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《ChatBI+Agent实战手册》聚焦企业数据智能化领域，多企业分享了ChatBI和AI Agent的实践成果，为行业发展提供了宝贵经验。
- ChatBI的实践：平安人寿基于完善数据中台、规范指标体系等优势，构建ChatBI平台，实现随机报表、根因分析、预测预警功能，提升用数效率，但面临大模型幻觉、根因分析准确性及用户权限管理挑战。滴滴探索出以BI平台或指标平台为中心的ChatBI路径，其产品数小智具备找数、分析等功能，同时思考了提升NL2SQL准确率、培养用户习惯及提供深度价值的方法。喜马拉雅开发的ChatBI产品通过多模型接入和知识管理提升准确性，上线后效果良好，未来将继续提升产品能力。腾讯的OlaChat作为智能数据助手，在架构演进、重点模块设计上不断优化，以提升数据分析智能化水平，还规划了未来发展方向。
- AI Agent的应用：豆包MarsCode编程助手在代码补全和代码补全Pro功能上不断探索，引入科学评测体系，未来将深度集成AI能力。快手在BI智能化过程中，通过过程可控、结果可信、模式可行的思路应对挑战，实现了多个场景的智能化落地。阿里巴巴瓴羊在数据消费场景中，借助Quick BI和Dataphin产品，实现智能分析和智能找数，助力企业数据消费。网易伏羲为《永劫无间》手游打造的语音AI队友，具备多种能力，基于AOP框架实现能力迭代，同时语音技术在游戏场景还有其他应用。
- 总结：各企业在ChatBI和AI Agent领域的实践，充分展现出AI技术在数据处理、分析及应用等方面的强大赋能作用。虽然在发展过程中面临诸如模型准确性、数据质量、场景适配等诸多挑战，但随着技术的持续进步和实践经验的不断积累，未来有望在提升用户体验、优化业务流程、挖掘数据价值等方面取得更大突破，为各行业的数字化转型注入新动力，推动企业在智能化时代实现更高效、更智能的发展。
