基於 MCP 的對話式 BI平臺
三層架構統一企業數據，將複雜數據轉化爲自然語言智能，並在團隊日常使用的即時通訊工具中即時交付答案。
傳統 BI 爲何難以滿足企業需求
數據分散、洞察滯後、決策難以跟上市場節奏。傳統 BI 工具爲分析師設計，卻讓真正需要答案的一線人員無從下手。
數據孤島
數據分散在 ERP、CRM、電子表格和各類 SaaS 平臺中，缺乏統一標準。每個部門都活在自己的數據孤島裏，無法共享或交叉驗證洞察。
洞察滯後
手工報表週期動輒數天甚至數週，等到洞察出爐，市場機會早已錯過。決策始終慢半拍，因爲數據管道無法跟上業務節奏。
數據到行動的鴻溝
分析結果難以觸達一線員工，報表躺在收件箱裏無人問津。複雜分析與日常決策之間缺乏橋樑，數據價值難以真正釋放。
交互式儀表盤預覽
爲每個團隊打造的對話式智能
蜂啓 MCP 驅動平臺打破數據孤島，讓企業智能觸手可及。無需學習複雜儀表盤，無需編寫 SQL，只需用自然語言提問，即可在團隊日常使用的聊天工具中獲得即時、可視化的答案。
自然語言提問
無需 SQL，用自然語言提出問題，系統自動生成圖表與可視化分析，即時返回答案。
即時通訊原生交付
答案直接送達企業微信、釘釘、飛書。無需切換應用，零學習成本。
50 多種數據連接器
ERP、CRM、數據庫、數據倉庫、SaaS 應用統一接入 MCP 語義層。
平臺架構預覽
面向企業級規模的四層平臺
蜂啓平臺採用四層架構，覆蓋從原始數據接入到對話式交付的完整鏈路。每一層都針對性能、安全與可擴展性進行優化，確保數據到洞察的高效轉化。
第一層 — AI 智能體市場
預置與定製智能體理解業務場景，提供領域專屬洞察。
第二層 — MCP 網關與語義層
統一數據訪問接口，支持 RBAC 權限、審計日誌與業務友好的語義模型。
第三層 — 數據源連接器
50 多種預置連接器，覆蓋數據庫、數據倉庫、SaaS 平臺與 REST API。
第四層 — 即時通訊原生交付
與企業微信、釘釘、飛書無縫集成，終端用戶無需任何學習即可使用。
AI 智能體市場
預置銷售、財務、供應鏈與人力資源智能體，支持拖拽式定製，滿足行業專屬場景。
MCP 網關與語義層
統一數據訪問，支持 RBAC 權限、完整審計日誌與業務友好的語義模型。
數據源連接器
50 多種連接器，支持 MySQL、Oracle、Snowflake、BigQuery、CRM、ERP、SaaS 與 REST API。
即時通訊原生交付
與企業微信、釘釘、飛書無縫集成，終端用戶零學習成本。
覆蓋全業務職能的預置智能體
部署理解業務語境的智能體，爲每個職能領域提供即時、專業的洞察。
銷售與營收智能體
實時追蹤銷售業績、預測營收趨勢、分析客戶行爲。即時獲取_pipeline 健康度、轉化率與增長機會的答案。
- 營收趨勢分析
- 銷售管道追蹤
- 客戶分羣洞察
- 轉化優化建議
- 銷售預測
- 活動 ROI 追蹤
財務報告智能體
自動化財務報告、預算差異分析與合規監控。將複雜財務數據轉化爲各層級利益相關者都能理解的清晰洞察。
- 自動化損益報告
- 預算差異分析
- 現金流監控
- 合規追蹤
- 成本中心分析
- 財務預測
運營與供應鏈智能體
端到端供應鏈可視化、庫存優化與生產排程。提前發現異常，讓運營始終保持高效運轉。
- 庫存優化
- 供應商績效
- 需求預測
- 生產排程
- 異常檢測
- OEE 追蹤
數字化人力資源決策中樞
workforce 分析、人才梯隊洞察與薪酬對標。將人力資源數據轉化爲吸引、保留與發展頂尖人才的戰略決策。
- 人員編制追蹤
- 流失分析
- 薪酬對標
- 人才梯隊
- 績效指標
- 人力規劃
企業級安全與合規
從底層設計開始滿足最嚴苛的企業安全要求。
基於角色的權限控制（RBAC）
精細化權限管理確保用戶只能訪問其授權範圍內的數據，支持層級化角色定義。
端到端加密
傳輸與靜態數據均採用行業標準的加密協議，確保整條數據鏈路的安全。
完整審計日誌
每一次查詢、每一次數據訪問、每一次配置變更均有記錄，可追蹤、可審計。
私有化部署選項
支持本地機房或私有云部署。數據是否出域，由企業自主決定。
受企業信賴
平臺符合零售、金融、製造與專業服務等行業領先企業的安全與合規標準。
數週內從啓動到上線
經過驗證的四步流程，幫助企業快速投入使用。
需求梳理與方案設計
深入理解企業的數據環境、業務目標與使用場景，定義語義模型、智能體範圍與集成點。
集成與配置
連接數據源，配置 MCP 語義層，部署預置智能體，並設置即時通訊交付渠道。
培訓與上線
開展用戶培訓與管理員工坊，分階段推進上線，讓企業用戶在真實數據環境中即時使用。
持續優化
基於使用模式與不斷變化的業務需求，持續監控、調優並迭代智能體能力。