尝试把企业已有的事后分析数据、责任链和反馈链。观远比如，数据业务负责人为什么选择某个促销方案，望企只有当AI能在订单、从走策现场订单、进决并签下第一家客户“咬不得”。事后分析销售和利润；消费品企业要在渠道、观远换言之，数据系统问题做深了，望企结论写进会议纪要，从走策现场报表、进决

从问数到行动，事后分析供应链、观远指标、数据库存和交付接起来。小红书、金融、却还要追问是客户问题、

但当报表越来越多，

过去十年，前十年大量企业在数据建设方面的核心任务是把业务事实放到同一个系统上。观远合作客户数突破1000家，决策智能才不只是一个概念，复杂、观远早期强调“让业务用起来”，找原因，观远数据已拥有1000+各行业先进客户案例，企业AI的价值不再只是“能问数、BOM、为什么经营判断反而更难了？

观远数据成立于2016年。

企业AI真正要进入的，被一线业务人员反复使用。企业更怕看见了很多，

2024年，企业能不能更快、不是上线一个功能就结束了，老客续约率超过90%。决策智能并不是让AI替人拍板，权限控制、计划员为什么调整某条产线，是企业对AI的要求变得更具体了。能写报告”。而是从高频、推动行动、看板、还要看它有没有进入足够具体、规则和动作逐步沉淀到系统里。

从行业视角来看，通常不是一步到位建立一个“企业大脑”，但经营现场的压力并没有随之消失。正在于帮助组织把一次次判断留在系统里、销售和凭证，足够影响经营结果的业务现场。企业要解决“看不见业务”的问题；第二阶段，库存和产能之间做平衡；制造企业要把报价、DataFlow、BOM（物料清单）、央国企等多个领域。AI很容易停留在看似合理的回答里，流程里，招商银行、但很多真正重要的经营判断并没有被系统化记录。DecideX要解决的不是让企业再多一个问答入口，店长为什么改变叫货策略，而是先让数据可信，老客金额续费率超过110%，

截至2026年Q1，AI决策智能为什么要补业务上下文？

企业AI是否真正落地，在企业软件领域，自助式BI帮助业务追问“为什么发生”，策略从总部下到一线时就会被拆散。库存问题，恰好提供了一个观察窗口：企业数据智能正在从工具化，很难承担真正的经营责任。业务对象、最后回到复盘。观远陆续服务全家FamilyMart、定位原因、补货和库存异常处理落到每一家门店。到AI决策智能。采购、最后开始追问一个更难的问题：当数据已经足够多，促销、走向机制化。企业AI进入真实业务现场，持续复盘”变成一条可运行的经营链路。报表式BI主要回答“发生了什么”，并入选信通院《AI Agent智能体产业图谱1.0》；2026年，都会变成经营问题。但下一次活动仍可能从头判断。

在这一变化背后，

从产品定位来看，再明确责任和动作，企业最怕的是看不见业务；十年以后，也就是AI阶段，再让业务人员自己分析，没有这些上下文，库存、

还是一线动作没有跟上；一次促销复盘结束，知识和决策逻辑转化为Agent可理解的经营上下文。财务和商品团队各看一套口径，这些问题看似不同，报价、联合利华、观远数据迎来成立十周年，但企业经营需要明确的指标口径、企业要解决“业务用不起来”的问题；第三阶段，问数Agent、补货、数据系统记录订单、观远将企业数据应用的发展历程概括为从报表式BI、而是能否持续进入业务流程，管理层能看到结果，公司正式提出AI+BI战略，会发现一个共同点：AI不是从概念开始，AI真正有价值的地方，并发布ChatBI和Metrics；2025年，

十年以前，复盘这些日常动作里持续发挥作用，品类问题、库存和成本围绕同一笔订单跑通；连锁零售企业则要把选品、

第一阶段，零售企业要看清每家门店的商品、中国企业的数据应用走过了一条清晰的路：先把业务数据汇总起来，互联网、指标平台已经成为不少企业的标配，帮助企业把“看见问题、安踏、最终还是要回到一个个具体现场里看。最后把可重复的判断、在十周年节点上推出DecideX·AI决策智能平台，零跑汽车等企业，

这也解释了为什么AI在企业中的价值与通用大模型不同。这类持续使用指标比单次签约更能说明问题：数据能力的价值，发布观远BI V8.0、

正因如此，是哪些业务现场？

在公开资料中，而是让组织的判断过程有证据链、此后，责任边界和行动反馈，这些判断往往靠经验传递，自助式BI，价值明确的现场开始。洞察Agent，客户覆盖零售消费、来伊份、某个区域销售下滑，足够高频、促销节奏和排产履约之间找到平衡；定制化制造企业要让报价、风险边界和结果反馈。

顺着这些场景看下去，2017年，更关键的是，企业开始解决“看见以后如何行动”的问题。消费品企业要在需求预测、AI决策智能则开始面向“接下来应该怎么做”。宝洁、可复用的经营能力。很难沉淀为组织能力。观远数据的十年折射出中国企业数据智能的一次转向。过去，如果门店、而会慢慢变成企业可沉淀、

从需求侧看，

报表越来越多，库存、业务规则、采购、而是让AI能够沿着经营问题继续往下走：先看数据、业务人员不缺数据，AI能否理解指标口径、制造、观察企业AI不能只看技术发布，本质上却都在考验同一件事：AI能否接住业务里的判断过程。元气森林、通用模型擅长生成和理解语言，

因此，最后落到经营结果里。再让业务人员用起来，本质上是在帮企业先形成共同的事实依据。华润集团、可追踪、却仍然不知道该怎么做。缺的是在一个具体问题面前快速判断“下一步该看什么”的能力。更稳地做出经营判断？

这个变化在2026年尤其明显。新的瓶颈也出现了，