思邁特14年：BI的“慢功夫”與AI的“熱浪潮”

相比技術上的單點突破，BI產品更需要時間的沉淀。

新眸原創·作者 | 鹿堯

打開企業管理者的電腦桌面，十年前最顯眼的可能是密密麻麻的Excel報表，如今則換成了實時跳動的數據分析看板。

變化的背后，是中國BI產業二十年的劇烈嬗變。IDC調研顯示，商業智能與分析已成為企業布局智能技術的核心賽道，尤其在GenAI的推動下，其投資優先級持續提升。但與此同時，數據孤島、技術復雜度高、投入回報周期長等問題仍困擾著多數企業，成為數字化轉型向深水區推進的主要瓶頸。

這種矛盾恰恰勾勒出BI行業的進化軌跡，從少數IT人員掌控的報表工具，到全員可用的分析平臺，再到如今AI賦能的智能決策系統，BI正從企業數字化的“邊緣配角”成長為“核心神經”。

而在這場變革中，2011年成立的思邁特堪稱是最具代表性的觀察樣本。脫胎于東南融通，自帶金融行業的基因底色，思邁特在成立之初便以“真Excel”特色在海外廠商主導的市場中捕獲缺口。

十四年間，它的每一步轉型幾乎都踩中行業脈搏：2017年率先將NLP融入BI推出“智能小麥”；2019年加碼數據挖掘邁入智能BI領域；2023年，作為國內最早提出“指標管理”理念的 BI 廠商，思邁特以指標驅動重構ABI平臺，將指標與企業經營邏輯深度綁定；2025年推出Smartbi AIChat V4，將BI從“對話式分析”推向“智能體協同”時代，而先前布局的指標體系則是智能體“懂業務、能決策”的核心支撐。

如今，這家本土企業不僅在 IDC 報告中登頂中國金融行業 BI 軟件市場份額第一，還獲得了“技術能力全面領先”的明確評價。

與此同時，在AI重塑產業規則的當下，思邁特的成長早已超越單一企業的敘事——從拿來主義到自主創新，從報表工具到AI Agent，這14年里，恰恰是中國BI產業從邊緣到核心、從輔助到決策的完整縮影，也是中國軟件企業在核心技術領域憑長期主義突圍的典型參照。

01

從邊緣到核心：

中國BI二十年嬗變

中國BI市場的發展，是一條從“錦上添花”到“不可或缺”的進化之路。

與國外市場不同，中國企業的BI需求自始就面臨著數據基礎薄弱但業務場景復雜的雙重挑戰。早期，國外BI廠商憑借成熟的技術產品占據市場主導，但其標準化的產品難以適應中國企業復雜多變的業務場景。

有業內人士坦言：“在理想情況下，企業在BI分析前數據應該是完備的，這樣可以通過工具直接得出有價值的結論。但國內企業的實際情況更復雜，數據分散、準備不充分，甚至出現缺失和錯誤，因此往往是數據和BI需要同時去做。”

這樣的現實，成為中國本土BI廠商突圍的關鍵切入點。思邁特的發展軌跡印證了這一行業變遷：創立初期，思邁特以“電子表格”特色功能切入市場，創新地基于Excel實現報表設計，滿足了當時企業大量基于Excel的數據處理需求。

在市場戰略布局上，思邁特早期客戶以金融行業為主，包括中國銀行、民生銀行、交通銀行等，面向大客戶的項目制服務，是那一時期的主要選擇。

但這條路徑，是典型的“啃硬骨頭”。

在思邁特軟件創始人、董事長吳華夫看來，這一時期的核心挑戰在于，“大客戶獲客難、成本高、對產品要求苛刻、交付周期長，還會不斷追加新需求。”服務這些對數據準確性、安全性和復雜性要求極高的客戶，無異于將產品置于最嚴苛的試煉場。

這帶來的效果是雙面的，一方面，在金融大客戶不同場景和需求的磨練下，思邁特產品的通用性與穩健性得到了極致錘煉。另一方面，由于客戶之間的需求差異巨大，產品的可復制性成了那一時期行業里的共性難題。

隨著思邁特積累了豐富的行業經驗，一個現實浮出水面：一直向客戶提供性能過剩的東西，雖然能建立品牌和產品壁壘，但難以實現商業上的規模化增長，最后無法實現商業化也是徒勞。

與此同時，市場環境也在變化。

數字經濟的快速發展，讓中國真正進入了信息化、AI化、移動化和SaaS化“四化合一”的時代。中國幾千萬家企業，腰部客戶的市場機會越來越大，團隊意識到，腰部客戶也會成長為大客戶，這是阻擋不了的趨勢。

