北京
國內有這樣一家IT公司
他們被稱為「軟件界的胖東來」
還有人叫他們「無錫小華為」
他們把公司總部從南京遷到無錫
理由聽起來「匪夷所思」
他們堅持「永不上市、利潤共享」
主動限制創始團隊收入
老板連獨立辦公室都沒有
他們的固執地相信校招
應屆畢業生占比70%+
他們2006年成立，創業19年
服務了中國500強客戶的359家
以及制造業百強中的80家
2024年銷售額突破15.7億
連續8年霸榜中國BI與分析軟件市場
成為軟件業的“燈塔工廠”
怎么樣，你猜到他們是誰了嗎？
沒錯，這家神奇的公司就是
在剛剛結束的
2025帆軟第七屆智數大會上
這家企業數據分析領域的“扛把子”
又放出了一系列大招
首先，面對呼嘯而來的大模型
帆軟打出了一套組合拳
「AI原生的可信數據分析產品組合」
大模型很熱，但帆軟很冷靜
如何用好大模型的長處？
如何解決大模型的短板？
帆軟的理念一直是以客戶為中心
他們在與客戶需求交流和實踐中發現
大模型要效果好，場景得聚焦
高質量數據是核心
模型再強，碰上“臟數據”也抓瞎
同時，大模型放大了數據價值
也可能放大了“數據幻覺”
由于推理過程不透明像黑盒
輸出的分析結果常被質疑
想要去驗證中間過程，門檻極高
比如，有些工具會讓大模型輸出
Python代碼來跑數據分析
普通用戶幾乎無從下手
客戶需要一個可信的分析過程
這個過程還必須能
“簡單且快速驗證”
正是基于這樣的客戶需求
帆軟打出了這套「組合拳」
?
先把自家產品打通
通過統一通訊錄、權限、數據存儲
完成自家多個旗艦產品的鏈接
有了一體化平臺層作為底座
企業經營不再分散在孤島產品里
?把FineBI（數據分析）、FineReport（報表&財務系統）、簡道云（會議&流程協作）串聯起來；
?形成“數據輸入—戰略討論—預算決策—問題改進—進展復盤”的閉環。
這一招就挺絕的
經營中的分析和動作
在產品組合中完全被打通
?
為大模型提供可信數據
并訓練細分垂直模型
經過IT和業務沉淀的數據資產
其實就是企業的可信數據
把可信數據的檢索結果交給大模型
讓大模型組織數據、開啟腦洞
最終得到可讀性更好的分析結果
比如，志邦家居采用 FineChatBI
把沉淀的高質量數據訓練成垂直模型
業務人員通過聊天就定制看板
還能一路追問和定位源頭，準確率超高
?
提供可信數據驗證方案
這事交給FineDataLink就妥了
FineDataLink是個數據集成與治理平臺
自動對接上百平臺數據，定時采集清洗
還擁有統一數據管理能力
保證數據口徑一致的同時
還具備更高的時效性
最后，可以在任意使用數據的節點處
反查它從哪兒來的
這個“全程可追蹤”
才是真正讓數據可信的底層保障
至此，帆軟通過這一套組合拳
聚焦了大模型的細分使用場景
讓企業在數據分析領域使用大模型時
數據可信、過程可信、結果可信
準確性可驗證，個性化可定制
好了，大模型落地的問題解決了
那么，如何讓大模型更懂企業業務
并給企業一個長期有效的大模型工具？
帆軟放出了第二個大招
旗艦產品FineBI 7.0
2025重磅升級，重新定義 AI+BI
FineBI7.0特別強調指標驅動的價值
所謂指標驅動，就是別拍腦袋做決策
用清晰統一的指標體系來管業務
但「指標驅動」很難
企業經常掉進四個坑
?不會定：指標只盯財務，不承接戰略也不牽引業務；
?不會拆：把指標拆成數字游戲，和業務邏輯對不上；
?不分析：指標只是死數字，沒人深挖異常背后的原因；
?不迭代：指標越堆越多，最后滿屏報表，看得人頭大。
FineBI 7.0這次更新
要幫企業把“指標脈絡”打通
讓數據更可信、分析更智能、用起來更簡單
?對管理層來說
有了統一的指標池
避免各部門各說各話
?對業務層來說
自助取數，AI問答大大降低門檻
讓更多人自己做分析
?對數據/IT團隊
指標定義后全局可用
不再構建新寬表，擺脫重復SQL苦力活
看起來不錯，具體怎么落地呢？
FineBI 7.0支持5大新特性
全面輔助指標體系落地
看完帆軟的智數大會
我有一點感慨
帆軟這家公司太務實了。
帆軟并沒有一味渲染大模型能力有多強，也沒有給客戶畫AI大餅，而是明確的告訴客戶——
大模型的能力邊界在哪里，企業應該如何揚長避短，在自有IT建設和可信數據的基礎上，滿足管理團隊、業務人員、數據人員的需求，讓數據成為生產力，而不是用于大模型炫技。
而這，其實也是帆軟的成功密碼
帆軟之所以能連續霸榜9年
不是帆軟本身多厲害
而是帆軟始終以客戶為中心
正如帆軟創始人、董事長Peter所說
也正是這樣的價值觀
讓帆軟與客戶互相成就
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