國(guó)內(nèi)有這樣一家IT公司

他們被稱為「軟件界的胖東來(lái)」

還有人叫他們「無(wú)錫小華為」

他們把公司總部從南京遷到無(wú)錫

理由聽起來(lái)「匪夷所思」

他們堅(jiān)持「永不上市、利潤(rùn)共享」

主動(dòng)限制創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)收入

老板連獨(dú)立辦公室都沒有

他們的固執(zhí)地相信校招

應(yīng)屆畢業(yè)生占比70%+

他們2006年成立，創(chuàng)業(yè)19年

服務(wù)了中國(guó)500強(qiáng)客戶的359家

以及制造業(yè)百?gòu)?qiáng)中的80家

2024年銷售額突破15.7億

連續(xù)8年霸榜中國(guó)BI與分析軟件市場(chǎng)

成為軟件業(yè)的“燈塔工廠”

怎么樣，你猜到他們是誰(shuí)了嗎？

沒錯(cuò)，這家神奇的公司就是

在剛剛結(jié)束的

2025帆軟第七屆智數(shù)大會(huì)上

這家企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的“扛把子”

又放出了一系列大招

首先，面對(duì)呼嘯而來(lái)的大模型

帆軟打出了一套組合拳

「AI原生的可信數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品組合」

大模型很熱，但帆軟很冷靜

如何用好大模型的長(zhǎng)處？

如何解決大模型的短板？

帆軟的理念一直是以客戶為中心

他們?cè)谂c客戶需求交流和實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)

大模型要效果好，場(chǎng)景得聚焦

高質(zhì)量數(shù)據(jù)是核心

模型再?gòu)?qiáng)，碰上“臟數(shù)據(jù)”也抓瞎

同時(shí)，大模型放大了數(shù)據(jù)價(jià)值

也可能放大了“數(shù)據(jù)幻覺”

由于推理過程不透明像黑盒

輸出的分析結(jié)果常被質(zhì)疑

想要去驗(yàn)證中間過程，門檻極高

比如，有些工具會(huì)讓大模型輸出

Python代碼來(lái)跑數(shù)據(jù)分析

普通用戶幾乎無(wú)從下手

客戶需要一個(gè)可信的分析過程

這個(gè)過程還必須能

“簡(jiǎn)單且快速驗(yàn)證”

正是基于這樣的客戶需求

帆軟打出了這套「組合拳」

?

先把自家產(chǎn)品打通

通過統(tǒng)一通訊錄、權(quán)限、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

完成自家多個(gè)旗艦產(chǎn)品的鏈接

有了一體化平臺(tái)層作為底座

企業(yè)經(jīng)營(yíng)不再分散在孤島產(chǎn)品里

?把FineBI（數(shù)據(jù)分析）、FineReport（報(bào)表&財(cái)務(wù)系統(tǒng)）、簡(jiǎn)道云（會(huì)議&流程協(xié)作）串聯(lián)起來(lái)；
?形成“數(shù)據(jù)輸入—戰(zhàn)略討論—預(yù)算決策—問題改進(jìn)—進(jìn)展復(fù)盤”的閉環(huán)。

這一招就挺絕的

經(jīng)營(yíng)中的分析和動(dòng)作

在產(chǎn)品組合中完全被打通

?

為大模型提供可信數(shù)據(jù)

并訓(xùn)練細(xì)分垂直模型

經(jīng)過IT和業(yè)務(wù)沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)

其實(shí)就是企業(yè)的可信數(shù)據(jù)

把可信數(shù)據(jù)的檢索結(jié)果交給大模型

讓大模型組織數(shù)據(jù)、開啟腦洞

最終得到可讀性更好的分析結(jié)果

比如，志邦家居采用 FineChatBI

把沉淀的高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練成垂直模型

業(yè)務(wù)人員通過聊天就定制看板

還能一路追問和定位源頭，準(zhǔn)確率超高

?

提供可信數(shù)據(jù)驗(yàn)證方案

這事交給FineDataLink就妥了

FineDataLink是個(gè)數(shù)據(jù)集成與治理平臺(tái)

自動(dòng)對(duì)接上百平臺(tái)數(shù)據(jù)，定時(shí)采集清洗

還擁有統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理能力

保證數(shù)據(jù)口徑一致的同時(shí)

還具備更高的時(shí)效性

最后，可以在任意使用數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)處

反查它從哪兒來(lái)的

這個(gè)“全程可追蹤”

才是真正讓數(shù)據(jù)可信的底層保障

至此，帆軟通過這一套組合拳

聚焦了大模型的細(xì)分使用場(chǎng)景

讓企業(yè)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域使用大模型時(shí)

數(shù)據(jù)可信、過程可信、結(jié)果可信

準(zhǔn)確性可驗(yàn)證，個(gè)性化可定制

好了，大模型落地的問題解決了

那么，如何讓大模型更懂企業(yè)業(yè)務(wù)

并給企業(yè)一個(gè)長(zhǎng)期有效的大模型工具？

帆軟放出了第二個(gè)大招

旗艦產(chǎn)品FineBI 7.0

2025重磅升級(jí)，重新定義 AI+BI

FineBI7.0特別強(qiáng)調(diào)指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值

所謂指標(biāo)驅(qū)動(dòng)，就是別拍腦袋做決策

用清晰統(tǒng)一的指標(biāo)體系來(lái)管業(yè)務(wù)

但「指標(biāo)驅(qū)動(dòng)」很難

企業(yè)經(jīng)常掉進(jìn)四個(gè)坑

?不會(huì)定：指標(biāo)只盯財(cái)務(wù)，不承接戰(zhàn)略也不牽引業(yè)務(wù)；
?不會(huì)拆：把指標(biāo)拆成數(shù)字游戲，和業(yè)務(wù)邏輯對(duì)不上；
?不分析：指標(biāo)只是死數(shù)字，沒人深挖異常背后的原因；
?不迭代：指標(biāo)越堆越多，最后滿屏報(bào)表，看得人頭大。

FineBI 7.0這次更新

要幫企業(yè)把“指標(biāo)脈絡(luò)”打通

讓數(shù)據(jù)更可信、分析更智能、用起來(lái)更簡(jiǎn)單

?對(duì)管理層來(lái)說

有了統(tǒng)一的指標(biāo)池

避免各部門各說各話

?對(duì)業(yè)務(wù)層來(lái)說

自助取數(shù)，AI問答大大降低門檻

讓更多人自己做分析

?對(duì)數(shù)據(jù)/IT團(tuán)隊(duì)

指標(biāo)定義后全局可用

不再構(gòu)建新寬表，擺脫重復(fù)SQL苦力活

看起來(lái)不錯(cuò)，具體怎么落地呢？

FineBI 7.0支持5大新特性

全面輔助指標(biāo)體系落地

看完帆軟的智數(shù)大會(huì)

我有一點(diǎn)感慨

帆軟這家公司太務(wù)實(shí)了。
帆軟并沒有一味渲染大模型能力有多強(qiáng)，也沒有給客戶畫AI大餅，而是明確的告訴客戶——
大模型的能力邊界在哪里，企業(yè)應(yīng)該如何揚(yáng)長(zhǎng)避短，在自有IT建設(shè)和可信數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，滿足管理團(tuán)隊(duì)、業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)人員的需求，讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力，而不是用于大模型炫技。

而這，其實(shí)也是帆軟的成功密碼

帆軟之所以能連續(xù)霸榜9年

不是帆軟本身多厲害

而是帆軟始終以客戶為中心

正如帆軟創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)Peter所說

也正是這樣的價(jià)值觀

讓帆軟與客戶互相成就