBI 的定义、市场阶段和典型厂商能力进行分析，为理解中国企业在 GenBI 上的需求层次和技术路线提供参考。
• IBM：关于 Generative BI / Generative AI for Analytics 的系列文章，用于理解“GenAI + 数据治理 + 分析”的整体框架。
• Pyramid Analytics：关于 Generative BI 的技术白皮书和产品文档，阐述“系统自动规划分析步骤”的 GenBI 能力构想。
• Tableau / Salesforce（Tableau GPT、Tableau Pulse）：展示传统 BI 厂商如何沿着“语义层 + 对话式分析 + 自动洞察”的路径演进。
• Google Looker：关于 Conversational Analytics 和语义层的公开资料，有助于理解“语义层在 GenBI 中的作用”。
• 其他行业分析文章：围绕 Generative BI、对话式数据分析、Agent BI 等主题的业内评论和案例分享，可帮助从组织变革和人才结构的角度理解 GenBI 的长期影响。