ChatBI是一种采用对话交互方式的商业智能产品，它允许用户通过自然语言查询数据，从而使得数据分析过程更加直观、灵活和高效。目前市面上的ChatBI通常使用的是NL2SQL的技术路径，即通过大语言模型直接生成SQL，这种解决方案容易出现数据查询准确率低，通常准确率在60%-70%，如果跨表查询或者多表关联查询准确率会更低。
数势科技SwiftAgent在大模型和AIAgent加持下，通过建立业务指标、人货场标签等易于理解的语义层，将自然语言解析到指标和标签语义（NaturalLanguagetoMetrics&Label），即可实现相比ChatBI更精准的数据洞察，解决大模型对底层业务语义难理解的问题。这款基于大模型的智能分析助手，旨在让每一位企业用户都能轻松运用，在各自的业务领域进行深度数据分析，辅助业务决策。
SwiftAgent拥有五大产品亮点，统一语义层的架构设计；多源的数据链接能力；用户可干预的灵活机制；可持续性的反思学习能力，以及高效的数据加速引擎。特别是数据分析领域，我们深知传统方法（NL2SQL）面临的挑战，简单来说该种方式是直接使用大模型与数据表、数据库交互，试图让大模型直接理解数仓里的字段。但大部分的ToB企业数仓更像是“数据沼泽”，企业级的数据库字段极其混乱，同时大模型也不具备能够理解的能力。基于此数势科技SwiftAgent推出了统一语义层的架构设计，通过指标语义+标签语义让大模型能够准确理解企业数据。
在多源的数据链接能力，SwiftAgent不仅处理结构化数据，更能结合文档、视频、图像、音频等非结构化数据，为用户提供更为丰富、多元的数据分析结论。同时，用户可干预机制则允许用户深度参与分析过程，通过确认、点赞等方式与系统进行交互，实现产品的持续学习与进化。数据实时化是SwiftAgent的另一大亮点，通过高效的加速引擎，我们能在秒级内构建任何维度的指标标签，确保用户在使用数据时能够即时获取所需信息。
在大金融、零售消费、高端制造等行业，数势科技已拥有众多头部客户，他们通过使用SwiftAgent，实现了数据驱动的业务运营优化，取得了显著成效。以某茶饮连锁品牌为例，他们面临近万家门店的数据管理挑战。通过部署SwiftAgent，每家门店的店长都能轻松获取销售数据、人群偏好等关键信息，为业务决策提供了有力支持。这正是数势科技希望通过技术实现的愿景——让数据真正赋能一线业务运营人员，推动企业数字化转型的深入发展。
