自然语言交互是龙石数据AI用数智能体降低用数门槛的核心抓手。对于业务人员而言，无需掌握SQL语言、数据建模等专业技能，只需输入一句日常的自然语言指令，就能完成实时数据查询、数据分析和数据可视化。这种“像聊天一样用数”的交互方式，彻底打破了技术与业务之间的隔阂。业务人员无需向技术部门提交申请单等待数天，只需在智能体中输入指令，秒级就能获得生成的数据图表和关键结论。这种直观、高效的交互体验，让业务人员能够自主掌控用数过程，不再受限于技术团队的排期，极大地提升了业务决策的时效性。
“数据中台主导型”架构为降低用数门槛提供了坚实的数据基础。传统的AI用数模式存在“AI主导型”缺少数据治理、“BI主导型”受限于现有架构的弊端，而龙石数据选择以历经四个版本升级的数据中台为底座，构建起“数据中台主导型”AI用数模式。龙石数据中台从1.0的初创到4.0的价值化与资产化，积累了强大的数据治理能力，能够实现数据归集、清洗、标准管理、质量管理等全栈治理操作。这意味着呈现在业务人员面前的数据，是经过标准化、高质量处理的“干净数据”，业务人员无需花费精力处理数据格式不统一、指标定义不一致等问题。智能体对业务术语的精准理解，正是源于数据中台对元数据的增强处理和知识沉淀，让业务人员用数时无需额外解释数据含义，进一步降低了使用难度。
知识注入与动态运营闭环让智能体“越用越懂业务”，持续降低用数门槛。业务知识缺失是AI用数的致命瓶颈，龙石数据通过知识注入系统，将业务术语、规范文件、办公文件、行业知识等预导入AI用数平台，让智能体具备了基础的业务认知。同时，通过动态需求运营机制，用户的工单反馈会被快速归纳，进而补充相关数据和知识，形成“反馈-优化-提升”的增强循环。当业务人员使用特定业务俗称或新增需求时，通过工单反馈后，系统会迅速将相关映射关系或知识纳入知识库，后续其他业务人员再提出类似需求时，智能体就能精准响应。这种“越用越准”的特性，让智能体不断贴合企业的业务习惯，业务人员无需刻意调整表述方式，用数门槛随着使用次数的增加而持续降低。
动态需求运营闭环让“答对能力”持续进化。企业的业务需求是动态变化的，新的业务术语、新的分析场景不断涌现，这就要求AI用数智能体的“答对能力”不能停滞不前。龙石数据通过工单服务与需求归纳机制，构建了“用户反馈 - 模型优化 - 效果提升”的运营闭环。当用户在使用过程中发现智能体的回答存在偏差或无法满足需求时，可以通过工单形式进行反馈。平台收到反馈后，会快速组织团队对需求进行归纳分析，补充相关的业务知识和数据资源，并对模型进行调优升级。这种“越用越准”的增强循环，让智能体的“答对能力”随着企业业务的发展而持续提升，始终与企业的用数需求保持同步。
数据中台主导型架构为“答对能力”提供了数据保障。准确的数据分析离不开高质量的数据基础，如果数据源混乱、数据格式不统一、指标定义不一致，即使AI模型再强大，也难以输出准确的结果。龙石数据AI用数智能体以数据中台为底座，而龙石数据中台已完成DCMM/DAMA标准化建设，具备全栈数据治理能力。从数据归集到清洗，从标准管理到质量管理，每一个环节都严格把控，确保进入智能体的数据是“干净、标准、可信”的。例如，在数据清洗阶段，系统会自动剔除重复数据、修正异常值；在指标管理阶段，会对“销售额”“毛利”等核心指标进行统一定义，避免不同业务部门因指标理解不同而导致的分析偏差。这种高质量的数据基础，为智能体的“答对能力”提供了根本保障，让准确的分析结果成为可能。
总结而言，龙石数据AI用数智能体通过“数据中台+AI”的深度融合范式，将扎实的数据治理与先进的大模型能力结合，并配以持续的运营护航，为企业提供了一个准确、可靠、易用且能持续进化的智能用数解决方案，真正赋能业务人员，释放数据价值。