用户场景
场景 1：数据的自然语言问答
典型应用： 对复杂业务数据的快速提问与响应
客户案例：某消费品企业销售数据查询
该企业管理层经常需要查看各地区、各产品的销售表现。以往需依赖数据分析师手动出报表，效率低、响应慢。
引入 AI 数据问答助手后，用户可直接提问：
- “2025 Q1 华东洗护产品销售额是多少？”
- “相比去年同期，增长最快的是哪个品类？”
系统会自动解析问题，实时查询数据并生成自然语言回答，有时还会附上趋势图或简要分析。
效果提升：
- 查询时间从小时级缩短到秒级；
- 管理人员可自行提问，无需依赖分析师；
- 覆盖多维度数据（时间、地区、品类等），使用灵活。
该方案帮助企业大幅提升数据获取效率和决策响应速度。
场景 2：产品性能比较与推荐
典型应用： 在多个产品中，快速找到最符合需求的选项
客户案例：电商平台智能选品助手
某电商平台上线 AI 产品推荐助手，帮助用户在海量商品中高效选购。用户只需输入自然语言描述，如：
- “我想买一款拍摄清晰、预算在 8000 左右的相机”
- “有没有适合户外运动的轻便笔记本推荐？”
系统会自动分析用户需求，从产品数据库中筛选匹配项，并推荐 2-3 款优选商品，附上对比参数、性能亮点与使用场景说明。
效果提升：
- 提升用户选购效率，平均缩短 60% 决策时间；
- 推荐更贴合真实需求，转化率显著提高；
- 可持续学习用户偏好，优化推荐结果。
该功能广泛适用于电商、线下零售、3C 数码等领域的个性化推荐需求。
场景 3：多语言翻译
典型应用： 整文翻译与关键词翻译结合，满足不同语言处理需求
功能说明：
- 若需整篇文档翻译，只需上传要翻译的文档，系统将自动完成全文翻译；
- 若仅需翻译部分内容，可在 AI 翻译助手中输入文字，实时获取翻译结果。
该功能适用于跨境沟通、海外资料阅读、本地化处理等多种场景。
场景 4：业务数据分析
典型应用： 对接业务系统数据，进行智能化分析和洞察
功能说明：
系统可与企业既有业务系统对接，提取结构化数据，通过 AI 自动进行分析和呈现。支持的分析类型包括但不限于：
- 产品销售分析
- 全球销售情况对比
- 财务相关统计分析（如成本结构、利润趋势等）
用户可通过自然语言提问，如：
- “本月销售额最高的是哪个产品？”
- “各大洲的销售情况如何？”
- “2025 年上半年费用占比变化趋势？”
效果提升：
- 自动生成图表、结论与洞察，节省分析人力；
- 多维度数据灵活查询，支持自定义对比；
- 助力业务团队快速识别问题与机会。
适用于销售、运营、财务等数据密集型部门。
