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这份手册不要求你懂任何技术词。从头读大概 8 分钟，读完就知道这是个什么东西、能帮你干什么、怎么开口用。手册里的预警通知、分析报告、对话画面都是真机样式演示。
一、这是什么
先打个比方。想象你公司来了一位新同事：他看过公司所有的账、所有的客户记录、所有的单据，记性特别好，而且随叫随到。你想知道任何数字，不用翻表格、不用求人，直接打字问他一句话，他马上答你，还会告诉你这个数是从哪张表上查来的。他还会自己盯着关键数字，一出问题就主动来喊你；月底要写分析报告，他先把草稿写好等你改。
小贝AI数据大脑，就是这位"同事"——只不过他是搭贝软件里的一个功能，不是真人。
一句话记住它
公司里的数据散在各处，找起来费劲；数据大脑把这些数据都"读"了一遍，你用平时说话的方式提问，它用中文答你——答的每个数都注明是从哪儿查的。
它跟搭贝是什么关系
搭贝是一个工作平台，你们平时在里面填表单、走审批、记客户。数据大脑是搭贝里的一个功能，就像手机里的相机是手机的一个功能。你在搭贝里记的数据，它自动就能看到、能查，不需要你重新录入一遍。
先说清楚它不是什么
- 不是聊天玩具——它不闲聊，只回答跟你们公司数据有关的问题。
- 不用你重新录数据——数据还在原来的地方，它只负责"看"和"答"。
- 不替你做决定——它把数字和情况摆出来，主意还是你自己拿。
二、它能帮你做什么
四件最常用的事，每件都配了真机样式的演示，你可以照着问。
先扫一眼这几个词（后面遇到卡住了，回来看这里就行）
- 环比：和上个月比。同比：和去年同一个月份比。
- 毛利率：卖东西赚的差价占售价的比例，越高说明这门生意越赚。
- 回款：把卖出去的货款收回来。应收：客户还欠着没给的钱。
- 库存周转率：仓库里的货转得快不快，太低说明货压在仓库里卖不动。
- 口径：一个数是怎么算出来的、算了哪些范围。口径一样，两个数才能比。
第一件：早上想知道经营情况，一句话的事
以前要等别人做报表发过来；现在自己直接问，几秒钟出结果。
对话演示 · 看总览
本月各事业部的毛利贡献排个序，标出环比下滑的部门。
已排好：事业部 A 412 万（比上月多 6%）、事业部 B 355 万（多 2%）、事业部 C 208 万（比上月少 4%）……数据来自 9 月利润表，算到昨天晚上 12 点。
第二件：查一笔具体的账、一个客户、一张单
像跟人对话一样，先问个大数，觉得不对就接着往下追，它会越问越具体。
对话演示 · 追着问
上月华南区的回款情况怎么样？
当月收回 2,847 万，回款率 87.4%（比上月高 3.2 个点）；还有 362 万没收回来，集中在 2 家经销商身上。（来源：应收账款明细）
是哪两家？
恒泰贸易（拖了 148 天）、铭洋实业（拖了 96 天）。需要的话，我可以帮你生成催款提醒，指派给跟进的人。
第三件：异常主动预警——它盯着数，出事来喊你
你事先设好"盯什么数、超过什么线就报警"，之后它 24 小时自己盯。数字不对劲，不等你来查，它主动把通知发到负责人手上。下面左边是你设的规矩，右边是它发出来的真实样子的预警通知。
| 盯什么数 | 报警条件 | 通知谁 |
|---|---|---|
| 库存周转率 | 低于 4.0 次/月 | 供应链负责人 |
| 应收账龄 | 超过 90 天 | 销售负责人＋财务 |
| 毛利率 | 低于 35% | 分管副总 |
当前值 3.2 次/月，已低于预警线 4.0 次/月，连续下滑第 2 周。
涉及物料：A 类 12 项，占用资金约 380 万；周转最慢的 3 项已列出明细。
已推送：供应链·张经理、销售·李主管（09-08 08:32 自动发出）
