量子位智库报告解读：AI 能查到数据，为何还用不好？网易智企给出解法

AI 能访问数据，不代表它能理解数据。口径不一致、语义不统一、血缘不可追溯，这些问题不解决，Agent 越智能，决策风险越大。

10月15日，量子位智库发布《Agent 驱动的企业智能化：从单点提效到规模化重塑》（以下简称“报告”）。报告给出了一个让 CIO 们无法回避的判断：除了模型能力，企业还需要关注数据能否被准确理解和可靠使用。

EasyData 解决“数据能不能用”，指标平台解决“口径是否可信”，有数 BI 解决“洞察能否快速获得”，知数 DataAgent 解决“数据能否便捷分析并转化为结论”。这不是一个单点工具的故事，而是一个数据底座的故事。

一个客户经理的“月末焦虑”

每个月末，个贷客户经理最头疼的事，不是跑客户，而是“看数”。

他需要主动登录行内用数系统，面对一堆复杂的指标定义，自己判断哪个指标下降了、为什么下降、下一步该怎么做。绩效反馈通常以“月”为单位，等数据出来，业务改进的窗口期可能已经过了。

更麻烦的是“口径打架”。报告里专门用了一张图说明这个问题——账面上有库存，不等于业务上可以调拨。

这就是报告所说的“数据不可信”——同一个问题，不同部门给出不同答案。恒丰银行也遇到过类似问题。在个贷客户经理绩效查询这个场景里，一线员工理解指标和归因分析的门槛一直很高。客户经理需要自己登录报表、理解复杂指标、自行归因，然后才能谈到业务改进。

后来，恒丰银行引入网易智企·知数 DataAgent，基于行内数据仓库和统一指标口径，生成个性化绩效解读，经内部通讯工具“丰秘”推送，并支持客户经理继续追问。

效果立竿见影，绩效洞察从过去的‘按月反馈’，变成了 T+1 的主动推送。客户经理收到报告后，如果发现某个指标异常，可以在 H5 页面里直接追问原因和改进建议，从“被动看数”变成了“主动用数”。这背后支撑的，正是数帆数据底座的能力。

报告里的一大关键断点：

数据不可信

报告把企业 AI 规模化之前的卡点总结为六大断点：任务不清晰、数据不可信、判断难验证、行动难落地、权限责任不清、价值难衡量。

断点直指一个问题：AI 能看到数据，但看不懂数据。也就是说，AI 能访问数据，但无法保证数据在语义上的一致性、口径上的统一性、血缘上的可追溯性。

比如，同一个“库存”字段，账面库存和可用库存是两回事。可用库存还需要符合调拨规则和当前任务的授权范围。如果 Agent 只拿到“账面库存”，它可能会建议调拨一批已经被冻结或分配的货。再比如，同一个“销售额”，订单金额、发货金额和确认收入各有各的含义。如果 AI 不区分口径，它给出的分析结论可能就是错的。

报告还指出，未完成的工作最终会回到人的手里——返工、等待、人工兜底。模型能力的提升，并不会自动补齐数据质量、指标口径和业务语义上的缺口。企业 AI 规模化卡住，不是因为模型不够强，而是因为数据底座不够稳。

数帆的解法：

先让数据“说同一种语言”

报告还提出了一个关键概念：从数据可用到上下文可信。

报告指出，数据治理成果需要以“可信上下文”的形式提供给 Agent。不只是结构化数据，还包括指标定义、业务知识、流程规则和访问权限，形成面向业务的数据应用语义层。

数帆是网易智企旗下的数据智能品牌，将网易十余年的大规模数据实践沉淀为可复用的数据底座能力。在报告中，数帆被这样描述：“其数据开发治理平台 EasyData 以‘开发治理一体化’为核心，覆盖数据开发、治理、质量、安全和运维等场景，为 Agent 提供可理解、可核验、可追溯的高质量数据资产。”

数帆的解法是四层能力联动：

EasyData 负责数据接入、开发、加工、治理与运维，为上层提供高质量数据资产。

指标平台承接底座资产，统一构建数据模型、维度和指标，形成面向业务的数据应用语义层。这一步很关键，它把散落在各个业务系统里的口径，统一成了一套可被 AI 理解的语言。

有数 BI 消费统一的数据与指标，以可视化方式呈现经营结果，解决“洞察能否快速获得”。

知数 DataAgent 进一步完成任务拆解、多工具/技能调用、深度分析、归因、结果复核和报告生成，并支持应用集成、自定义工作流、推送和定时任务。

一个值得注意的背书是：数帆是国内首家通过中国信通院 DataOps 系统工具四项全部能力评估的企业。DataOps 的四项能力：研发管理、交付管理、运营运维、数据安全，覆盖了数据从生产到消费的全生命周期。目前，数帆已为国央企、金融、制造等行业400余家头部客户提供服务。

从“数据可用”到“上下文可信”

报告在“数据底座如何服务 Agent”部分，画了一条清晰的链路：业务系统与知识文件→接入治理→数据与语义资产→查询、检索及校验服务→ Agent 任务处理。

这条链路里，数帆的数据资产地图负责组织元数据、数据血缘与资产信息，支持查找、理解和使用；NDH 基础支撑负责大数据存储、计算及管控运维。两者共同构成数据底座的“地基”。

报告还强调，数据底座需要将数据、业务含义和使用边界一起提供给 Agent。数帆的 EasyData 支撑的数据治理成果，通过分析连接和数据 API 两条路径，分别对接知数 DataAgent 和 Agent 应用。

这背后的逻辑是：Agent 不是直接去查数据库，而是通过数据底座提供的“可信上下文”来理解业务。数据底座把数据、指标、业务知识、流程规则和访问权限打包成 Agent 能理解的形式，让 Agent 在可信的范围内做判断。

从2-3小时到10分钟：

三花智控预算分析提速一个数量级

在三花智控，财务团队做预算执行分析时，过去需要跨 ERP、MES 和财务系统取数，手工核对口径，再逐项解释预算与实际的差异。整个过程耗时2-3小时。

基于数帆数据底座与知数 DataAgent，方案在统一数据和业务口径的基础上，由 AI 自动拉取预实数据、识别偏差并生成分析建议。效果是：分析耗时从2-3小时缩短到10分钟，提速超过一个数量级，财务工作从“取数比对”转向了“业务分析”。

另一个场景是财务报告生成。

三花智控原有财务报告采用固定模板，月报、专项分析和经营复盘的内容需求不同，财务人员需要花大量时间手动调整。方案沉淀了字段指标和报告模板后，可以按场景勾选内容项，由 AI 自动组合生成报告，并将模板调整沉淀为可复用资产。报告产出周期从 T+1 缩短到了30分钟以内。

放到整个 DataAgent 赛道看，这些案例有一个共同点：不是让 AI 直接开干，而是先把数据底座做扎实，再让 Agent 在可信的数据上做判断。数帆的特点在于，将数据治理底座与 DataAgent 分析能力衔接起来，让治理成果进一步服务业务分析。

报告也验证了这条路径。知数 DataAgent 的分析能力，建立在统一口径和可信上下文之上。它能结合模型、指标与 BI 看板、指标语义、图谱与知识库，完成复杂查询和探索分析，交付图表、看板、图文报告和办公文档。

AI 再聪明，也要先有可信的数据底座。

企业 AI 的竞争，也在延伸至数据治理与业务落地能力。扎实的可信数据底座，是 Agent 在业务中稳定发挥价值的重要基础。

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