BI 报表可能是过去几十年来，企业投资最多，但性价比最低的系统之一。

看起来只是几个报表页面，但在这背后，是要先把销售、生产等业务系统建起来；是要先梳理清楚各种成本、费用的分摊规则；是数据团队在后面做大量数据清洗和校验。

耗费了如此大的人力物力，领导看数据是方便了，但看完以后呢？

成本为什么超支？是采购质量问题，还是库存周转问题？下一步谁处理？怎么处理？

这些问题，BI 报表通常都回答不了。

它最多是把问题摊在桌面上。后面还是要开会，要扯皮，最后领导拍脑袋决策。

最近和很多头部 BI 公司的产品负责人交流以后，我有一个很强烈的感觉：

BI 报表的时代，真的要彻底结束了。

当然，我并不是说数据底座、指标体系、报表查询这些东西就没有价值了，他们仍然是 AI 时代重要的基础设施——但是，只负责让人看到数据，却无法发现问题并给出方案的 BI 报表时代，要结束了。

我之所以敢这么说，是因为我沟通的这些 BI 公司，都在打造一个全新的决策智能系统。

不同于只能看数的 BI 系统，这个全新的系统会主动监测数据、发现问题并提出解决方案，它们还会记录方案执行的结果，以便于优化下一次方案。

举个例子。假设一家公司发现某个区域销售业绩下滑。以前大概率是销售助理去 BI 系统里查数据，拉出品类、团队这些维度，做一份分析报告。

报告里面会写：这个区域下滑，主要是某几个品类没卖好，或者某几个团队业绩下滑。

然后呢？

领导开会，区域负责人解释，最后靠经验判断：是不是广告投放不够？是不是渠道压货还没消化完？

这个过程不但慢，而且很多时候就是拍脑袋。

有了决策智能系统就不一样了。首先，它会自动监测区域业绩，如果低于了警戒线，它就会顺着定义好的本体关系和业务策略，去寻找导致业绩下滑的根源。

比如它会先看这个区域关联的品类、销售人员和经销商，再看铺货率、广告投放这些指标有没有异常。

如果铺货率异常，再看是拜访频率出现了下滑，还是主力 SKU 断货，导致核心门店无货可卖。

如果系统确认风险成立，才会进一步生成行动建议。

比如，如果是核心门店的主力 SKU 断货，就可以紧急从其他区域调拨补货。

更重要的是，系统会清晰的展示整个决策链：销售业绩-铺货率-库存缺货-区域调拨补货，并提供各个数据的原始来源，以便于人类判断方案的可靠性。

一旦人类确认了方案，系统就会生成执行单据，比如生成区域调拨单，并发起审批流程。

然后，系统会跟踪调拨执行情况，以及调拨执行后，一段时间内区域铺货率、销售业绩的改善情况。这样，下次遇到类似问题，它就不是从零开始分析，而是可以结合历史经验优化分析链路。

那决策智能系统是如何做到这一点的？核心是三层：

1、语义层

2、策略层

3、行动层

首先是语义层。

语义层的本质是面向 AI 的知识底座，包括对象、属性、关系、规则、指标等。

比如，销售人员、经销商、门店在 BI 系统中可能只是一个后台字段，但是在语义层，则会翻译成 AI 能准确理解的业务语言。

另外，通过定义经销商和门店的关系，AI 就能准确找到某个经销商负责铺货的门店。

再比如，语义层会定义：铺货率 = 有效铺货门店数 ÷ 目标门店数 × 100%，并且定义清楚相关口径，比如“有效铺货”为7天内有动销且陈列可见。

有了语义层，才能把 BI 系统的后台字段转化为 AI 可以理解的业务语言。

第二是策略层。

策略层的本质是把人脑子里的经验，变成 AI 能理解、能推理的业务策略。

比如，当铺货率下滑时，首先要判断库存是否缺货；如果库存没有缺货，则要判断业务员拜访频次是否存在异常；如果是拜访频次存在异常，是否因为拜访计划制定不合理，导致重点门店被跳过？

不同的原因有不同的建议方案。

比如：拜访计划制定不合理，则需要调用“拜访计划生成策略”，重新对拜访计划进行优化。

有了策略层，AI 才能分析出根因，并制定出可以落地的方案。

第三层是行动层。

只有方案还不够，决策智能系统还需要把方案变成可执行、可追踪、可回流的行动闭环。

比如，给责任人推送一个任务，要求他在一周内完成拜访计划的优化。系统会跟踪任务的执行情况，并持续跟踪铺货率、销售业绩的变化。

如果方案被证实有效，那本次分析的链路会被沉淀进策略库，成为一个被验证的成功案例，下次遇到类似的情况就可以直接复用；如果方案无效，系统就会进行复盘，到底是根因分析不对？还是执行有问题？应该如何整改？

实际上，过去几十年，BI 系统哪怕被客户频频吐槽，也基本没有太大的变化。为什么现在很多头部 BI 厂商突然都开始大升级了呢？

一方面是因为有了 AI 的助力，BI 系统的能力边界有了重大突破；另一方面则是 BI 厂商确实更适合做这个事情。

首先，决策智能系统最关键的基础设施就是语义层，而 BI 系统本身就涵盖了大量业务对象、属性和指标，而且提供了相对完整、干净、统一的数据基础。

另外，决策智能系统对厂商的业务 Know-how 要求很高，因为厂商需要帮助客户梳理清楚“从业务指标到根因，再到方案”的决策链路。而长期服务于决策层的 BI 厂商，显然对这个决策链路更加熟悉。

不过，当 BI 项目从报表展示升级为决策智能系统，企业软件项目的交付标准也会发生彻底的变化。

过去，一个 BI 项目上线，很多时候看的是报表做没做出来，数据是否准确，展示是否美观。

至于领导看完报表以后，如何做决策，决策如何落地，落地效果如何，都不需要 BI 厂商负责。

以后，企业软件真正要交付的，是决策闭环，是方案落地后的效果。如果系统上线以后没有产生业务价值，就很容易沦为在角落吃灰的花瓶。

这对于软件厂商来说，是一个巨大的挑战。

所以，我说 BI 报表的时代即将彻底结束，并不是说 BI 这个东西会马上消失。

报表还会存在，指标体系也还会存在——只是，它们不再是主角了，而是变成智能决策系统里的数据底座。

这对于整个 BI 行业来说，可以说是一场颠覆性的重构。

只会做报表展示的 BI，确实跟不上这个时代了。

想继续留在企业经营核心位置的 BI 系统，都必须进化为可以决策、可以执行、可以自进化的智能系统。

否则，它们就会从企业经营的核心位置，慢慢退回到后台，变成一个没人愿意多看一眼的数据看板。

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