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长安汽车联合北极九章打造智能问数AI助手,需求响应效率翻倍
长安汽车依托北极九章DataGPT打造集团内部对话式问数工具,应用于产品策划、市场营销、客户管理等多场景,满足海量高频分析与数据报告需求;看数人与取数人合二为一,需求响应效率翻倍,分析灵活度指数级提升。
需求响应效率翻倍,分析灵活度指数级提升
重庆长安汽车股份有限公司发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
需求响应效率
看数/取数合二为一,效率翻倍
来源披露
分析灵活度
指数级提升,业务用户自助用数
来源披露
企业痛点
制造业智能问数NL2SQL
01
业务背景
集团内部各业务团队有海量、高频的数据分析与报告需求,传统取数流程长、门槛高。
02
遇到的问题
业务人员取数依赖分析师,响应慢;缺乏统一语义层,数据口径不一致。
03
AI 解决方案
基于北极九章DataGPT构建对话式问数工具,结合大模型与小模型实现语义理解到数据解释、行动建议全流程闭环;以专利数据分析语言模型保障NL2SQL准确稳定,规避幻觉。
- 1引入北极九章DataGPT对话式问数平台
- 2构建统一语义层与指标管理
- 3在研、产、供、销等场景试点
- 4沉淀业务知识保障NL2SQL准确稳定
04
实施结果
需求响应效率:看数/取数合二为一,效率翻倍(翻倍)
分析灵活度:指数级提升,业务用户自助用数
05
风险与边界
NL2SQL需统一语义层保障口径一致,避免幻觉。
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,由北极九章(DataGPT)落地(落地客户:长安汽车集团),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
大型制造集团、多业务线企业
前置条件
统一数据语义层、指标管理体系
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。
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