思迈特14年：BI的“慢功夫”与AI的“热浪潮”

新眸原创·作者 | 鹿尧

打开企业管理者的电脑桌面，十年前最显眼的可能是密密麻麻的Excel报表，如今则换成了实时跳动的数据分析看板。

变化的背后，是中国BI产业二十年的剧烈嬗变。IDC调研显示，商业智能与分析已成为企业布局智能技术的核心赛道，尤其在GenAI的推动下，其投资优先级持续提升。但与此同时，数据孤岛、技术复杂度高、投入回报周期长等问题仍困扰着多数企业，成为数字化转型向深水区推进的主要瓶颈。

这种矛盾恰恰勾勒出BI行业的进化轨迹，从少数IT人员掌控的报表工具，到全员可用的分析平台，再到如今AI赋能的智能决策系统，BI正从企业数字化的“边缘配角”成长为“核心神经”。

而在这场变革中，2011年成立的思迈特堪称是最具代表性的观察样本。脱胎于东南融通，自带金融行业的基因底色，思迈特在成立之初便以“真Excel”特色在海外厂商主导的市场中捕获缺口。

十四年间，它的每一步转型几乎都踩中行业脉搏：2017年率先将NLP融入BI推出“智能小麦”；2019年加码数据挖掘迈入智能BI领域；2023年，作为国内最早提出“指标管理”理念的 BI 厂商，思迈特以指标驱动重构ABI平台，将指标与企业经营逻辑深度绑定；2025年推出Smartbi AIChat V4，将BI从“对话式分析”推向“智能体协同”时代，而先前布局的指标体系则是智能体“懂业务、能决策”的核心支撑。

如今，这家本土企业不仅在 IDC 报告中登顶中国金融行业 BI 软件市场份额第一，还获得了“技术能力全面领先”的明确评价。

与此同时，在AI重塑产业规则的当下，思迈特的成长早已超越单一企业的叙事——从拿来主义到自主创新，从报表工具到AI Agent，这14年里，恰恰是中国BI产业从边缘到核心、从辅助到决策的完整缩影，也是中国软件企业在核心技术领域凭长期主义突围的典型参照。

01

从边缘到核心：

中国BI二十年嬗变

中国BI市场的发展，是一条从“锦上添花”到“不可或缺”的进化之路。

与国外市场不同，中国企业的BI需求自始就面临着数据基础薄弱但业务场景复杂的双重挑战。早期，国外BI厂商凭借成熟的技术产品占据市场主导，但其标准化的产品难以适应中国企业复杂多变的业务场景。

有业内人士坦言：“在理想情况下，企业在BI分析前数据应该是完备的，这样可以通过工具直接得出有价值的结论。但国内企业的实际情况更复杂，数据分散、准备不充分，甚至出现缺失和错误，因此往往是数据和BI需要同时去做。”

这样的现实，成为中国本土BI厂商突围的关键切入点。思迈特的发展轨迹印证了这一行业变迁：创立初期，思迈特以“电子表格”特色功能切入市场，创新地基于Excel实现报表设计，满足了当时企业大量基于Excel的数据处理需求。

在市场战略布局上，思迈特早期客户以金融行业为主，包括中国银行、民生银行、交通银行等，面向大客户的项目制服务，是那一时期的主要选择。

但这条路径，是典型的“啃硬骨头”。

在思迈特软件创始人、董事长吴华夫看来，这一时期的核心挑战在于，“大客户获客难、成本高、对产品要求苛刻、交付周期长，还会不断追加新需求。”服务这些对数据准确性、安全性和复杂性要求极高的客户，无异于将产品置于最严苛的试炼场。

这带来的效果是双面的，一方面，在金融大客户不同场景和需求的磨练下，思迈特产品的通用性与稳健性得到了极致锤炼。另一方面，由于客户之间的需求差异巨大，产品的可复制性成了那一时期行业里的共性难题。

随着思迈特积累了丰富的行业经验，一个现实浮出水面：一直向客户提供性能过剩的东西，虽然能建立品牌和产品壁垒，但难以实现商业上的规模化增长，最后无法实现商业化也是徒劳。

与此同时，市场环境也在变化。

数字经济的快速发展，让中国真正进入了信息化、AI化、移动化和SaaS化“四化合一”的时代。中国几千万家企业，腰部客户的市场机会越来越大，团队意识到，腰部客户也会成长为大客户，这是阻挡不了的趋势。

