夜雨聆风
根据Gartner、艾瑞咨询等一线咨询机构的调研显示：企业数据总量每三年翻三倍，但真正被用起来的却不到三成。
究其原因，一方面是大多数数据沉睡在各个业务系统里：ERP、CRM、财务系统各自为政，口径不一；另一方面则是业务人员和数据处理人员的彼此割裂：一个不懂技术，不会查，一个不懂业务，查不对。
在7月31日的红熊AI产品发布会上，红熊AI正式发布ChatBI系统，一款以自然语言交互为核心的新一代数据分析产品。
红熊AI副总裁葛金斌在现场展示了在记忆力、理解力加持下，AI如何把数据分析从“自然语言对话”进一步延伸至“Vibe Querying（沉浸式探索）”新范式。
沉浸式探索，开启数据分析第四次范式革命
企业做数据分析，大致经历了三个阶段：
第一阶段是报表式 BI：IT 部门预先定义数据需求，固化成报表，业务人员想临时改变维度就做不了；
第二阶段是自助式 BI：业务人员可以拖拽字段自己搭看板，灵活了不少，但门槛仍在，你得懂数据模型、知道表结构；
第三阶段是对话式 BI：用自然语言问问题，系统返回结果，但它更像是"背诵模板"——你得按它的语义描述问题，一旦问得模糊，它就答不上来。
而现在，红熊AI的ChatBI系统则代表第四代：Vibe Querying，即“沉浸式探索”。用户可以以讨论业务的日常语气开口问数，系统能够自动理解你的意图，找到对应的数据表，选择最合适的可视化方式，生成可读的分析结论。
“这个词和 Vibe Coding（氛围编程）取自同一逻辑，”葛金斌表示：“你不需要适应工具，而是让工具来理解你。实现所问即所得，洞察即行动。”
七大核心能力，不止“分析”，更要“洞察”
在发布会现场，葛金斌围绕数据分析的几个核心场景，用7组视频演示了红熊AI ChatBI系统的七大核心能力，深度诠释了这款企业级的Data Agent如何开启一场沉浸式的数据探索旅程：
△自然语言对话，AI理解准确，秒出专业分析。
△ 多轮对话追问，系统记住上下文，逐层下钻。
△ 自动化归因分析，从“被动溯源”到“深度洞察”。
△ 图表样式随心换，既要内涵，也要颜值。
△ 内置数据集成引擎，跨源融合，开箱即用。
△ 支持数百种语言自然交互，适配全球业务。
△Web、PC、平板、手机多端同步，数据随身行。
原生架构+自研技术，筑牢能力底座
传统对话式 BI 大多是"大模型+BI系统"的拼接——让大模型把自然语言翻译成SQL，再丢给现有的BI引擎去跑，中间流程是断的。
ChatBI 从设计之初就是原生AI架构，核心引擎是红熊AI自研的NL2SQL专用模型，把自然语言直接转成可执行的数据库查询，整个过程在一个系统内闭环完成。
更关键的是 MemoryBear 记忆引擎的加入。在数据分析场景里，"记忆"的值体现得特别具体：
记住数据偏好：常用指标、习惯的图表风格、关注的重点维度，下次开口，它已经知道你是做零售的还是做制造的、习惯看月报还是周报。
沉淀数据口径：哪些字段对应什么业务含义，对接过哪些系统，ChatBI能够随着每一次交互持续校准，把"隐性知识"沉淀下来，越用越懂你。
在安全层面更加不马虎。数据权限可以做“行列级”精细化控制，敏感信息自动识别并脱敏，支持全私有化部署，数据不出企业服务器，天生适配 GDPR 等合规要求。
今年3月，随着世界数据组织 WDO 在北京成立，数据已被正式确立为继土地、资本、技术之后的第四种核心生产要素。
在这一轮AI浪潮中，企业竞争的标尺也在被重写：谁能在积累数据的同时，最大限度降低数据分析门槛，提升数据处理的质量和效率，谁就能掌握更深度的商业洞察。
红熊AI的ChatBI系统，正是这个方向的产品化落地。当AI能够“记住”对话、“理解”业务，就能让数据从沉睡在服务器里的成本项，变成人人可用的增长引擎。