這一戰略轉身并非簡單的市場擴張，而是對BI商業本質的重新審視。它意味著思邁特從“項目驅動”轉向“產品驅動”，從“追求單點極致”轉向“追求規模效應”。

考慮到大客戶與腰部客戶在需求和交付邏輯上的不同，比如前者要根據不同需求進行定制，而后者更看重一站式標準化服務，且常常“不清楚自身的需求”——思邁特的解法是從產品、交付到銷售的全面標準化。

這套“從大客戶錘煉產品，到腰部客戶實現商業化”的打法，反映了思邁特對BI行業商業化的深度思考：技術價值必須通過商業成功來兌現。

前期是“推著石頭上山”，積累勢能；后期則是“從山頂釋放能量”，將勢能轉化為動能，實現業務的螺旋式上升。

BI產業在中國經歷了從報表工具、自助BI到智能BI的三個明顯發展階段。思邁特的客戶戰略轉型，恰恰是第二個階段向第三個階段躍遷的縮影。

它不再只是一個被動滿足特定需求的工具提供商，而是成長為一家能夠通過標準化產品服務更廣闊市場、具備可持續商業模式的企業級服務公司。

歸根結底，這種對行業及業務變化的精準洞察與及時轉身，取決于思邁特強大的產品力和服務力，而這，恰恰是中國BI從“邊緣”走向“核心”的關鍵。

02

AI時代，BI的變與不變

當2023年生成式AI浪潮席卷各行各業，BI領域自然成為AI落地的重要戰場。

外界普遍認為，AI的特性天然適合BI，是企業數字化的最佳演示場景。

但實際情況遠比想象復雜。

2025年，DeepSeek爆火后，很多客戶涌入后臺，紛紛表示今年預算重點在AI：“很多時候你過來直接聊BI，客戶會說‘暫時不是我最關注的事情，今年重點在關注AI’”。然而，大半年過去，一個殘酷的問題浮出水面：有多少商機真正變現了？

事實上，AI對BI的改造，并非"顛覆式替代"，而是"賦能式升級"。它解決了傳統BI的三大痛點：通過自動化處理應對數據爆炸，通過智能預測滿足前瞻需求，通過自然語言交互降低使用門檻。

但這種升級的前提，是必須堅守BI的核心本質。

思邁特CEO姚詩成對此有清醒認識：“智能用數場景中，排名第一的一定是‘準確’。數據不準確，就不可用。”在他看來，準確性、穩定性、安全性、擴展性這四大基礎問題沒解決，客戶就永遠停留在“敢用不敢信”的狀態——能聊天不等于能輔助決策，這是ChatBI最致命的硬傷。

這與創始人吳華夫早期的觀點一脈相承：“相比于技術上的單點突破，BI產品更需要時間的沉淀。”而沉淀的核心，始終是數據本身。在AI時代，這一理念依然適用。

在思邁特的認知里，在當下的時間節點，相比“雪中送炭”，用“錦上添花”來形容AI或許更貼切。選擇了一條務實而深遠的路徑——不追逐表面的技術熱點，而是將AI深度融入企業數據分析的肌理中。畢竟如果脫離了高質量的數據底座與清晰的業務邏輯，AI只會淪為精準胡說的工具。

為此，思邁特提出“AI+BI雙軌策略”：對數據基礎扎實的客戶，直接部署AI能力釋放價值；對數據基礎薄弱的客戶，先通過BI工具搭建數據治理體系與指標模型，再逐步導入AI功能。這種務實路線，避免了很多企業“為AI而AI”的陷阱。

事實上，對于AI的運用，思邁特遠比想象的更具前瞻性。早在2017年，發布自然語言分析功能（NLP），實現了AI和BI的首次“融合”。2019年發布Smartbi V9，開啟智能BI探索；而2022年推出的V10.5正式引入指標管理功能，徹底跳出“BI僅做數據可視化”的行業慣性，將“指標體系”作為產品核心架構來打造。

這一思路在當時之所以“領先”，本質是提前解決了AI時代BI產品的兩大核心痛點：數據一致性難題與業務關聯性缺失，為后續AI能力的嵌入埋下關鍵伏筆。

2025年發布的Smartbi AIChat V4，則標志著其從“ChatBI”邁入“AgentBI”的全新階段。這款最新產品的優勢在于“智能體協同”，構建了“智能體平臺+應用市場”的生態模式。與單純的對話式分析不同，其包含的分析智能體可一鍵生成透視分析與儀表盤；專家智能體則能破解模糊需求難題，模擬專家思維鏈完成深度歸因與趨勢預測。

換句話說，在思邁特，BI系統正在從被動響應的“工具”，轉變為主動參與的“團隊成員”。姚詩成對此有一個精妙的比喻：“你可以把ChatBI拆開來看——Chat加BI。Chat是AI的能力，是大模型的互動能力。但為什么叫ChatBI？BI背后是客戶數據質量的水平。”

