成功可信度高
软件与互联网 · 企业知识库
京东零售打造ChatBI，以自然语言对话简化复杂BI工作
京东零售内部打造基于GPT大语言模型的ChatBI（AI数据分析师），通过意图识别、实体提取、知识库交互与数据分析应用扩展，提供快速直观的数据查询分析服务，降低技术门槛、提高分析效率，让一线业务人员像与真人合作一样解决数据问题。
自然语言对话式BI，分析师时间释放
北京京东世纪贸易有限公司（京东零售）发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
技术门槛
自然语言对话即可取数，无需写代码
来源披露
分析效率
快速定位问题并辅助决策
来源披露
分析师价值
释放分析师时间专注高层次分析
来源披露
企业痛点
软件与互联网ChatBI知识库
01
业务背景
京东零售业务复杂、指标众多，业务人员使用传统BI需学习复杂操作或编写代码。
02
遇到的问题
复杂BI操作门槛高，分析师时间被重复性取数占据，一线业务难以自助用数。
03
AI 解决方案
构建ChatBI，基于GPT大模型做意图识别与实体提取，结合知识库交互与数据分析应用扩展；将分析师思路与业务知识沉淀到知识库，为一线提供专业支持并自动化分析。
- 1基于GPT大模型构建ChatBI对话引擎
- 2建设业务知识库沉淀分析思路
- 3对接内部BI与数据集
- 4在多条业务线推广自助分析
04
实施结果
技术门槛：自然语言对话即可取数，无需写代码
分析效率：快速定位问题并辅助决策
分析师价值：释放分析师时间专注高层次分析
05
风险与边界
需知识库保障回答准确性与口径一致。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例来自沙丘社区评选的“大模型+数据分析”最佳实践TOP10，由京东零售落地（落地客户：京东零售），展示了对话式数据分析（ChatBI/NL2SQL）在企业数据驱动决策中的价值，建议结合自身数据基础设施参考落地。
适合
电商、互联网等数据密集企业
前置条件
GPT大模型、业务知识库、BI对接
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：沙丘社区《2024中国“大模型+数据分析”最佳实践案例TOP10》 · 沙丘社区 · 2024