查看异常明细 一键生成处置建议（预警通知样式演示，数字为示意）
第四件：深度分析报告——让它先打草稿，你来改
月底要写经营分析、要做复盘，让它先把数字、变化原因、风险点整理成一版结构完整的草稿。下面是它生成报告的真实样子——结论在前、数字带来源、风险带责任人。
月度经营分析报告 · 2026 年 8 月
小贝AI数据大脑生成于 09-01 09:00 · 数据截至 08-31 24:00 · 取自销售订单表 / 应收明细 / 库存台账
一、总体结论
8 月营收 4,286 万（环比 +5.2%），年度目标达成率 91%，进度正常；毛利率 36.8%，较上月微降 0.6 个点，主要受原材料涨价影响。
二、关键变化（自动拆解）
- 华东区增长贡献最大：+186 万，来自 2 个新经销商放量（订单表）；
- 华南区回款改善：回款率 87.4%，环比 +3.2 个点（应收明细）；
- 产品结构变化：X1 系列占比升至 41%，旧款 K 系列下滑 12%（销售订单表）。
三、风险清单（3 项）
- 恒泰贸易应收逾期 148 天，金额 214 万 → 建议本周内上门对账（责任人：销售·王组）；
- A 类物料库存周转连续 2 周低于预警线 → 建议压缩下月采购（责任人：供应链·张经理）；
- K 系列渠道库存偏高，约 45 天销量 → 建议启动促销去化（责任人：市场·陈主管）。
四、下一步建议
① 华东经销商政策可复制到华中新客户；② 9 月中旬前完成恒泰对账；③ 下月经营会重点过库存周转专项。
导出 Word 发给同事评阅（报告样式演示，数字为示意；你在草稿上改完即可发布）
四种问法，照抄就能用
| 你想干嘛 | 就这样问 |
|---|---|
| 看大概 | "这个月的经营指标给我过一遍，重点说和上月的差异。" |
| 查具体 | "查一下华东区上季度 Top10 客户的复购情况。" |
| 问原因 | "为什么 8 月毛利率降了？拆到产品和渠道看。" |
| 要报告 | "生成本月经营分析报告：含进度偏差、风险清单和下一步建议。" |
三、它凭什么做得到：五个核心能力
这章讲它内部的五个本领，每个都配了示意图。看不懂技术细节也没关系，不影响使用。
能力一：全维度数据接入——公司的数据它都看得到
公司的数据往往散落在好几个地方。数据大脑能把这些地方的数据都接进来、放在一起看，接好之后新产生的数据它也持续能看到：
↓ 全部汇入
数据大脑 · 统一口径 · 持续更新
能力二：Agent + 工作流双引擎——一个管"听"，一个管"算"
你的一句话进来之后，它内部是这样跑的：Agent（智能体）负责听懂你要什么、把任务拆开；工作流负责按固定规矩取数、计算、复核。这样配的好处：你随便怎么问都行，但它算出来的数按规矩来——今天问和下周问，同一个问题口径一致，不会今天一个数明天一个数。
你的提问："上月华南区的回款情况怎么样？"
↓
Agent · 听懂意图，拆解任务
识别出四件事：查应收账款 → 只看华南区 → 算回款率 → 和上月对比
↓
工作流 · 按规矩执行
取数（应收明细 3,214 条）→ 校验口径（含税/不含税）→ 计算 → 复核
↓
交付答案
数字 + 图表 + 数据来源，全程可追溯，口径可复现
能力三：知识库整合——它懂你们公司的"行话"
你们内部叫某个产品"小黑"，外人听不懂，但它可以被教会。把公司的制度文档、产品说明这些资料给它读过之后，它就能用你们的叫法找到正确的数，按你们自己的规矩给建议：
你问："小黑上个月卖了多少？"
↓ 自动对照知识库
「小黑」＝ X1 便携电源（公司内部叫法，出自《产品手册》v3.2）
↓
回答：X1 便携电源 8 月销量 12,480 台，环比 +18%。（来源：销售订单表）
能力四：智能监控预警——全天帮你盯数