這正是思邁特在AI時代保持核心競爭力的關鍵，將大模型的對話能力，與經過多年積累的數據模型、指標管理體系深度融合。當其他廠商還在用大模型做簡單問答時，思邁特的智能體已經能夠調用高質量的指標模型和數據模型，確保分析結果的準確性和業務相關性。

這種進化背后，是BI價值邏輯的深刻轉變。

傳統BI是“工具導向”，用戶需主動操作才能獲取信息；AI Agent時代的BI是“需求導向”，智能體能主動理解需求、規劃路徑、生成洞察，甚至提出執行建議。

正如吳華夫所言，“Agent BI不僅是ChatBI的自然進化，更是智能體技術與數據分析的深度融合。BI正從‘對話式分析’邁入‘智能體協同’的新紀元。”

這不僅是從“人找數據”到“數據找人”的跨越，更是從“工具”到“虛擬決策伙伴”的升級。

但不變的是，所有智能能力都必須圍繞“讓數據產生業務價值”這一核心——無論是十年前的報表工具，還是如今的AIAgent，解決業務問題、輔助決策才是BI的終極使命。

03

中國BI的下一程

相比把BI當成純技術工具，思邁特一直認為BI應有三層價值：技術工具、管理工具、業務工具。這一理念，指引著思邁特產品研發和商業策略的方向。

當年Smartbi V10.5版本的戰略性選擇，采用數據模型和指標架構，讓思邁特和業界很多廠商走上了不同的路。這一選擇從根本上增強了BI對應用和業務的價值，而不是只起到統計分析的作用。

“企業的經營管理目標，更多時候一定要拆成層層指標才能衡量，這個指標體系構建是從上到下層層戰略分解，結合從下到上層層融合，這才是企業經營管理中天天都在應用的事情。”姚詩成說。

如果說指標體系是“根基”，那么思邁特對AI時代的洞察，則是“如何讓根基長出果實”——其并非盲目追逐AI熱點，而是基于對BI行業“用戶痛點”與“技術趨勢”的深刻理解，分階段、有節奏地將指標體系的能力與AI技術結合，最終實現其日后AI產品的成功落地。

先懂業務，才能做好BI，這是思邁特一直以來遵循的規則。

面對AI的新機遇，思邁特再次做了一個看似反常識的決定：2025年基本沒招任何專業AI人員。相反，思邁特選擇通過內部認證體系提升現有團隊AI能力。

從銷售到售前，再到交付，思邁特從多個維度構建了一套嚴格、完善的體系，讓每個人員都具備充實的認知，“都必須嚴格通過認證，持證上崗”，追求更高的專業性和敏捷性。這一組織與技術的雙重沉淀，也讓公司成功獲評國家級專精特新“小巨人”企業，成為BI領域核心技術自主可控、長期主義發展的標桿印證。

組織能力的轉化，也反映出思邁特從供應商到合作伙伴的定位轉變。

在他們看來，客戶購買的驅動力一定不是技術和產品，最直接購買的是服務和能力。這個區分很關鍵，它意味著思邁特從產品供應商升級為價值合作伙伴。

身份的轉變，折射出思邁特經營的第一性原理：以客戶價值為核心，用長期主義打磨產品與組織能力。

它不追求短期的技術噱頭，而是聚焦客戶"用數據創造價值"的本質需求；不依賴外部資源輸血，而是通過內部能力轉化實現可持續增長；不局限于產品銷售，而是與客戶共同成長。

這種發展邏輯，恰恰指向了中國BI的下一程。

從技術維度看，AI與BI的融合將從"智能體協同"走向"自主決策"，大模型、RAG等技術的深化將讓洞察更精準、響應更迅速；從價值維度看，BI將徹底擺脫“工具屬性”，成為企業的“決策中樞”，深度參與戰略制定與業務執行。

與此同時，行業里單一廠商的“單打獨斗”將讓位于生態協同，像思邁特兼具產品、技術與生態能力的廠商更具競爭力。

回望思邁特的十四年，從Excel融合到AI Agent，從服務頭部到賦能全域，它的成長軌跡恰是中國BI產業的進化鏡像。在這個過程中，沒有捷徑可走，有的是對本土場景的深刻理解，對長期價值的堅定堅守，對組織能力的持續打磨。

這或許就是中國軟件企業突圍的核心密碼：在技術迭代中錨定本質，在市場變遷中堅守價值，在產業升級中構建生態。

當越來越多的企業走上這樣的道路，中國BI產業必將從跟跑走向“領跑”，在全球數字經濟格局中占據核心位置。

而思邁特的故事，才剛剛翻開新的篇章。

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