在「数据与分析」类工具里，FineBI 智能问答的定位是：帆软 FineBI 中的自然语言问数功能。

这篇写给咨询顾问：围绕行业研究、访谈整理和方案文档这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

咨询顾问的三个高频用法

1. 行业研究

可直接复制到 FineBI 里修改：

围绕【行业】整理一份行业概览框架：市场结构、主要参与者类型、价值链、关键驱动因素，所有数据点标注需要补充的来源。

把关：数据点都标注了来源需求。

2. 访谈整理

在 FineBI 智能问答中可以这样提：

把这几份访谈记录整理成洞察：共性观点、分歧观点、意外发现，每条附访谈对象编号和原话摘录。

把关：洞察可追溯到访谈。

3. 方案文档

可直接复制到 FineBI 里修改：

根据以上分析搭建方案 PPT 的故事线：每页一句标题结论，共 12 页，标出需要数据支撑的页面。

把关：每页标题是结论句。

也可以试试：评测大模型应用

这是「数据与分析」类工具的通用任务，咨询顾问同样用得上。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

边界与合规

客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

  • 产出由咨询顾问本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；FineBI 智能问答的同类还有 Quick BI、观远 BI。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 FineBI 纳入日常流程。

延伸练习

自然语言问数

输入：一张销售明细表。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

检查点：给出了可复核的计算过程。

指标异动解读

准备材料：一个突然下降的业务指标。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

交付前确认：先排查数据本身问题。

数据清洗方案

准备材料：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

验收标准：说明了处理对结论的影响。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

常见问题：图表结论被过度解读

区分相关与因果，在报告中标注假设。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

使用提醒

本文基于 FineBI 智能问答公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 FineBI 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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