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Apolla AI
某食品集团

消费品

经营问题响应从 2 天到实时,经营会议数据准备时间减少 80%

食品集团:经营分析问答 Agent 让管理层「问数」而不是「等报表」

挑战

集团经营分析依赖十几张固定报表,管理层临时想看某个品类在某个区域的毛利趋势,要等数据团队两天。各事业部口径不一致,同一个指标在不同会议上数字对不上。

集团推进数据驱动经营,要求先把指标口径统一,再让管理层能直接向数据提问。

方案

先治理后智能:FDE 团队与财务、数据团队用 6 周建立业务语义层,再上线经营问答 Agent。

  • 语义层定义 120 个核心经营指标的口径、来源与权限,成为唯一可信定义
  • 问答 Agent 把自然语言转为对语义层的查询,返回图表、数字与口径说明
  • 异常解读:指标波动时自动给出可能原因与下钻路径
  • 经营会议材料由 Agent 按模板预生成,分析师只做复核与补充判断

架构要点

语义层建在现有数据仓库之上,模型只生成对语义层的查询,不直接访问底表;行级权限随用户身份下推,高管与事业部看到的数字来源一致。

客户评价

以前会上一半时间在对数,现在数是一样的,时间用来讨论怎么办。
集团 CFO某食品集团

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