在数智化转型浪潮中，企业对AI赋能数据查询的期待已从"有数据可用"升级为"数据精准可用"，从"工具升级"演变为"组织能力重构"。但企业面临的现实挑战却是：如何避免AI在复杂业务逻辑中产生"幻觉"，又如何将AI的智能解读能力与BI系统的结构化数据能力深度融合，最终形成"精准查询-智能解读-归因决策"的完整闭环？

本文将从数据模型与AI大模型的协同机制出发，结合企业真实应用场景，探讨这一技术融合的实现路径。

数据查询层：破解复杂关系与语义歧义

当前主流的AI问数方案普遍采用NL2SQL技术实现自然语言到SQL的转换，但企业数据查询的特殊性在于其"业务语义"与"技术实现"的天然断层。以"收入"指标为例，成长期抢市场的企业可能定义为"发货金额"，成熟期重资金的企业可能定义为"回款金额"；销售团队定义为“含税”口径，而财务团队一般指"不含税"口径。这种差异在跨部门协作中极易引发"数据幻觉"——大模型生成的SQL虽语法正确，却因业务语义缺失导致结果失真。

整体而言，其在企业级应用中存在三大先天缺陷：

1、复杂关系解析失效：在涉及多表关联、嵌套子查询的场景下（如"计算华东大区近3个月退货率TOP3品类的平均毛利率"），大模型生成的SQL语句准确率不够准确；

2、业务语义理解偏差：对"收入"等核心指标，不同企业存在发货确认/开票确认/收款确认等不同部门或不同语境下的定义方式，大模型难以自动适配；

3、时序逻辑处理混乱：在"2025年发货未收款"这类跨期指标计算中，大模型常出现时间边界判定错误；

典型应用场景：

某制造业客户的实践案例颇具代表性：当业务人员询问"Q3客户投诉率"时，大模型将"投诉"简单理解为CRM系统中的投诉工单数量，而企业实际需要考核的是"（客户反馈问题数量-重复问题数量）/订单量"。这种语义偏差直接导致分析结论与业务认知存在偏离度。

AI大模型：从数据翻译到决策支持

尽管数据模型解决了结构化查询的精度问题，但面对非结构化数据（如销售会话记录、客服工单）或需要业务洞察的场景，仍需AI大模型发挥价值。

企业可以从以下三个方面着手，进行优化调整：

1、提示词工程：

业务规则显式化：在提问中嵌入计算逻辑（如"按单据行计算发货未收款金额"）；

上下文约束：限定时间范围（2025年）、组织维度（华东大区）、数据来源（ERP系统）；

输出格式规范：要求返回"SQL执行计划+计算结果+可视化建议"的复合响应；

2、多模态分析：

结合BI系统的OLAP能力，对大模型生成的统计结果进行深度分析；

通过知识图谱关联企业内外部数据（如市场行情、供应链波动）；

运用时序分析预测"发货未收款"趋势对现金流的影响；

典型应用场景：

某零售企业通过大模型分析"2025年情人节期间，华东区线上渠道发货未收款金额同比增长30%"的原因时，系统不仅调取同期促销活动数据，还关联了物流时效投诉记录、竞品价格策略等外部数据，最终可以定位到根本原因并给出结合多方因素的解决方案。

归因分析层：从相关到因果的决策闭环

企业需要的不仅是数据呈现，更是可落地的改进方案。这就要求构建"数据验证-模型推演-AB测试"的闭环机制了：

在数据验证方面，检查指标口径一致性（如是否包含退货数据）、验证计算逻辑准确性（如"发货未收款"是否排除预收款订单）、确认数据源可靠性（如是否包含测试环境数据）等。

其次进行模型推演，构建仿真沙箱，模拟调整信用政策后"发货未收款"的变化趋势；

进行敏感性分析，测算不同账期对现金流周转天数的影响；最后进行风险预警，如当某客户"发货未收款"超过信用额度阈值时自动触发审批流程。

之后进行AB测试，也就是将大模型建议的改进措施拆解为可执行的运营动作，通过数字化运营平台（如营销自动化系统）进行小范围验证，再根据实时数据反馈动态调整策略。

典型应用场景：

某企业通过归因分析发现"发货未收款"高企的根源在于"客户资质审核标准模糊"，系统自动生成三套改进方案：方案A：收紧信用评估模型（预计回款周期缩短5天，但可能损失3%客户）；方案B：引入供应链金融产品（需新增200万/年成本）；方案C：建立分级预警机制（对高风险客户实施发货前预付款）。通过在3个区域市场进行AB测试，最终选择C方案并推广至全国。

企业级数据分析的本质可以算是"业务认知的数字化编码"。用友认为对于企业而言，将数据模型的确定性计算能力与AI大模型的场景化理解能力深度融合，才能破解"数据幻觉"困局，真正实现从"看见数据"到"驱动业务"的跨越。