这一战略转身并非简单的市场扩张，而是对BI商业本质的重新审视。它意味着思迈特从“项目驱动”转向“产品驱动”，从“追求单点极致”转向“追求规模效应”。

考虑到大客户与腰部客户在需求和交付逻辑上的不同，比如前者要根据不同需求进行定制，而后者更看重一站式标准化服务，且常常“不清楚自身的需求”——思迈特的解法是从产品、交付到销售的全面标准化。

这套“从大客户锤炼产品，到腰部客户实现商业化”的打法，反映了思迈特对BI行业商业化的深度思考：技术价值必须通过商业成功来兑现。

前期是“推着石头上山”，积累势能；后期则是“从山顶释放能量”，将势能转化为动能，实现业务的螺旋式上升。

BI产业在中国经历了从报表工具、自助BI到智能BI的三个明显发展阶段。思迈特的客户战略转型，恰恰是第二个阶段向第三个阶段跃迁的缩影。

它不再只是一个被动满足特定需求的工具提供商，而是成长为一家能够通过标准化产品服务更广阔市场、具备可持续商业模式的企业级服务公司。

归根结底，这种对行业及业务变化的精准洞察与及时转身，取决于思迈特强大的产品力和服务力，而这，恰恰是中国BI从“边缘”走向“核心”的关键。

02

AI时代，BI的变与不变

当2023年生成式AI浪潮席卷各行各业，BI领域自然成为AI落地的重要战场。

外界普遍认为，AI的特性天然适合BI，是企业数字化的最佳演示场景。

但实际情况远比想象复杂。

2025年，DeepSeek爆火后，很多客户涌入后台，纷纷表示今年预算重点在AI：“很多时候你过来直接聊BI，客户会说‘暂时不是我最关注的事情，今年重点在关注AI’”。然而，大半年过去，一个残酷的问题浮出水面：有多少商机真正变现了？

事实上，AI对BI的改造，并非"颠覆式替代"，而是"赋能式升级"。它解决了传统BI的三大痛点：通过自动化处理应对数据爆炸，通过智能预测满足前瞻需求，通过自然语言交互降低使用门槛。

但这种升级的前提，是必须坚守BI的核心本质。

思迈特CEO姚诗成对此有清醒认识：“智能用数场景中，排名第一的一定是‘准确’。数据不准确，就不可用。”在他看来，准确性、稳定性、安全性、扩展性这四大基础问题没解决，客户就永远停留在“敢用不敢信”的状态——能聊天不等于能辅助决策，这是ChatBI最致命的硬伤。

这与创始人吴华夫早期的观点一脉相承：“相比于技术上的单点突破，BI产品更需要时间的沉淀。”而沉淀的核心，始终是数据本身。在AI时代，这一理念依然适用。

在思迈特的认知里，在当下的时间节点，相比“雪中送炭”，用“锦上添花”来形容AI或许更贴切。选择了一条务实而深远的路径——不追逐表面的技术热点，而是将AI深度融入企业数据分析的肌理中。毕竟如果脱离了高质量的数据底座与清晰的业务逻辑，AI只会沦为精准胡说的工具。

为此，思迈特提出“AI+BI双轨策略”：对数据基础扎实的客户，直接部署AI能力释放价值；对数据基础薄弱的客户，先通过BI工具搭建数据治理体系与指标模型，再逐步导入AI功能。这种务实路线，避免了很多企业“为AI而AI”的陷阱。

事实上，对于AI的运用，思迈特远比想象的更具前瞻性。早在2017年，发布自然语言分析功能（NLP），实现了AI和BI的首次“融合”。2019年发布Smartbi V9，开启智能BI探索；而2022年推出的V10.5正式引入指标管理功能，彻底跳出“BI仅做数据可视化”的行业惯性，将“指标体系”作为产品核心架构来打造。

这一思路在当时之所以“领先”，本质是提前解决了AI时代BI产品的两大核心痛点：数据一致性难题与业务关联性缺失，为后续AI能力的嵌入埋下关键伏笔。

2025年发布的Smartbi AIChat V4，则标志着其从“ChatBI”迈入“AgentBI”的全新阶段。这款最新产品的优势在于“智能体协同”，构建了“智能体平台+应用市场”的生态模式。与单纯的对话式分析不同，其包含的分析智能体可一键生成透视分析与仪表盘；专家智能体则能破解模糊需求难题，模拟专家思维链完成深度归因与趋势预测。

换句话说，在思迈特，BI系统正在从被动响应的“工具”，转变为主动参与的“团队成员”。姚诗成对此有一个精妙的比喻：“你可以把ChatBI拆开来看——Chat加BI。Chat是AI的能力，是大模型的互动能力。但为什么叫ChatBI？BI背后是客户数据质量的水平。”

