在企业软件项目中，“报表需求”是个绕不开的话题，也常常是消耗项目利润的主要部分。客户业务不断变化，分析视角也随之调整，今天想看按地区的汇总，明天可能要按产品线细分，后天又需要对比同期数据。这些看似合理的需求，落到软件厂商的开发团队身上，就是一次次的数据查询、接口开发和界面调整。

为此，许多厂商考虑引入自助报表或 BI 工具来应对。但常见的 BI 类自助报表方案通常作为独立的重型系统，需要复杂的数据同步和用户体系对接，集成繁琐而且成本高昂。而且，这些工具的操作逻辑对用户而言仍有学习门槛，应用不太方便。

有没有更务实的办法？

润乾报表的思路：提供能轻松嵌入业务系统的自助报表模块，并在此基础上加入自然语言交互（NLR）能力，让自助报表像对话一样简单，真正将报表任务交付给最终用户。

为应用集成而生的自助报表

润乾报表的优势之一在于良好的集成性。它并非一个独立部署、单独访问的庞大系统，而是可以作为一个轻量的“报表能力引擎”，通过组件形式，被深度嵌入到 CRM、ERP、OA 等业务系统内部。

用户无需跳出熟悉的业务界面，即可在某个功能模块旁直接发起报表设计与查看。与业务流一体的体验解决“不好集成”的痛点，让自助报表能被自然用起来。

汉语对话，扫清使用障碍

为了进一步降低操作门槛，润乾报表在原有的自助报表模块中，增加了 NLR（自然语言报表）能力：

用户可以基于准备好的数据集用汉语对话自行制作需要的报表。

比如一个简单的场景，当需要根据产品订单数据制作销售分析报表时

报表人员可以在系统中输入简洁的汉语命令来完成整个构建过程，无需编写复杂公式或反复点击菜单。

第一步：筛选关键数据

筛选订单金额大于 2000 的大订单，输入如下命令：

过滤 订单金额大于2000

第二步：分组汇总

按照省份和年份汇总大订单金额。先分组，输入：

表头 发货省 签单年

去掉多余列：

删除订单编码 签单日期 发货日期 收货日期 客户 城市

添加汇总指标项：

第三步，计算关键指标

计算每年的订单金额环比增长率，输入命令：

订单金额 比例环比 命名为“订单环比”

设置环比显示格式：

位置订单环比，显示为"#0.00%"

第四步，突出特殊数据

将增长率超过 100% 的订单环比突出显示，输入：

位置订单环比小计，大于1红色加粗

至此，一张针对销售数据的分析报表就已经完成了。这时还想在报表中添加各个地区的销售额统计图。

第五步，添加图表

添加一个各个省份销售情况的统计图，以便从更宏观的角度观察数据。输入：

柱形图 分类 发货省 系列值 订单金额

整个流程通过几句简单的自然语言指令，驱动系统完成了从数据筛选、计算、到图表生成的报表制作全过程，简化了传统报表工具中繁琐的配置操作。

除了上述能力，NLR 还可以完成下面这些自助报表中的常见操作：

排序

针对多字段排序：

排序 省份升序，年份降序

行列转换

做行列互换：

左表头年份，上表头省份

跨行组运算

除了环比，还可以完成排名、累积、占比等多种跨行组运算。比如要针对订单数量做排名：

订单金额 降序排名 命名为 “订单排名”

NLR 的汉语对话能力与润乾报表原有的自助报表模块一样，保持了极高的可集成性。不需要额外独立对接的复杂 AI 服务，而是作为报表模块的内置功能，可以像集成普通报表组件一样，被无缝对接到业务系统中。

智能帮助，让“对话”更易上手

使用这些汉语命令需要遵循一定规则，对于刚开始不太熟悉具体命令的用户，润乾报表内置了智能帮助体系。在输入框中键入时，系统会进行实时关键词过滤，动态联想并展示最相关的命令范例和完整参数提示，引导用户快速形成有效指令。

