内容概述

随着ChatGPT的火爆，帆软不少客户在这半年不断向我们询问，帆软对AI到底怎么看，有什么动作？今天，我们也就将针对大家最好奇的这两个问题，做出明确的回复。

帆软目前在AI具体能做什么？

不妨先让我们通过一段视频，来直观了解帆软遇见AI，会产生怎样奇妙的化学反应？（AI视频在上方演讲视频内，可点击观看）

帆软对AI与BI结合的态度：AI For BI

帆软对AI与BI结合的态度，可以用一句话来形容，即：AI For BI。

如果要用具体的事物来类比，我会想用汽车的辅助驾驶来举例比喻。大家都知道，现在汽车的辅助驾驶有很多实用功能，像是自动泊车、车道保持、碰撞预警等。类比到BI，其实也一样，它也有很多实用的辅助驾驶功能，例如我们在上述视频看到的一键美化仪表板、智能生成公式&图表、写SQL、数据解释等。

举个直观的例子，以前我们一个运营同学美化一张看板可能需要1天的时间，现在通过AI工具在半个小时内就能完成80%的进度。又例如，像我们去年FineBI6.0中发布了一个强大好用的def函数，可能对于业务人员来说写起来还是有复杂度在的，但现在通过FineBI中的AI助手，就算是不懂技术的业务人员也能很快就把公式写出来。

通过上述两个例子，我们可以看到确实有很多实用的辅助驾驶功能，能给我们带来实际价值。

但另外一方面，就好比现在我们没法指望汽车能够完全自动驾驶一样，在BI领域也是如此，我们还没法指望AI能彻底取代数据分析师，一句话就能完成对数据的自助分析、洞察与决策支持，可以说AI仅能提供一定的辅助与参考工作，这也是为什么帆软认为目前“AI For BI”是对AI与BI配合模式的最佳形容。

因此，现阶段帆软认为更重要的事情反倒是需要把地基给打牢，把基础的事情给做好，在做好这些事的同时，关注等待AI的成长，到时候才有能力去接的上。

这个观点反比到企业身上也是同样的道理。就比如说你企业对AI很感兴趣，想用AI来分析数据，但你企业的数据质量很差，甚至连数据本身都没有，那这时候AI能力再强，它也不能无中生有。因此，想要用好AI来处理数据，除了BI厂商需要做好产品力的提升，企业自身也需要做好数据质量的提升。

可以说，企业优质的数据土壤+BI产品的强大功能=AI的扎实地基。

总得来说，帆软对AI的态度是：我们会始终保持客观冷静的态度，不被当前浮躁的环境和情绪所影响，同时也会不断去打造帆软自身产品的核心能力，像我们今年FineBI6.0就会持续做好移动端升级、主题模型、大数据场景下的性能问题等。另一方面，我们也还是会继续投入资源去跟进AI的技术，不管是用现成的大模型能力也好，还是我们自己去做些事情也好，我们会把这里面最有可能产生价值的AI For BI场景给大家拎出来使用。

像上述视频里介绍的功能，我们就将在后续发布出来给大家试用与共创，在9月中下旬我们也会有详细的关于AI介绍技术方案出来与大家见面，最后也期待大家能与我们一起积极探索AI For BI的更多价值场景，共同努力真正让数据成为生产力。