AI+BI核心概念 - AI是让计算机模拟人类思维的技术，如学习、推理和解决问题[1] - BI是将企业数据转化为图表和报告，帮助管理者看清业务状况[1] - AI+BI结合推动商业分析从描述过去转向预测未来，使数据具有智慧[1] AI+BI发展趋势 - 近两年微软Power BI Copilot、Tableau GPT、Qlik的AutoML Copilot等AI助手功能集中爆发[3] - 生成式AI深刻改变商业智能领域，标志着工具正式进入对话式分析时代[3] - 生成式AI嵌入BI成为不可逆转的趋势[3] 技术突破驱动因素 - 生成式AI通过自然语言交互大幅降低使用门槛，实现数据民主化[5] - 用户只需用自然语言描述需求即可自动分析，如对比华东和华南上季度利润率[5] - 让BI从专家工具走向全民助手，业务人员可直接进行数据分析[5] 业务需求驱动因素 - 企业需要更敏捷、更智能、更普及的数据驱动能力[6] - 业务人员可随时用自然语言提问，BI系统秒给答案，无需等待IT排期[6] - 生成式AI不仅能生成图表，还能提供原因分析和行动建议，如A产品销量下滑因B地区缺货建议补货促销[7] - 让最懂业务的人自主探索数据，验证想法，实现数字化终极目标[8] 市场竞争格局 - 主流BI工具核心功能日趋成熟相似，用户对易用性、智能化期望值提高[8] - AI智能水平成为关键差异化因素，各大BI巨头都在投入智能助手开发[8] - 谁先做出更好用、更智能的Copilot，谁就能吸引更多用户，不跟进意味着落后[8] Power BI Copilot应用案例 - 每月迭代进化，覆盖报告生成、度量值编写、实时问答、多平台交付全链条[9][19] - 可生成页面看板，如分析不同产品类别和时间区域的销售额、收入、利润率[10] - 在库存管理场景下监视优化库存水平、再订购点、安全库存[12] - 编写和解释DAX查询，如计算每个产品利润，添加列显示每个订单利润[14] - 支持实时问答，如查询各披萨品类销售额分布，生成销售额条形图[16] - 可询问每个产品类别的销售金额和订单数量[18] AI+BI行业影响 - AI并非替代分析师，而是将其角色从数据操作工重塑为策略指挥官[20] - 基础数据提取与报表制作由AI接管，分析师聚焦业务逻辑解读与决策模型设计[20] - 带来双重变革：更广泛的数据民主化和更深度的分析智能化[20] - 未来用自然语言精准驾驭AI助手将成为职场人核心素养[21]