主流BI+AI产品深度解析：如何用功能与体验收拢不确定性（上）

往期干货：

嗨，我是范米花儿，好久不见。先说说为什么写这篇文章？

前几天有小伙伴来咨询我 BI 作品集，其中提到希望在作品集内展示 ChatBI 可信度相关的内容。所以我提出了几个疑问，从设计角度你打算如何讲？结果是否可信真的是设计师能决定的吗？细究起来，现在的工具真的有完全可信的吗？

当然，AI 该放还是要放，现在作品集里确实要加 AI 才有竞争力，但别去负责技术结果，多讲讲设计过程。那么从这个角度要如何去讲，如何把不确定性，落地到每一个界面、体验细节上。

所以就想借着这个思路，去梳理一篇 BI+AI 产品文章。开始吧～

本文大纲

图片由 NoteBook LLM 生成

现在各行各业都在加速渗透 AI，但在 BI 领域 “一直赶鸭子上架”，落地到企业里很难成为真正的“日常入口”。

其实最底层的原因是：企业的数据世界并不具备“可自然、对等沟通的条件”。

常见于指标命名不统一、数据资产分散、维度层级不一致、权限与数据范围复杂……提问者说的是“业务语言”，系统需要理解并执行的是“数据语言”。

所以很多 ChatBI 呈现出一种典型状态——看起来能聊，但聊着聊着就发现：聊不稳、聊不准。

当然，近 1–2 年技术路线也在不断进化：从 Text-to-SQL 逐步走向“先对齐语义再取数”，通过语义/指标层 Text-to-Metric、Text-to-DSL 降低歧义，再配合 RAG 知识库与工具调用/Agent 工作流把查询与校验串成链路，减少幻觉。

那么为什么会聊崩呢？

ChatBI 往往不是“某一次算错了”才失败，而是用户在交互过程中逐渐“信任滑坡”（持续暴露的不确定性）。

本篇文章不展开技术细节（我也讲不明白），想从产品与交互视角盘点：各家 BI+AI 产品是如何用功能与交互把不确定性收拢成“可用体验”的。

本文会从 AI 在 BI 的三种落地形态讲起，再拆解常见产品如何做入口分层与用户目标匹配，最后沿着用户旅程把“交互引导—过程透明—结果可信—探索复用—沉淀治理”这一整套串起来。

还有哦～ 为了让大家不局限于本文，能更系统的学习和了解，在文章末尾我总结了 3 样内容:

常见产品及资料、产品界面截图（花瓣链接）、ChatBI 相关的文章（Ima 知识库链接）

一、AI 在 BI 的三种落地形态

在讲三种落地形态前，想先补一个现实前提：企业的底座能力会直接决定 AI 落地能做到什么深度。

如果有完整的数据与 BI 底座，会具备做独立分析入口/平台的能力，支持从选域到验证再到沉淀；如果底座较薄或只是局部业务场景，但又想加 AI，更务实的方式是做嵌入式（图表/看板就地解读），把上下文锁在当前范围内降低歧义。

形态 1：图表级「洞察摘要」

范围与目标 ：单图范围 + 一次性总结

适用场景 ：

1. 单张图的查询范围是明确的
2. 目标是提升“看懂图”的效率，而不是做深度分析协作
3. 场景更偏轻量：日报看板、运营概览、管理驾驶舱

怎么落到界面里 ：

入口按钮 ：图表工具栏 / 右键 / 异常点旁

容器 ：浮层 / 侧边小卡，重点是“不打断”

结构化内容 ：故事线通常固定为四段

1. 结论（发生了什么）
2. 证据（对应图上哪段/哪几个值）
3. 解释（可能原因）
4. 建议（下一步看什么）

常见构成元素/组件 ：

1. 「智能分析/AI 解读」按钮
2. 「概要模式/详细模式」切换（可选）
3. 「引用范围」提示
4. 「复制/插入到报告」动作按钮
5. 「反馈/评价」按钮+ 原因输入框
6. 「内容由 AI 生成说明」提示说明

形态 2：嵌入式「解读助手」

范围与目标 ：可选范围 + 多轮对话

适用场景 ：

1. 页面有可读的“上下文”，全局筛选器、页面状态等，系统能继承并锁定这些范围
2. 用户需要跨图综合判断，把多张图串成一段结论（汇报/复盘/诊断/归因）
3. 需要多一步操作：先“选范围”，再“解读”，再围绕同一范围追问

