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查询响应
面向 CFO 与业务负责人的财务智能分析模块，自然语言问答 + 可视化报表，让数据主动开口。本地化部署的财务垂域 LLM，数据全程不出内网。
从员工 / 业务 / 财务三方视角重新设计每个交互节点。
用日常语言即可查询财务数据，例如『上季度销售费用同比』『华东门店毛利异常』。
从组织、期间、产品、客户等多维度钻取数据，秒级响应。
自动识别异常交易与指标波动，AI 给出归因分析与建议。
实时对比实际与预算执行进度，支持滚动预测。
60+ 预置看板，财务、销售、采购、HR 全场景覆盖，支持自定义。
关键指标变动自动推送，无需登录系统也能及时响应。
BI 涉及企业最核心的财务与业务数据，天然不适合放在公有云；同时大模型的推理必须依赖敏感数据。本地化部署的财务垂域 LLM 既能提供 ChatBI 的体验，又能保障数据不出内网与合规审计。
财务分析类产品的效果高度依赖数据基础，以下是客户在评估阶段最关心的问题。
问答基于本地部署的数据模型，回答时会同时给出数据口径、取数范围与对应明细，用户可以自行核对。如果问题超出数据范围或表述不清晰，系统会反问澄清，而不是给一个看似确定的错误答案。实际使用中建议先从预置的指标问法切入，再逐步扩展到自由提问。
这正是本地化部署的价值所在。计算引擎与模型都部署在客户内网，直接在本地数据仓库上运算，不把明细数据传出。对于超大规模数据，可以通过预聚合与列式存储优化性能。需要提前规划的是跨集团分析——多法人、多数据中心场景下的数据汇聚方式要在项目初期确定。
主要有三个来源：易报宝自身的报销、发票、应付、档案等模块数据；客户现有 ERP 或核算系统的财务数据，通过接口或数据库视图接入；以及销售、采购、库存等业务系统数据。接入时统一做口径映射，避免同一指标在不同报表里出现两个口径。
常规报表调整由财务人员自助完成——拖拽字段、设置筛选与计算口径、保存为个人或共享报表。只有新增数据源或修改底层模型时才需要 IT 配合。我们通常会帮客户建立一套指标字典，约定每个指标的口径，之后新增报表基于字典组合，减少口径分歧。
可以按固定阈值触发，例如费用同比超过设定比例；也可以按历史波动规律做异常识别，例如某科目的月度支出明显偏离历史区间。预警会推送给指定责任人，并附上异常明细与下钻入口。阈值与规则全部由客户配置，我们不做黑箱判断。
可以单独部署，只要能提供数据源即可。不过实际效果最好的组合是数据产生端与分析端一起部署，因为报销、发票、应付等模块的数据本身结构规范，接入 BI 后不需要再做大量清洗。如果客户已有成熟的核算系统，单独部署 BI 也是常见选择。