你设定好"盯什么数、超过什么线就报警"，它就 24 小时不间断巡检。数字突然变差、趋势不对劲，它主动发通知给对应负责人——第二章第三件里那条红色预警通知，就是这个能力发出来的。
能力五：私有化部署与深度定制——装在你们自己家里
整套东西可以装在你们公司自己的服务器里（这叫"私有化部署"），数据不出公司内网。而且算数的口径、指标的叫法，都按你们公司的实际情况来配，不是拿别人家的模板硬套。
四、怎么用：照着问就行
不用学任何软件操作，会打字、会说话就行。想问得又快又准，记住三步。
第 1 步：说清时间和范围
哪个月？哪个地区、哪个部门、哪个产品线？不说清楚，它会按默认的范围理解，答案可能不是你想要的。
第 2 步：说清你要什么
是要一个数、要排名、要对比、要找原因，还是要一份报告？直接说，它按你要的样子给。
第 3 步：不满意就接着追问
第一次答得不合适很正常，像跟人聊天一样继续问："是哪几家？""拆到渠道看呢？""跟去年同期比呢？"越问越准。
问法好坏对比（同样的意思，效果差很多）
| 问法 | 效果 | 原因 |
|---|---|---|
| "销售额怎么样？" | 一般 | 没说哪个月、哪个地区，它只能按默认范围答，通常还得再问一轮 |
| "上月华南区销售额多少，环比如何？" | 良好 | 时间、地区、要对比，都说清了，一次就出结果 |
| "上月华南区销售额环比降了 8%，帮我拆到产品线看看是哪些拖累的。" | 最好 | 连分析任务都说明白了，它直接给拆解和原因 |
小提醒：每个答案下面都写着数据来源（从哪张表查的、算到几点）。要拿去汇报之前，点开来源核对一下口径更稳妥。
五、数据放那儿安不安全
这是大家最关心的问题，单独说清楚。
- 装在自己家：可以整套装在公司自己的服务器里，数据不出内网，符合安全合规要求。
- 没权限就问不出：谁能看什么数据，跟搭贝原有的权限一致。一个员工本来无权看的数，他跟数据大脑要也要不到。
- 每个数有出处：答案都标来源，不是凭空生成的，查得到根。
- 按你们的情况配：指标怎么算、名词怎么叫，都按公司实际配置，不硬套模板。
具体怎么装、需要什么设备，由实施顾问按公司情况给方案，这里不展开。
六、常见问题
Q1：它跟网上的 ChatGPT 那种 AI 有什么不一样？
网上的通用 AI 不知道你们公司的任何数据，问它"上月华南回款多少"它只能瞎编或答不知道。数据大脑只围绕你们自己接入的数据回答，每个数有出处、受权限管着、按你们的口径算——这三点通用 AI 都做不到。
Q2：老听说 Agent、工作流这些词，到底是什么？
Agent 你就理解成"会听会安排的智能助理"——它负责听懂你的问题、把活儿拆开；工作流就是"按固定步骤干活的流程"——取数、校验、计算一步不乱。两个搭着干活，一个保证听得懂，一个保证算得准。第三章能力二有完整示意。
Q3：它答的数字准吗？会不会是编的？
答案基于接入的真实数据生成，并标注来源（哪张表、算到几点）。如果数字跟你想的不一样，先核对一下口径——比如算的是含税还是不含税；核对后仍有问题，找系统管理员检查数据接入的配置。
Q4：我完全不懂电脑，用得起来吗？
用得起来。它的用法就是打字提问，跟发微信一样。按第四章的三步（说清时间和范围、说清你要什么、不满意就追问）问，就能覆盖日常工作里的大部分需求。
Q5：有的数据在别的软件里，不在搭贝，能用吗？
数据大脑只能查已经接入的数据。别的软件（比如独立的记账系统）里的数据，要先做一次接入配置才能问——怎么接、好不好接，由实施顾问看了具体情况再定。
Q6：我问过的问题会被人看到吗？
对话记录保存在你自己的账号下，只有你自己（和有权的管理员）能看到，用来延续上下文和回溯，不做别的用途。私有化部署的公司，所有数据都在内网里。
