近日，第六届 HiPM 产品创新力峰会在深圳举行。每日互动（个推）携 AIBI 智能运营产品亮相，并在 "AI ✖运营：如何驱动产品增长 " 论坛发表《从看懂数据到驱动增长》主题演讲，分享 AI 如何从数据分析走向运营执行，为产品增长提供支持。

近两年，用好大模型已成为商业智能（BI）行业的重要发展方向。据 IDC 统计，2025 年国内 BI 市场中，具备 AI 对话分析能力的产品占比已超过 70%。然而，在已部署 AI 问数产品（ChatBI）的企业中，业务部门实际使用率不足 30%。从产品能力的普及到业务场景的持续使用，AI 问数仍有一道需要跨越的门槛。

为什么 " 能问数 " 尚未转化为 " 用得好 "？结合自身实践，个推认为，影响 AI 问数落地的关键，不仅在于模型能力，更在于业务口径、运营衔接与结果可信度三个环节。

首先，业务口径难以统一。" 新客 ""GMV"" 环比 " 等常用表达，在企业数据体系中可能对应多张数据表和多套计算规则。模型能够理解问题，并不意味着它能够准确识别企业在当前业务场景下采用的口径。

其次，分析与行动之间存在断点。现有问数工具多聚焦于回答 " 数据是多少 "，但业务人员还需要知道 " 为什么变化 "" 接下来做什么 "，并将分析结论落实为具体的运营动作。

最后，分析结果需要经得起真实业务环境的检验。数据延迟、空值、跨表关联等问题，都可能影响结果的准确性。如果结论缺少可核验的数据来源和计算依据，业务人员就难以建立持续使用的信任。

个推 AIBI：以可信语义为底座，打通从问数到执行的运营闭环

围绕这三个关键环节，个推将 AIBI 的产品设计从单点问数延伸至完整的运营流程，让数据分析更贴近业务决策与执行需求。

统一业务语义，让分析建立在一致的口径之上。 AIBI 将业务对象、指标口径、规则、关系、权限与证据纳入统一的业务语义本体，为数据理解和分析提供共同依据。这一设计着眼于企业现有的数据治理基础，将分散在系统、文档和人员经验中的业务知识逐步沉淀为可管理、可复用的语义资产，减少理解偏差与反复核对口径的成本。

衔接运营执行，让分析结论转化为具体行动。 AIBI 的输出不止于查询结果，还包括可供确认和执行的运营计划，涵盖目标人群、权益与内容、触达渠道、执行时间等要素。规划、分析、洞察、策略、质检等多个 Agent 协同工作，覆盖从智能问数、策略制定到执行反馈与效果归因的全链路。其中，涉及用户实际触达的策略，须经人工确认后方可执行。

提供可核验的依据，让分析结果值得信任。 AIBI 将事实计算与语言理解分离，由确定性查询产出数据事实，由模型理解问题、解释结论，并为分析结果标注数据来源与证据，便于业务人员核验。其智能问数模块在全球最难 NL2SQL 评测 BIRD-Bench 中，取得了效率全球第四、准确率全球第六的成绩，为复杂数据环境下的问数能力提供了技术验证。

从场景应用到能力沉淀，让 AI 融入日常运营

融合个推十余年的数据服务经验、覆盖 10 亿 + 终端的数据能力与 AI 技术，AIBI 致力于成为企业 " 懂数据、会运营、能沉淀 " 的专业 AI 经理人：既帮助业务人员理解数据、制定策略，也将分析方法和运营经验沉淀为企业可复用的能力资产。

目前，AIBI 已在内容、电商、教育、本地生活、金融等多个行业开展应用验证，覆盖沉默用户促活、会员付费预测与扩量、新用户留存提升、高价值用户挖掘、用户分层运营，以及指标异动排查与归因等典型场景。围绕这些具体需求，AIBI 将问数、分析与运营动作连接起来，推动数据能力融入业务日常。

AI 问数的价值，最终要由业务是否持续使用、能否支持有效决策并产生实际结果来衡量，关键在于让可信的分析结论进入运营流程，并在执行与反馈中持续积累业务能力。

无论您正在推进 AI 问数的选型与落地，还是希望提升分析效率、打通运营闭环，都欢迎来到现场，共同探讨 AI 驱动产品增长的实现路径。