怎么落到界面里 ：

入口 ：看板右上角/工具栏、图表卡片触发+侧边栏补充勾选

容器 ：常驻侧边栏、浮层弹窗

界面构成 ：

范围与状态区 ：

1. 解读范围选择：本图 / 多图 / 全看板
2. 已选组件管理：已选数量 + 勾选清单
3. 引用范围：时间/筛选/口径版本
4. 刷新状态：数据变更提示、更新时间

解读结果区 ：

1. 结构化内容：思维链-结论-证据-解释-建议
2. 证据锚点按钮：定位图表 / 查看原表/ 查看口径
3. 复用动作：复制 / 插入到报告

交互输入区 ：

1. 解读方式：一键解读、用户自由输入、智能补全等
2. 问题建议：做对比、看趋势等快捷方式（点击即填入输入框或直接发起）
3. 对话输入框：追问、补充条件、引用组件等

说明与反馈区 ：AI 说明、反馈按钮等

形态 3：独立对话分析

范围与目标 ：独立页/独立产品，从“提问”到“交付物”的完整闭环

适用场景 ：

1. 需要从零启动分析任务：不仅解读既有看板，也可以从“选数据域/指标”开始探索
2. 需要更深的协作与编排：澄清、拆解、归因、对比、验证，可能要走多步
3. 需要输出“可交付物”：报告/看板/多组件，而不是一次性的摘要
4. 企业级要求更高：口径可控、权限可解释、血缘可追溯、过程可审计

现实前提 ：这一形态通常需要更强的“数据与 BI 底座”（语义层/指标层、治理、权限等）

怎么落到界面里 ：

不同厂商细节上有差异，但也可以收敛成三大模块：

选域与控制 ：数据域/数据集选择、指标与维度面板、常用口径与筛选

对话与展示 ：

1. 对话不只输出文本，也会输出：图表、表格、步骤卡、待确认项
2. 回答结果结构化/卡片化、分析步骤透明、支持中途插入“澄清/改口径/改范围”

验证与资产 ：

1. 承载可信度证据链：引用范围、口径、SQL/计算过程、血缘、明细
2. 同时承载沉淀入口：保存为模板、生成报告、知识库录入

二、入口分层与用户目标匹配

针对用户目标的不同，有的人只是想直接问数拿结果，有的人是想完成一类任务（解读看板、做诊断、写汇报），也有人需要更可控的分析方式。

所以通常 BI+AI 产品，会在最开始做“入口分层”，常见做法基本可以归纳为三种：按响应速度、按主路径+辅助功能、按任务矩阵

方式 1：按「响应速度/模型类型」分层

极速 / 智能模式

适用场景 ：

1. 极速：问题相对明确，只想更快拿到结果
2. 智能：问题模糊，希望系统主动把问题改写、补全条件、再去取数

这类切换在通用 AI 对话工具里也很常见，本质是“速度 vs 能力”的预期管理。

分层背后能解决什么 ：

1. 用户侧：给使用者一个等待时长与结果准确性的预期
2. 产品侧：方便做模型与链路的分配，把性能与成本控在入口

怎么落到界面里 ：

1. 模式切换：极速 / 智能，以标签页或下拉菜单形式存在
2. Tooltip 注释：直接告诉用户差异
3. 模式记忆：记住用户上次选择
4. 等待反馈：不同模式用不同 loading 文案（例如“快速出数中 / 正在补全条件与校验中”）

方式 2：按「主对话 + 辅助能力」分层

主对话路径 + 场景化快捷能力

始终围绕同一个输入框对话推进（问一句 → 得到结果/追问 → 再收敛）。同时在这条主路径旁边，提供场景化的快捷按钮（例如：智能问数、生成报告、生成仪表盘/看板、问思路/分析框架、收藏夹等）。

适用场景 ：

1. 问题还不够清晰：先用对话把问题聊清楚、范围收敛，再决定要不要产出报告/看板。
2. 对话要能随时“落盘”：聊到一半结论成型，需要一键变成可复用的交付物。
3. 平台本身有 BI 底座：生成报告/看板往往会跳转回原 BI 编辑与发布链路继续加工。

分层背后能解决什么 ：

1. 用户侧：降低启动压力，允许先用对话快速探索，收敛后，再决定是否把成果落盘。
2. 产品侧：把一次对话“收敛成受控输出”，同时把“复杂编辑/沉淀”的活交回 BI 平台，规避在 AI 对话里实现全流程。

