企业落地AI问数：先理顺数据，再谈模型接入

企业在推进AI问数时，往往最先聚焦于模型选型、提示词设计与对话界面搭建。然而真正落地到业务场景后，率先遇到瓶颈的通常并非模型本身，而是数据层面：数据存放在何处、如何保持更新、字段含义如何说明、指标口径如何对齐、不同角色的访问权限如何界定。若数据接入环节出现偏差，AI只能在残缺的语境下给出答复。企业的数据往往散落在ERP、CRM、各类数据库、业务系统以及众多轻量级表格之中。完成数据汇集仅仅是开端，更关键的在于实现统一存储、消除冗余、积累指标体系、补充字段说明，并将其转化为AI可直接调用的数据形态。否则AI所