自定义报表 · AI应用

业务背景

旧版报表生产依赖跨部门协同，遇效率瓶颈。设计侧接入大模型（LLM）技术，重构报表生成链路。

设计目标

1. 链路提效：自动化生成链路，缩减操作层级
2. 场景兼容：构建展现框架，兼容数据场景
3. 决策辅助：输出可视化图表，辅助业务决策

问题拆解

调研对齐：主导桌面调研，对齐业务线，盘点功能诉求。执行竞品分析，拆解AI产品（Copilot / BI工具）架构。

痛点收敛：确立三项痛点：输入交互繁杂、生产颗粒度不一、修改高频。

设计执行

构建“插件化架构”，输出四项模块：

1. 倒推输入链路：基于结果倒推链路，精简表单与配置项，降低操作负荷
2. 搭建信息架构：构建多层级架构，兼容业务看板与数据字段
3. 引入会话式交互（CUI）：应用多模态指令与模板预设。内嵌图表生成、角色视角预置与格式转换功能
4. 制定交互引导：设定修改态，屏蔽非核心信息，引导用户聚焦操作对象

走查与验证

• 输出低保真原型（Lo-fi Prototype）
• 执行可用性测试与专家走查（Expert Review）
• 回收测试反馈，迭代交互方案

项目成果

• 交付设计架构，提升产品效能
• 沉淀“大模型+B端数据”场景体验重构方法论