怎么落到界面里 ：

输入区+快捷按钮 ：

1. 快捷按钮：可点击标签/按钮（智能问数 / 生成报告等）；选中后高亮，支持取消/切换。
2. 输入框内嵌：内部嵌入小按钮（如“问思路”），悬停 Tooltip 解释用途。
3. 输入引导联动：placeholder、示例问题/快捷补全等，随选项变化。

结果区：内容结构化展示

1. 问数：关键数 + 对应口径/范围摘要 + 明细入口
2. 问思路：分析思路建议/示例图表/推荐问题
3. 报告：摘要/引用位/行动建议等

沉淀模块 ：

1. 收藏：按钮形态，点击后结果被收进收藏夹/BI 素材区；页面给“已收藏”状态 + “去收藏夹”入口。
2. 生成仪表盘：出现“范围/组件勾选”弹窗或页面，确认后跳转。

BI 页面：跳到原 BI 编辑器

方式 3：按「任务矩阵」分层

智能体矩阵入口（问数/解读/报告/搭建/搜索等）

这种方式很常见，直接把 AI 能力拆成一组入口，先选任务，再进入对应的受控流程，而不是一个输入框“自由发挥”。本质上是把不同目标对应到不同交付物。

比如 Quick BI，智能小 Q 把能力拆成多个入口（问数/解读/报告/搭建/搜索等），同时也支持意图识别自动路由到合适 Agent。

适用场景 ：

用户与场景目标明确：业务用户/管理者等，打开产品具备明确目的（解读当前看板、写周报、确认异常），比起自由提问，更适合点选任务入口直接开始。

交付物需要标准化：

1. 问数：结果卡片（带指标、口径、范围）
2. 解读：洞察卡片（结论 + 证据 + 建议）
3. 报告：汇报骨架（标题、要点、图表引用位）
4. 搭建：看板草稿（可继续编辑的组件结构）

分层背后能解决什么 ：

1. 用户侧：先看到“平台能提供什么功能”，再选择“这次要完成什么任务”，对结果形态与使用方式有预期
2. 产品侧：不同任务可以绑定不同的工具链路与成本策略（取数/解读/报告/排版/搭建），把不确定性前置收口，体验更稳也更可控。

怎么落到界面里：以智能小 Q 为例

统一首页入口 + 导航直达 ：

1. 统一入口页：进入 AI 后先给一屏可点选的任务入口（问数/解读/报告/搭建/搜索…）+ 示例卡片，让新手先“点任务再开始”。
2. 导航直达：侧边栏/顶栏提供“直接进入某个智能体”的入口（比如直接进报告、搭建），熟练或目标明确用户可跳过主页。

模式选择联动输入 ：

顶部用 Tab 表达“当前工作方式”：

1. 未选中 = 自动识别/智能路由（默认主路径）
2. 已选中某智能体 = 指定任务（进入受控链路）

指定后输入区随之联动：

1. 输入框 placeholder、提示文案、示例问题/推荐提示词，换成该任务的提问语境
2. 输入形态从“自由提问”变成“带引导的填空式/半结构化输入”
3. 可出现任务相关的附加控件（引用范围、数据源、模板/风格等）

结果区标识来源 ：

1. 针对未选中，每条输出在标题/角标标识由哪个智能体产出（问数/ 解读 / 报告等）

保留二次切换：追问时可“改用别的能力”

1. 在输入框附近保留轻量切换（下拉/按钮形式）

补充：提供「手动兜底」通道

有些产品会在 Chat 主路径里加一个“兜底动作”：当某些任务用配置化交互更快捷，则用户不需要退出对话回到配置区，而是在对话页内直接发起手动查询。

举例 ：DeepInsight

按照用户旅程（任务启动→过程执行→结果交付→反馈与沉淀），逐个展开产品方案：

本文方案拆解仅覆盖 AI 问答体验，不展开 BI 侧的数据建模/语义层、知识库配置、权限与模型配置等前置工作。

三、任务启动

为了解决用户在启动分析时“不知问什么、如何准确表达”的初始迷茫与意图模糊，通过引导、模板和智能联想等功能，前置收拢问题范围，降低启动门槛。

推荐问题

用于在首页提供“可直接点击发起”的示例问题，帮助用户快速开始第一次有效提问，降低门槛。

常见构成元素 ：

模块标题：推荐提问 / 快捷提问等

推荐项主标题：通常只展示一句话，可以分为 2 种类型：

1. 问题句：如“2024 年销售额 Top5 的门店”
2. 任务句：如“写大促分析报告”

