智能制造时代，汽车行业面临着数字化带来的巨大发展机遇，其制造、生产、管理需求正在向精细化领域迈进。然而，由于汽车制造业正处于新旧模式转换的阵痛期，加上传统制造模式的顽疾，许多企业面临着难以建立科学的指标体系、数据质量参差不齐、繁多的个性化需求难以满足、数据价值难以量化等挑战。

随着大模型的不断深入，商业智能（BI）实现了从传统BI到敏捷BI再到如今更趋向于智能化BI的转变。以瓴羊为代表的智能化BI，不仅成为众多车企解决数字化转型痛点、助力提效发展的有力工具，更实现了与车企业务流、商业流更紧密的结合。

01

运营效能难提升？

整合核心业务场景，构建全域分析体系

以业务数字化驱动运营提效，是车企为内部搭建BI体系的关键目标之一。但是，如何构建全域的集团性指标，而指标背后又应当对应哪些核心场景，为最终业务运营提供有效归因和数据支撑，仍是当前许多车企BI发展的盲区。

02

高层取数低效、数据团队人力内耗？

以瓴羊Quick BI颠覆旧决策链路

当管理层有看数需求、业务侧有临时取数需求、以及大数据团队日常开发中，能否基于智能BI提高效率，让数据高效流转？针对某新势力品牌面临的临时业务需求难以支撑、开发人效低下、以及数据产品缺少用户心智等典型问题，瓴羊以智能BI为解法进行逐个击破。

面对“当高层有一个临时需求，但数据并不在报表上”这一问题，瓴羊智能BI中的智能问答可快速进行智能辅助分析。不同于冰冷的数据，通过大模型智能BI的能力，智能问答能够带来如指标背后过去一年发展趋势为何、跟其他指标相比是否存在风险项等辅助。由此，瓴羊Quick BI既帮助该品牌的管理层达成“取数自由”，也进一步带动了开发效率的大幅提升。

于管理层和数据使用者而言，如何直接拿到准确的数据、数据预警及未来预测也十分关键。在为某新能源品牌服务时，通过借助瓴羊Quick BI智能小Q能力，帮助企业快速归因，并配合企业办公软件或电话、邮件等对垂直业务团队进行预警提醒。在AI+BI的加持下，回答“已经发生了什么、为什么会发生、将要发生什么以及应该怎么做”四个核心问题，帮助客户形成可视诊断预警和闭环的分析链路，协助了客户完成了DCMM认证三级。

03

数据资产有“壁”，内部不流通？

业务流程进阶，全域信息高效流转

当业务领域变革横跨生产、研发、营销、销售、供应链、售后采购和人力资源等各个核心板块时，如何做到内部统一的资产流通，是不少企业在应用BI平台时的常见难题。

在为某合资汽车品牌搭建供应链控制塔监控体系时，瓴羊以全域信息高效流转为目标，带动该企业实现了统一的资产流通。通过产销协同的大屏监控，实时去监控库存有没有、交付快不快、利润好不好等一系列问题，当以上实现通路闭环，大模型智能BI将对其进行流程进行监测和预警，循环往复地优化企业的内部协同运营体系，最终帮助该企业零配件整体成本降低23%。

总体视之，在瓴羊针对汽车行业的数据分析与智能决策解决方案中，瓴羊围绕着汽车行业看什么指标、指标之间有何关系、如何智能化推荐指标、问题出现后如何诊断等一系列关键问题，进行了大量的实践和优化。

在数据应用场景上，无论是决策驾驶舱、用户360或线索转化、交易管理等板块，都配合统一数据资产平台承接不同的数据域，并根据沉淀的指标体系拆解框架，帮助建立科学指标和归因路径。

而在智能分析和诊断板块，瓴羊着力通过智能问数和自动搭建，让数据触手可及，以辅助分析和一键美化，让分析零门槛，并最终配合评论转发和任务跟进功能，对接业务流实现问题的闭环，从而帮助车企达成“让数据变成企业管理语言”。

在现今快速演进的科技时代，汽车行业的数字化转型不仅是趋势，更是企业持续竞争力的关键。可以预见的是，从经营管理到研发创新，瓴羊Quick BI能够为企业提供更多的见解和洞察，推动汽车行业实现决策与运营的创新，帮助车企向数字化升级迈出更坚实的步伐。