以往要從公司海量數據中尋找商業答案，往往意味著與複雜的報表系統搏鬥，或排隊等候 IT 部門支援。帆軟香港峰會 2025 上，就以解決這個痛點為中心進行討論，務求任何員工，無論技術背景如何，都能透過日常對話，直接向數據「發問」並獲得深度分析，預示著企業決策模式的重大變遷。
從點擊到對話：商業智能的終極簡化
帆軟軟件香港及澳門地區副總經理 Howard Chu 在開幕致辭中，簡述了公司 19 年來從單一報表工具 FineReport，發展到涵蓋商業智能 FineBI、數據整合 FineDataLink 及無程式碼平台「簡道雲」的完整數據服務生態。
帆軟售前總監 Gary Yau 及區域銷售經理 Rode Luo 深入闡述了這一演進的核心理念。傳統商業智能 (BI) 軟件雖然功能強大，卻因其操作複雜性，在企業內部築起了一道無形的「技術高牆」，令廣大前線員工望而卻步。Gary Yau 表示，目標是徹底拆除這道牆，讓數據分析能力普及到每一位員工。
FineChatBI 的出現，正是為了實現這一目標。使用者不再需要學習拖放操作或編寫查詢語句，只需在對話框中輸入「比較上季度九龍區和港島區的銷售額差異，並找出原因」，系統便能即時理解語意，自動完成數據提取、分析、歸因，並生成易於理解的報告。這個從提問到洞察的「閉環分析」流程，旨在將數據驅動的決策權力真正下放到業務前線。
企業級 AI：解構背後的信任與安全機制
將 AI 應用於核心商業決策，可靠度和安全性是企業最關心的問題。FineChatBI 的技術架構並非單純依賴一個大型語言模型 (LLM)。它採用了更穩健的混合策略：利用 LLM 卓越的語意理解能力重寫用戶問題，再交由更精準的小模型處理數據查詢 (NL2DSL)，最後透過腳本檢查和修正機制驗證結果，確保分析的準確性。
此外，系統提供「問題白盒化處理」及管理員監督功能，讓分析過程透明可控。會議上分享的中國光大銀行案例，充分展示了其企業級的實力。這家資產規模超過 7 萬億元人民幣的大型金融機構，透過部署 FineChatBI，成功為其遍布全國的 1,321 家分行員工提供強大的數據支援。該系統整合了 93 項關鍵金融指標及 9 種自動化報告類型，甚至接入工商變更等外部數據源，讓前線員工能即時應對市場變化。
製造業的數碼轉型藍圖
數據普及化的力量，同樣在製造業中得到印證。全球領先的頻率元件製造商 TXC 集團副總裁 Kevin Chen 分享了公司的數碼化實踐。他將轉型歷程分為兩個階段：第一階段 (2016-2021年) 集中解決數據處理耗時、圖表介面不友善等績效分析的痛點；第二階段則專注於數據驅動的決策制定，克服分析軟件學習成本高、缺乏標準化等深層次挑戰。
Kevin Chen 指出，推行過程是循序漸進，從中國大陸工廠試點，再擴展到台灣總部，最終建立集團統一平台。期間我們建立了包括網上課程和實體工作坊在內的完整培訓體系。他強調，數碼化轉型等於標準化、流程改良和系統整合的統一，最終實現數碼化、自動化和智能化的融合。
技術浪潮：中國 AI 模型的成本效益優勢
帆軟產品總監 Saber Chen 指出，FineChatBI 這類創新應用的商業可行性，離不開近年 AI 模型能力的飛躍及成本的大幅下降。他引用數據指出，中國 AI 模型在成本效益上已展現出強大競爭力。
例如，阿里巴巴的 Qwen 3 Coder 模型在 SWE-bench 測試中性能達到 64.2%，成本僅為每百萬詞元 0.25 至 0.60 美元。相比之下，性能略高的 Claude 4 Sonnet (70.4%)，其成本卻高達每百萬詞元 3 至 22.5 美元。這種數十倍的成本差異，正為 AI 技術在各行各業的普及應用掃清了障礙。
代理型 AI 與「數碼員工」生態
帆軟提出了更具想像力的「代理型 AI (Agentic AI)」及「數碼員工」概念。Saber Chen 解釋，未來的企業工作流可以根據職位性質進行劃分：對於月薪 2 萬元人民幣以下的入門級職位，其 80% 的標準化工作可由代理型 AI 工作流自動執行；而對於更專業的職位，代理型 AI 則能作為專家助手，處理複雜的動態任務。
實現這一願景的關鍵，在於如模型控制協議 (MCP) 等技術標準的成熟，它能讓 AI 安全、高效地連接和操作各種外部工具。Saber Chen 回顧帆軟自身的 AI 開發歷程，從 2023 年初期 NL2SQL 技術的準確率低、反應慢，到 2024 年採用多模型混合架構實現可控、高效的閉環分析，這本身就是 AI 技術快速成熟的縮影。
隨著 AI 技術的成熟和應用設計的創新，數據分析正從少數專家的專屬技能，轉變為每位員工都能輕鬆駕馭的日常工具，一個真正由數據驅動的商業新時代正加速到來。
