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【前言：为什么我们要折腾这个？】
现在大部分软件都在卷AI，作为每天和报表打交道的，我也在思考：传统帆软报表+大模型，到底能擦出什么火花？是噱头还是真提效？
经过一段时间的折腾，尝试把帆软Report接了AI，做了个 “FR-AI 智能分析助手”。今天发帖主要是想和大家分享一下，更希望能收集一波大家的真实建议，帮我们进一步完善。
【核心功能：我们解决了哪些痛点？】
1. 开口问数（业务人员的福音）
2. 应对AI幻觉：自助看板（这是重点！）
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痛点： 大模型虽然强，但遇到具体数据容易“一本正经地胡说八道”（也就是AI幻觉）。
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我们的解法： 与其让AI瞎猜，不如把权力交还给业务。我们开发了“自助看板”功能，界面上类似Excel的透视表。
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亮点： 业务可以自己选维度、选指标、选图表，一分钟出图，完全不用等IT排期。而且这些数据是服务端直接计算的，不过大模型，保证了绝对准确。支持存为策略、组合对比，甚至能上墙。
3. 拼自己的看板墙（拒绝数据孤岛）
4. 异常自动提醒（没人盯报表也能发现问题）
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设定好阈值，越线自动推企微。比如“积压预警”、“逐值规则”，后台每30分钟自动巡查一次，恢复正常也会通知，形成处理闭环。
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【实际应用场景：它长什么样？】
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图1（管理中心）： 这是我们后台的“业务问答日志”。能看到大家对AI的提问记录、耗时和模式。这其实也是我们收集用户需求的一个入口。
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图2（自助看板）： 业务侧的操作界面。像订单拣货报表，左边是原始数据，右边是AI助手。点击“自助看板”，就可以勾选仓库、任务类型等维度，直接生成透视分析。
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图3（AI深度分析）： 这是大模型给出的分析报告示例。可以做到“总体概览”、“波次构成”，并指出“核心发现与结论”，甚至能预警“少数波次B2C3DS需重点跟踪”。
【想听听大家的看法】（重点求助区）
目前功能刚跑起来，我们在后台看了问答日志，发现大家用的姿势千奇百怪。为了不闭门造车，真诚地想听听各位大佬、同行的建议，主要集中在以下三个方面：
🎯 1. 功能点上的建议（下一步怎么走？）
目前我们有了问数、自助看板、预警这几个模块。你们觉得在实际业务中，哪个场景最刚需？下一步我们是该加强更智能的自动归因分析，还是做更便捷的移动端看板分享？或者大家有什么觉得“如果有就太好了”的AI功能点？
🚧 2. 落地阻力与推广（怎么让业务用起来？）
做出来是一回事，用起来是另一回事。大家在公司推行这类AI工具时，业务部门的接受度高吗？他们会不会觉得“问AI还不如直接找IT跑个数快”？你们有没有什么好的推广经验或者激励机制？
🧠 3. 驯服AI（怎么防范幻觉？）
大模型的幻觉是绕不开的坎。我们在“开口问数”时，为了准确率，限制了它直接计算。各位在实际业务中，遇到AI胡说八道是怎么处理的？有没有更好的Prompt调优或者工程上的限制手段？  
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