国内有这样一家IT公司
他们被称为「软件界的胖东来」
还有人叫他们「无锡小华为」
他们把公司总部从南京迁到无锡
理由听起来「匪夷所思」
他们坚持「永不上市、利润共享」
主动限制创始团队收入
老板连独立办公室都没有
他们的固执地相信校招
应届毕业生占比70%+
他们2006年成立，创业19年
服务了中国500强客户的359家
以及制造业百强中的80家
2024年销售额突破15.7亿
连续8年霸榜中国BI与分析软件市场
成为软件业的“灯塔工厂”
怎么样，你猜到他们是谁了吗？
没错，这家神奇的公司就是
在刚刚结束的
2025帆软第七届智数大会上
这家企业数据分析领域的“扛把子”
又放出了一系列大招
首先，面对呼啸而来的大模型
帆软打出了一套组合拳
「AI原生的可信数据分析产品组合」
大模型很热，但帆软很冷静
如何用好大模型的长处？
如何解决大模型的短板？
帆软的理念一直是以客户为中心
他们在与客户需求交流和实践中发现
大模型要效果好，场景得聚焦
高质量数据是核心
模型再强，碰上“脏数据”也抓瞎
同时，大模型放大了数据价值
也可能放大了“数据幻觉”
由于推理过程不透明像黑盒
输出的分析结果常被质疑
想要去验证中间过程，门槛极高
比如，有些工具会让大模型输出
Python代码来跑数据分析
普通用户几乎无从下手
客户需要一个可信的分析过程
这个过程还必须能
“简单且快速验证”
正是基于这样的客户需求
帆软打出了这套「组合拳」
❶
先把自家产品打通
通过统一通讯录、权限、数据存储
完成自家多个旗舰产品的链接
有了一体化平台层作为底座
企业经营不再分散在孤岛产品里
✅把FineBI（数据分析）、FineReport（报表&财务系统）、简道云（会议&流程协作）串联起来；
✅形成“数据输入—战略讨论—预算决策—问题改进—进展复盘”的闭环。
这一招就挺绝的
经营中的分析和动作
在产品组合中完全被打通
❷
为大模型提供可信数据
并训练细分垂直模型
经过IT和业务沉淀的数据资产
其实就是企业的可信数据
把可信数据的检索结果交给大模型
让大模型组织数据、开启脑洞
最终得到可读性更好的分析结果
比如，志邦家居采用 FineChatBI
把沉淀的高质量数据训练成垂直模型
业务人员通过聊天就定制看板
还能一路追问和定位源头，准确率超高
❸
提供可信数据验证方案
这事交给FineDataLink就妥了
FineDataLink是个数据集成与治理平台
自动对接上百平台数据，定时采集清洗
还拥有统一数据管理能力
保证数据口径一致的同时
还具备更高的时效性
最后，可以在任意使用数据的节点处
反查它从哪儿来的
这个“全程可追踪”
才是真正让数据可信的底层保障
至此，帆软通过这一套组合拳
聚焦了大模型的细分使用场景
让企业在数据分析领域使用大模型时
数据可信、过程可信、结果可信
准确性可验证，个性化可定制
好了，大模型落地的问题解决了
那么，如何让大模型更懂企业业务
并给企业一个长期有效的大模型工具？
帆软放出了第二个大招
旗舰产品FineBI 7.0
2025重磅升级，重新定义 AI+BI
FineBI7.0特别强调指标驱动的价值
所谓指标驱动，就是别拍脑袋做决策
用清晰统一的指标体系来管业务
但「指标驱动」很难
企业经常掉进四个坑
❌不会定：指标只盯财务，不承接战略也不牵引业务；
❌不会拆：把指标拆成数字游戏，和业务逻辑对不上；
❌不分析：指标只是死数字，没人深挖异常背后的原因；
❌不迭代：指标越堆越多，最后满屏报表，看得人头大。
FineBI 7.0这次更新
要帮企业把“指标脉络”打通
让数据更可信、分析更智能、用起来更简单
✅对管理层来说
有了统一的指标池
避免各部门各说各话
✅对业务层来说
自助取数，AI问答大大降低门槛
让更多人自己做分析
✅对数据/IT团队
指标定义后全局可用
不再构建新宽表，摆脱重复SQL苦力活
看起来不错，具体怎么落地呢？
FineBI 7.0支持5大新特性
全面辅助指标体系落地
看完帆软的智数大会
我有一点感慨
帆软这家公司太务实了。
帆软并没有一味渲染大模型能力有多强，也没有给客户画AI大饼，而是明确的告诉客户——
大模型的能力边界在哪里，企业应该如何扬长避短，在自有IT建设和可信数据的基础上，满足管理团队、业务人员、数据人员的需求，让数据成为生产力，而不是用于大模型炫技。
而这，其实也是帆软的成功密码
帆软之所以能连续霸榜9年
不是帆软本身多厉害
而是帆软始终以客户为中心
正如帆软创始人、董事长Peter所说
也正是这样的价值观
让帆软与客户互相成就
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