《指标 + AI 数智应用白皮书》聚焦智能问数与分析等AI高阶应用，

2024 年《行业指标体系白皮书》发布后，袋鼠云始终聚焦企业经营管理与数据资产的连接机制，推动指标体系在各行业的深度建设与落地。时隔一年，伴随大模型技术的快速演进（尤其 2025 年初 DeepSeek 大模型的爆发催化了 AI 生态繁荣），“指标 + AI” 的融合已具备现实可行性，并正加速重塑企业的洞察获取、决策制定与执行闭环模式。
在此背景下，袋鼠云智能团队结合多年服务各行业数字化转型的实践经验，推出《指标 + AI 数智应用白皮书》，系统阐述 “指标 + AI” 的能力架构、关键场景、落地方法与典型案例，为企业数智化经营提供可参考的实践框架。景、落地方法与典型案例，为企业数智化经营提供可落地的参考框架。本文将对白皮书核心内容进行解读，助力技术与业务人员理解 "指标 + AI" 的实践逻辑。

一、底层数据能力："自下而上" 筑牢数智基座

白皮书强调，AI 并非 “跨越式” 工程，支撑 AI 持续演进的组织需具备系统性、工程化、语义化的数据体系。这一体系的构建需从两方面着手：
全链路数据治理能力
企业需在大数据开发与治理层面，构建从数据集成、存储、计算到质量监控、资产管理、安全合规的全链路能力。通过理清数据源、重建数据血缘、打通数据流动路径，将原始数据转化为高质量资产，打造 “AI Ready” 的数智基座。
标准化指标体系建设
基于指标平台构建语义统一、口径清晰、上下贯通的指标体系，使数据贴合业务逻辑。唯有完成这一体系建设，AI 才能真正成为助力业务的可信工具。

二、"指标 + AI" 打通应用 "最后一公里"：从智能问数到决策闭环

在业务复杂化、节奏加快的背景下，“指标 + AI” 的核心价值在于解决 “指标好用、能用” 的问题，打通从建设到应用的 “最后一公里”：
智能问数降低使用门槛：通过自然语言交互，让一线员工、管理者无需技术背景即可快速获取指标数据，提升数据触达效率。

智能分析加速洞察生成：AI 自动关联指标维度、识别异常波动，辅助业务人员快速定位问题根源，减少人工分析成本。

决策闭环支撑业务落地：结合历史数据与实时指标，AI 预测业务趋势并给出行动建议，推动 "数据洞察 - 决策制定 - 执行反馈" 的全流程闭环。

三、四大行业实践："指标 + AI" 落地路径参考

白皮书通过袋鼠云服务案例，详细拆解了能源、高校、矿产、汽车四大行业的数智化转型路径，核心落地场景包括：





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