第十八屆 CIO 價值學院第三堂課會後報導
為協助企業提升資料價值，FineChatBI 採用「混合多模型 + NL2DSL」技術架構，用戶能以自然語言來查詢與分析資料，並享有 20 倍以上查詢效率。而帆軟可提供完善技術支援服務，助企業持續優化問答BI體驗與精準度。
文／林裕洋
為提升資料查詢的速度與效益，帶動企業引進 ChatBI 浪潮。然綜觀企業導入 ChatBI 專案過程中，大致上會面臨「價值認知陷阱」、「開箱即用陷阱」、「IT 孤軍奮戰陷阱」、「大模型依賴陷阱」、「替代 BI 陷阱」等五大挑戰，最終導致成本急劇攀升。而帆軟推出的 FineChatBI 解決方案，提供一種低門檻、對話式的數據消費體驗，讓企業能以自然語言方式來查詢和分析數據，以高效率落實 ChatBI 應用，透過實際成效帶動後續持續投入與建設。
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帆軟總經理王人賢指出，帆軟推出 FineChatBI 助企業實現「零門檻直接上手」的目標，讓用戶無論透過手機或電腦等隨時隨地都能提問，並在幾秒鐘內就能得到答案，告別漫長等待與保證業務思考的連貫性。這款產品在企業中三大主要應用場景，分別是「業務自助查數」、「全域數據盤點與管理」、「智能分析與決策輔助」等，可大幅提升員工的工作效率。相較於傳統等待 IT 幫忙取數，順利讓業務查詢時間可縮短 20 倍，也帶動數據用戶量增加 3 倍以上，達到讓資料發揮最大價值的目的。
混合多模型 回覆問題快又準
大語言模型往往存在「回覆無法聚焦」的致命問題，所以帆軟 FineChatBI 採用「混合多模型 + NL2DSL」技術架構，即以 Deepseek、OpenAI、Llama 等大型語言模型結合帆軟自研語意解析小模型，可將複雜分析類問題轉變成一組簡單的數據查詢問題，達到結果可控、可信、性能最優且上手門檻低等目的。而大語言模型可專注自身擅長的工作，如「問答解析增強」、「提供分析思路建議」、「生成解讀報告」、「知識自動配置」等。
王人賢表示，FineChatBI 採用成熟的 FineBI 基礎架構，可提供企業級的資料應用，如「數據建模」、「分析函數」、「權限管控」、「純地端部署」。只是 FineChatBI 是企業級 AI 專案，而非開箱即用的消費端產品，自然需經過問答場景構建、資料準備、問答知識庫配置、試運行，以及上線持續營運等多階段過程。或許初始準確率可能僅有 58%，但經過帆軟技術團隊的精調和優化可大幅提升至 92.79%，可說是企業推動 ChatBI 的首選方案。
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