“听不懂”是最常见也是最大的问题，用户在使用AI时，习惯于自然语言提问，难以避免出现一些业务中的“黑话”。

例如，在日常业务中经常提及的“北方大区”、“回款”等笼统表述，与CRM里的字段并非精确对应，无法被AI准确识别。

如果AI不能将企业数据与自然语言之间形成良好的衔接，那么“只问不答”、“答非所问”的情况将会变成常态。

——听不懂问题

通用大模型（LLM）本质上是基于概率的文本生成，它本身并不懂业务，更不懂企业的私有数据。它最擅长的是把话讲得漂亮，而不是把数算得准确。在它眼里，写一首诗和做一张财务报表没区别，只要句子通顺就行。

而用户最头疼的就是AI针对每个问题似乎都能给出很“顺理成章”的答案，然而仔细一看却发现是毫无数据依据的“正确的废话”。

对企业来说，数据分析是容不得半点“大概”和“也许”的。如果没有严谨的数据治理和指标体系作为“围栏”，AI 就会一本正经地胡说八道。前一秒还在分析趋势，后一秒可能就编造了一个从未存在的销售额。

——企业不敢用

大多数 AI 助手停留在对话框里，给出一个数据后就结束了。但真实的业务需求远不止 “查数取数”，更需要串联起归因分析、异常预警、工单派单、邮件推送等一系列后续行动。

对于一线业务而言，AI 真正的提效价值，从来不是单纯的 “对话式快速取数”，而是要依托数据模型与指标体系，穿透数据表象完成根因拆解，输出具备指导性的专业分析方案，形成从数据洞察到业务落地的完整闭环。

不具备 AI Agent 能力的对话式 BI，对企业而言只是一个 “快速查数机器人”。它虽能在基础取数环节实现小幅提效，却始终跳脱不了工具属性的桎梏，既无法成为真正赋能业务决策的专业咨询顾问，更难以突破企业数据价值落地的核心瓶颈。

——价值难落地

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  主动引导用户深挖数据价值、越用越聪明，让问数体验更准确、快速、友好。

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