怎么在BI系统上用AI大模型？实操链路分享

第一步：搭一个给AI看的看板

看板数据就是大模型的上下文，越精简越准。我只取会员拉新一个切面，三个榜：新增榜（店均拉新数）、执行榜（拉新门店占比）、达成榜（任务进度）。想让AI分析整个数据大屏，不现实。

第二步：写提示词（核心）

观远的智能洞察分三块：

输出要求：角色、语气、篇幅、格式

洞察思路：输出结构和排版规则

业务知识（最重要）：写看板里没有的东西——业务背景、三个榜的交叉逻辑。比如执行高+店均高=覆盖广效果好；执行低+新增高=刚发力要鼓励。这些AI猜不到，必须你写。

第三步：选模型

Kimi 2.5、MiniMax M2.5够用，约Claude Opus 4.6的七八成水平。我选Opus是交叉逻辑更准，跑一次约6毛。

第四步：迭代

跑出来七八十分，靠细节打磨。比如两个字段都叫"同比"AI会混，改成"A同比""B同比"就好。先测试群跑1~3天验证再推正式环境。

提示词也别手敲，把需求和看板截图喂AI让它拆解，改一改再用，用AI写提示词驱动AI。