在過去，數據分析師需要耗費大量時間清理資料、撰寫 SQL 查詢、製作圖表與撰寫報告。然而隨著 生成式 AI 的興起，這一切正逐漸自動化。AI 不再只是輔助分析的工具，而是能夠直接生成報告、視覺化圖表，甚至提供決策建議的智慧分析助手。

AI 在商業智慧（BI）中的角色

商業智慧（Business Intelligence, BI） 是企業用來整合、分析與視覺化資料的核心技術。傳統 BI 系統（如 Power BI、Tableau）需要人工設定篩選條件與圖表類型，而現代 AI 驅動的 BI 工具則能透過自然語言互動完成這些操作。例如：

使用者輸入：「請分析 2024 年第二季銷售額的地區分佈，並生成一張長條圖。

AI 就能自動：

1. 讀取對應資料庫

2. 執行聚合查詢（如 GROUP BY 或 SUM）

3. 生成圖表與文字摘要

4. 輸出簡潔報告或 PowerPoint 檔案

這種「從文字到洞察（Text-to-Insight）」的能力，讓資料分析更貼近非技術人員。

範例：AI 自動生成圖表與報告

以 Python 為例，使用者可透過如 PandasAI 或 ChatGPT + Matplotlib 等工具，直接用自然語言產生圖表：

from pandasai import SmartDataframe
import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales_data.csv")
sdf = SmartDataframe(df)
sdf.chat("請畫出各月份的平均銷售額折線圖")

AI 不僅會產生程式碼，還能執行並輸出圖表，極大縮短分析流程。

自動報告生成：從資料到決策

AI 報告生成工具（如 ChatGPT Advanced Data Analysis、Narrative BI、Tableau GPT）能將分析結果轉化為自然語言描述，形成完整報告。
範例輸出可能包含：

• 關鍵指標（KPI）摘要

• 異常數據提醒

• 趨勢分析與預測建議

例如：

「2024 Q2 的銷售額比上季成長 12.3%，主要來自東南亞市場貢獻度提升 8%。建議在下季增加該區促銷預算 15%。」

結語

AI 與 BI 的結合，讓資料分析進入「自動化洞察時代」。
從查詢到報告、從數據到故事，生成式 AI 幫助使用者快速獲得洞見，而不必懂得程式語言或統計模型。未來的 BI 平台，將不再只是數據可視化的工具，而是能主動回答問題、預測趨勢、提供決策建議的智能分析夥伴。