这正是思迈特在AI时代保持核心竞争力的关键，将大模型的对话能力，与经过多年积累的数据模型、指标管理体系深度融合。当其他厂商还在用大模型做简单问答时，思迈特的智能体已经能够调用高质量的指标模型和数据模型，确保分析结果的准确性和业务相关性。

这种进化背后，是BI价值逻辑的深刻转变。

传统BI是“工具导向”，用户需主动操作才能获取信息；AI Agent时代的BI是“需求导向”，智能体能主动理解需求、规划路径、生成洞察，甚至提出执行建议。

正如吴华夫所言，“Agent BI不仅是ChatBI的自然进化，更是智能体技术与数据分析的深度融合。BI正从‘对话式分析’迈入‘智能体协同’的新纪元。”

这不仅是从“人找数据”到“数据找人”的跨越，更是从“工具”到“虚拟决策伙伴”的升级。

但不变的是，所有智能能力都必须围绕“让数据产生业务价值”这一核心——无论是十年前的报表工具，还是如今的AIAgent，解决业务问题、辅助决策才是BI的终极使命。

03

中国BI的下一程

相比把BI当成纯技术工具，思迈特一直认为BI应有三层价值：技术工具、管理工具、业务工具。这一理念，指引着思迈特产品研发和商业策略的方向。

当年Smartbi V10.5版本的战略性选择，采用数据模型和指标架构，让思迈特和业界很多厂商走上了不同的路。这一选择从根本上增强了BI对应用和业务的价值，而不是只起到统计分析的作用。

“企业的经营管理目标，更多时候一定要拆成层层指标才能衡量，这个指标体系构建是从上到下层层战略分解，结合从下到上层层融合，这才是企业经营管理中天天都在应用的事情。”姚诗成说。

如果说指标体系是“根基”，那么思迈特对AI时代的洞察，则是“如何让根基长出果实”——其并非盲目追逐AI热点，而是基于对BI行业“用户痛点”与“技术趋势”的深刻理解，分阶段、有节奏地将指标体系的能力与AI技术结合，最终实现其日后AI产品的成功落地。

先懂业务，才能做好BI，这是思迈特一直以来遵循的规则。

面对AI的新机遇，思迈特再次做了一个看似反常识的决定：2025年基本没招任何专业AI人员。相反，思迈特选择通过内部认证体系提升现有团队AI能力。

从销售到售前，再到交付，思迈特从多个维度构建了一套严格、完善的体系，让每个人员都具备充实的认知，“都必须严格通过认证，持证上岗”，追求更高的专业性和敏捷性。这一组织与技术的双重沉淀，也让公司成功获评国家级专精特新“小巨人”企业，成为BI领域核心技术自主可控、长期主义发展的标杆印证。

组织能力的转化，也反映出思迈特从供应商到合作伙伴的定位转变。

在他们看来，客户购买的驱动力一定不是技术和产品，最直接购买的是服务和能力。这个区分很关键，它意味着思迈特从产品供应商升级为价值合作伙伴。

身份的转变，折射出思迈特经营的第一性原理：以客户价值为核心，用长期主义打磨产品与组织能力。

它不追求短期的技术噱头，而是聚焦客户"用数据创造价值"的本质需求；不依赖外部资源输血，而是通过内部能力转化实现可持续增长；不局限于产品销售，而是与客户共同成长。

这种发展逻辑，恰恰指向了中国BI的下一程。

从技术维度看，AI与BI的融合将从"智能体协同"走向"自主决策"，大模型、RAG等技术的深化将让洞察更精准、响应更迅速；从价值维度看，BI将彻底摆脱“工具属性”，成为企业的“决策中枢”，深度参与战略制定与业务执行。

与此同时，行业里单一厂商的“单打独斗”将让位于生态协同，像思迈特兼具产品、技术与生态能力的厂商更具竞争力。

回望思迈特的十四年，从Excel融合到AI Agent，从服务头部到赋能全域，它的成长轨迹恰是中国BI产业的进化镜像。在这个过程中，没有捷径可走，有的是对本土场景的深刻理解，对长期价值的坚定坚守，对组织能力的持续打磨。

这或许就是中国软件企业突围的核心密码：在技术迭代中锚定本质，在市场变迁中坚守价值，在产业升级中构建生态。

当越来越多的企业走上这样的道路，中国BI产业必将从跟跑走向“领跑”，在全球数字经济格局中占据核心位置。

而思迈特的故事，才刚刚翻开新的篇章。