意图标签：

1. 分析范式类：对比/趋势/排名/占比等
2. 任务类：问数/报告/搭建等

补充说明：针对主标题的解释，尤其针对任务型文案

刷新操作：换一换/换一批

轻提示：省略文字悬停显示、箭头指引

交互 ：

点击推荐条目：

1. 直接执行：点击后立刻发送并开始生成结果
2. 填入输入框：点击后先填充到输入框，用户可改再发送

点击换一换：点击后刷新一组推荐项

内容从哪来：内置通用题库、知识库配置

提示词模版

前置“可直接套用的提示词骨架/模板”，帮助用户把需求说清楚，从而提升结果准确性并降低试错成本。

核心内容 ：

1. 指令示例：一段可复制/可一键填充的模板指令
2. 模板分类（可选）：当模板示例较多时，可按任务类型做一层分组，便于用户快速查找，每个分类下提供若干条可直接填充的模板指令

常见出现方式 ：

1. 输入框内提示/展开选择：输入框里提供“选择模板/使用示例”的入口，点开后在输入区内切换某类模板
2. 输入框旁示例卡片：输入框旁边展示少量示例（文字/小卡片），可复制或一键填充
3. 模板库/指令中心：在复杂任务（如搭建看板）中提供多种分类的提示模版合集

交互 ：

1. 直接触发：用户点击某个模板指令后，系统直接发起任务并生成结果
2. 可修改后发送：点击模板指令后，系统先把内容填充到输入框，确认/修改后再发送

填充后的呈现结果通常有两种：

1. 文本填充：模板以一段文字进入输入框，用户通过普通文本编辑修改。
2. 槽位化填充：模板以“结构化槽位/标签”的方式呈现（如时间、指标、维度等可点击编辑），用户通过点选方式修改关键参数，再发送。

输入联想

当用户在输入框输入内容时，系统实时给出可点击的候选项，帮助用户更快完成表达，并减少歧义。

常见构成元素 ：

下拉菜单：紧贴输入框展示候选列表（通常 3-5 条），随输入实时刷新

候选内容：

1. 文本：整句关联建议（问题句/指令句）
2. 槽位类型：结构化候选（字段/指标/维度等），点击后以“词槽片段”插入输入框

类型标识（可选）：用标签/图标区分候选类型

交互 ：

1. 输入过程反馈：随用户输入实时更新，对候选项中与输入匹配的部分进行命中高亮
2. 选择候选后的行为：直接发起请求并生成结果，或者填充后可修改（纯文本/词槽片段）编辑后再发送

字段引导与槽位补全

基于用户已选数据集，预先提示“可用的分析指标/维度”，同时直接点选或者在输入过程中将命中的字段以“槽位”形式插入输入框，降低表达成本并提升可执行性。

常见构成元素 ：

1. 数据集上下文提示：已选数据/当前数据表，可点击查看明细
2. 可用字段提示区（字段引导）：在输入框顶部/内部展示可用的关键指标与分析维度标签
3. 槽位化插入内容：当插入字段后，在输入框内以标签片段呈现

交互 ：

1. 点击插入：点击字段标签直接插入当前光标位置，可以继续补充自然语言
2. 输入补全：输入内容时自动匹配“槽位片段”（与上一条输入联想一致）
3. 槽位解释：支持 hover 查看详情，当前词/字段类型/来源表等

继续追问（多轮问答）

先说为什么我把它放在启动阶段？ 追问虽然发生在已有结果之后，但它本质是基于已生成内容，再次发起一个新问题/新任务，所以也算是“二次启动”吧～

补充---与普通对话提问的区别：

这里其实可以类比 通用 AI 对话里的“直接提问”与“引用提问”

前者只依赖当前会话与用户输入，后者会显式绑定某一段已生成内容作为上下文，从而让追问更聚焦。

常见构成元素 ：

追问提示列表：一组可点击的示例（与推荐问题类似），可支持“换一换”

追问模式开关/按钮：提示当前是否处于追问模式，及退出入口

引用状态（两个位置）：

1. 输入区引用条：在输入框内/上方展示“本次提问引用的上下文”
2. 用户消息引用标记：在用户发送的气泡上方/内部“引用了哪段内容”

交互 ：

1. 结束追问的两种方式：

模式退出：关闭追问模式

1. 关闭按钮式：在追问模式提示条，点击“×”，一键退出追问模式
2. 切换按钮式：以“开启/关闭”作为同一按钮的状态切换

清除引用：在输入框的引用条上点击“×” → 解除当前引用对象，再发送即视为普通提问。

篇幅有限，关于「过程执行、结果交付、反馈与沉淀」这半程更硬核的交互拆解，我们下篇见。