过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。但数据分析繁杂的技术栈、复杂的处理过程以及程式化的交互方式，让“数据消费”的门槛始终降不下来，一定程度制约着企业迈向“用好数”的新阶段。

如今，随着大模型和生成式AI的迅猛发展，数据消费正迎来一场巨大变革。大模型与数据分析天然的融合属性，使得商业智能（以下简称：BI）迎来全面重塑，BI在智能化、效率、体验的全面提升，有望极大推动数据消费的普及。

因此，基于大模型的AI+BI融合成为全球BI厂商的一致方向。作为具备全球领先的大数据技术能力与实践的厂商，腾讯云是最早探索AI+BI融合的代表。近日，随着基于混元大模型的ChatBI预发布，腾讯云为广大企业开启了数据消费的一扇新大门。

进入到数智化时代，企业的日常运营、业务决策和战略规划越来越离不开数据分析。作为能将企业各种数据转化为辅助商业决策的应用，BI在数智化时代的作用与价值愈发突出。Gartner调研数据显示，62%的中国CIO在2023年增加了BI领域的投资。

BI正成为人们构建“数据信仰”的重要工具。但经历定制式BI、自助式BI等阶段发展之后，BI始终存在着数据分析上手门槛高、临时制定报表效率低和实时实地获取数据难等诸多痛点，在使用体验和效率上踌躇不前。

大模型和生成式AI的出现改变了一切。大模型所展现出的强大能力，对数据分析、数据消费、数据使用交互带来了革命性的改变。腾讯云大数据总经理陈凡凡直言：“大模型的快速发展，智能化BI应运而生。BI未来发展趋势是智能化和便捷化。”

可以说，在技术发展和用户侧需求的双轮驱动下，智能化BI是BI发展演进的必然趋势。

智能化BI考验的是大模型与BI融合能力。

但做好“融合”并不容易。当前，大模型的训练与推理依然是一项复杂且成本高昂的工程，在B端垂直领域的应用更是方兴未艾，考验的是大模型对于行业认知和业务交互的能力。因此，市场需要“拓荒者”迈出智能化BI的关键一步。

与其他BI厂商不同，腾讯云拥有着独特的优势：混元大模型。作为腾讯全链路自研的通用大语言模型，混元大模型拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力以及可靠的任务执行能力，可以持续为智能化BI带来持续的优化与迭代。

事实上，腾讯云一直走在智能化BI探索的最前沿。以此次预发布的ChatBI为例，腾讯云初步勾勒出智能化BI产品的全貌。据悉，腾讯云ChatB拥有四大产品特性：

其一、通过对自然语言理解，实现对话即分析和数据实时可视化。例如，ChatBI具备智能追问能力，当用户提问太模糊时，ChatBI能够智能追问和澄清意图，最终理解用户的分析需求。

其二、具备秒出分析结论的能力，并可以通过结论生成可视化图表。

其三、丰富的自主配置与接入能力，可以配置知识库、数据源、示例问题等。例如，添加“知识库”让大模型听得懂行业“黑话”，提升问答的准确率，成为领域专家；配置“示例问题”，灵活支持各种业务场景；灵活调整“数据表”，自主可控接入模型的数据。

其四、移动端、PC端等多端支持、互通与适配，让用户随时随地进行数据分析。例如，腾讯云ChatBI小程序版本也即将发布。

“腾讯拥有全球最复杂的大数据应用场景，腾讯云BI已经在腾讯内部业务场景中得到应用与考验。”陈凡凡如是说。据悉，腾讯云ChatBI将在今年6月份正式官网上线。

毫无疑问，随着数据成为核心生产要素，智能化BI将成为企业日常业务中不可或缺的关键应用，对今后的运营管理、营销服务乃至决策创新都将带来深远影响。而腾讯云ChatBI的发布，也标志着智能化BI已向“实”而行。

IDC在《中国商业智能软件厂商技术评估，2023》报告中认为，大模型技术将推动BI产品的能力重构，未来BI市场有望迎来全新的竞争格局。

事实上，在大模型的东风下，腾讯云等厂商的确在迅速成为市场中的重要力量。以腾讯云为例，其ChatBI一直保持着快速迭代升级。据悉，在ChatBI现有产品功能的从基础上，腾讯云下半年还会有一系列大动作，主要聚焦ChatBI四大能力的打造与强化：

可以预见，随着智能化BI时代的开启，基于大模型技术的自然语言交互有望成为数据消费重要的交互方式。而腾讯云以用户需求为基础，对于智能化BI产品清晰的战略规划，将带来持续的智能化BI产品创新。例如，智能选表、跨表查询等功能进一步降低产品使用难度和提升交互体验；而增加私有化部署和接入更多模型，则有望为行业用户带来更加广泛的选择性。

IDC 最新预测数据显示，到2027年，中国BI软件市场规模将达到 19.7 亿美元，未来5 年市场年复合增长率（CAGR）为17.5%。毫无疑问，在大模型的加持下，中国BI市场正开启新的增长大周期。以腾讯云ChatBI为代表的智能化BI产品，未来有望全面进入到千行百业之中，一个“人人都是数据分析师”的时代即将到来。

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