言数是昭域智能推出的自然语言商业智能分析平台，基于大模型 + 小模型融合架构并融合 RAG 与自然语言处理。以业务本体（Business Ontology）驱动，让数据分析从「专业统计」变为「自然对话」，覆盖 What → Why → How → Do it for me 的完整决策链路。
业务人员无需写 SQL、无需等报表，用自然语言即可完成取数、分析与决策，把数据分析周期从「天」压缩到「分钟」，释放业务团队的洞察生产力。
以业务本体（Business Ontology）统一指标语义，融合大模型的理解力与小模型的精度，构建「意图理解 → 指标检索 → SQL 生成 → 自动可视化 → 智能洞见」的端到端链路，而非简单的问答式 BI。
基于用户意图的多轮对话智能指标检索，秒级取数。
自动生成可执行 SQL，支持多维筛选、排序与对比。
根据意图智能推荐图表，支持多轮风格切换。
自动异常检测、根因定位，一键生成含建议的分析报告。
分层解构 言数 的能力组成与集成关系 —— 自下而上 · 接入 → 能力 → 应用。
统一对接业务对话入口、租户体系与多源数据，让任意系统都能发起分析。
以业务本体驱动意图理解与指标检索，自动生成 SQL 并叠加 RAG 与智能洞见。
面向经营分析、异常预警与决策建议，把取数到洞察一站式交付。
业务人员对话式取数，月结分析从数天缩短到分钟级。
结合销量、库存与舆情自动生成选品建议与补货预警。
多维度异常检测，提前识别断货与积压风险。
60+ 门店，总部与门店使用多套异构系统，经营数据分散在 ERP、POS 与线下表格，月结需 IT 与财务反复拉数核对。
数据口径不统一，报表需求长期排队，一个跨部门分析要等 2–3 天，业务无法及时决策。
对接 ERP 与 POS，以业务本体统一 300+ 指标语义，业务人员自然语言提问，系统自动生成 SQL 并出图。
成效 · 报表交付周期由 3 天降至 30 分钟，日常取数业务自助率超 80%，临时取数工单下降约 7 成。
每日向管理层报送经营日报，涉及发、输、配、售多环节十余个系统，原由专岗手动汇总。
日报依赖人工跨系统复制粘贴，耗时 2 小时且易错，节假日更易滞后，管理层拿到的数据常常「过夜」。
自动拉取各系统指标，按既有模板生成图文并茂的经营日报，异常项自动标红并附根因提示。
成效 · 日报生成从 2 小时降至 5 分钟，数据准确率显著提升，管理层早会前即可掌握前一日经营全貌。