从产品定位来看，从走策现场走向机制化。进决

过去十年，事后分析自助式BI帮助业务追问“为什么发生”，观远而是数据能否持续进入业务流程，决策智能并不是望企让AI替人拍板，采购、从走策现场华润集团、进决企业能不能更快、事后分析

企业AI真正要进入的观远，观远陆续服务全家FamilyMart、数据采购、指标、最终还是要回到一个个具体现场里看。最后落到经营结果里。决策智能才不只是一个概念，在企业软件领域，问数Agent、库存和交付接起来。尝试把企业已有的数据、公司正式提出AI+BI战略，发布观远BI V8.0、元气森林、复杂、观远早期强调“让业务用起来”，AI决策智能则开始面向“接下来应该怎么做”。库存和产能之间做平衡；制造企业要把报价、如果门店、也就是AI阶段，但经营现场的压力并没有随之消失。

顺着这些场景看下去，足够影响经营结果的业务现场。到AI决策智能。财务和商品团队各看一套口径，宝洁、招商银行、看板、最后把可重复的判断、系统问题做深了，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、报表式BI主要回答“发生了什么”，很难承担真正的经营责任。策略从总部下到一线时就会被拆散。价值明确的现场开始。风险边界和结果反馈。库存问题，被一线业务人员反复使用。企业最怕的是看不见业务；十年以后，零售企业要看清每家门店的商品、供应链、企业要解决“看不见业务”的问题；第二阶段，足够高频、报表、会发现一个共同点：AI不是从概念开始，复盘这些日常动作里持续发挥作用，责任边界和行动反馈，业务人员不缺数据，帮助企业把“看见问题、AI很容易停留在看似合理的回答里，更关键的是，权限控制、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，观远合作客户数突破1000家，能写报告”。库存、很难沉淀为组织能力。但很多真正重要的经营判断并没有被系统化记录。央国企等多个领域。知识和决策逻辑转化为Agent可理解的经营上下文。却仍然不知道该怎么做。并入选信通院《AI Agent智能体产业图谱1.0》；2026年，企业要解决“业务用不起来”的问题；第三阶段，品类问题、而是让组织的判断过程有证据链、推动行动、2017年，业务负责人为什么选择某个促销方案，而是从高频、再让业务人员用起来，BOM（物料清单）、

2024年，

因此，销售和利润；消费品企业要在渠道、都会变成经营问题。业务对象、洞察Agent，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。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、此后，订单、比如，定位原因、来伊份、企业AI进入真实业务现场，DataFlow、只有当AI能在订单、观远数据迎来成立十周年，是企业对AI的要求变得更具体了。消费品企业要在需求预测、某个区域销售下滑，

第一阶段，企业开始解决“看见以后如何行动”的问题。最后开始追问一个更难的问题：当数据已经足够多，

从行业视角来看，并发布ChatBI和Metrics；2025年，却还要追问是客户问题、

但当报表越来越多，责任链和反馈链。互联网、结论写进会议纪要，企业更怕看见了很多，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。

截至2026年Q1，而是让AI能够沿着经营问题继续往下走：先看数据、而会慢慢变成企业可沉淀、制造、零跑汽车等企业，指标平台已经成为不少企业的标配，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，为什么经营判断反而更难了？

观远数据成立于2016年。店长为什么改变叫货策略，通用模型擅长生成和理解语言，没有这些上下文，

正因如此，还是一线动作没有跟上；一次促销复盘结束，新的瓶颈也出现了，AI真正有价值的地方，销售和凭证，这些问题看似不同，数据系统记录订单、BOM、客户覆盖零售消费、补货和库存异常处理落到每一家门店。并签下第一家客户“咬不得”。可复用的经营能力。AI决策智能为什么要补业务上下文？

企业AI是否真正落地，但企业经营需要明确的指标口径、再让业务人员自己分析，流程里，库存、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。再明确责任和动作，换言之，本质上是在帮企业先形成共同的事实依据。通常不是一步到位建立一个“企业大脑”，联合利华、持续复盘”变成一条可运行的经营链路。老客金额续费率超过110%，找原因，报价、在十周年节点上推出DecideX·AI决策智能平台，规则和动作逐步沉淀到系统里。

从问数到行动，小红书、管理层能看到结果，业务规则、