比如当输入到 “降序排名” 时会出现跨行运算提示，以及该命令需要的后续参数（命名为、数据项）。

再比如输入“表头”，则会直接出现可以使用的数据项。

这意味着，无需记忆复杂语法，通过提示和参考，可以快速掌握“如何说”，从而将分析意图转化为有效的指令。对于熟悉业务的用户而言，这一过程非常直观自然。

扩展能力：从自由数据查询（NLQ）开始

上述 NLR 能力，让用户能对一份“已有”的数据集制作报表。而有时候，做表的第一步需求是准备数据，这份数据可能并不存在于任何预制的数据集或报表中。为此，润乾报表提供了与之无缝衔接的NLQ（自然语言查询）能力。

NLQ允许用户在其被授权的数据范围内，用汉语向数据库发起查询获得数据。

• 如何工作：例如要制作一份《大额订单报表》，报表人员可以直接用自然语言进行查询：“订单金额超过 2000 的订单信息、明细数、客户名称和城市” 。
  在这个查询中，系统需要自动理解“订单金额”、“订单信息”、“明细数”、“客户名称”、“城市”这些业务术语，并智能地关联“订单表”、“订单明细表”、“客户表”和“城市表”这四张数据表。查询时会执行跨表连接，精确筛选出“订单金额 > 2000”的所有记录，计算出每个订单包含的明细条目数，并关联出对应的客户与城市信息，最终生成一份结构清晰、可直接用于制作报表的数据列表。

• 为何准确和安全：这背后依赖于一套预先配置的“业务词典”。词典将“订单金额”、“客户名称”等业务术语，与数据库中具体的表、字段和计算逻辑（如“明细数”对应 COUNT 聚合计算）进行精确映射。这确保了系统在理解用户意图时，是在可控、已知的业务语义范围内进行，从机制上避免了通用大模型可能产生的“幻觉”。同时，所有查询操作和结果都严格受限于用户自身的数据库访问权限，保障了数据安全。

• 与 NLR 形成闭环：通过 NLQ 查询获得的这份“大额订单明细”数据集，可以立即作为新报表的起点。报表人员无需复杂操作，即可直接使用前述的 NLR 能力进行进一步加工，例如，快速“按城市对订单金额进行求和汇总”，或者“统计每个客户的大额订单数量”，并一键生成图表。这构成了从“自由取数”到“灵活制表”的完整、高效的自然语言报表解决方案。

这意味着，润乾报表提供的汉语交互制表，不仅限于对静态数据，更能主动响应针对动态数据的报表需求，让自助报表覆盖范围更广。

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对于应用软件厂商而言，集成这样一套既能深度嵌入、又具备自然语言交互能力的报表模块，带来的价值是具体的。

1. 实现真正的任务转移，降低成本

问题的核心是成本。传统模式下，散碎且持续的报表需求是开发团队的“成本出血点”。引入普通自助报表工具，常因使用门槛导致转移不彻底。而“易集成 + 自然语言交互”的组合，大大增加了用户自助解决问题的意愿和能力。易集成降低了部署阻力，NLR 对话式分析则扫清了使用障碍。这意味着，项目交付后，来自客户的大量临时性数据需求，可以更有效地由最终用户自行完成，从而将开发团队从重复劳动中解放出来，大幅降低项目的长期维护和支持成本

2. 提升产品竞争力与客户满意度

在同质化竞争的市场中，软件系统如果能让客户感觉“更智能、更好用”，便构成了坚实的竞争壁垒。当竞争对手的客户还在为导出数据、手动制表而烦恼时，我们的用户已经可以通过简单的对话，在系统内即时获得可视化分析结果，让系统从“流程记录”工具，升级为“业务洞察”助手。这种体验上的代差，能直接提升客户满意度和黏性，使产品在在项目竞争中赢得优势。

3. 满足私有化部署要求

对于众多对数据安全有严格要求或无法使用云环境的用户，私有化部署是硬性条件。润乾报表的整个自助报表模块，包括 NLR 和 NLQ 能力，都可以完全部署在客户的内网环境中，确保所有数据和计算过程留在企业内部，轻松满足这一普遍而关键的需求。

报表需求的持续产生，是业务动态发展的自然结果。软件厂商的关键任务，不是试图消除需求，而是通过有效的工具，将这些需求的满足成本优化到最低。

润乾报表所提供的，正是这样一套务实的工具组合：它首先以优异的集成性，确保能力可以低成本、无缝嵌入现有产品中；进而以听得懂人话的交互方式，确保能力能够被业务用户使用起来。这两者结合，才能真正将开发团队从“报表开发循环”中解放，将自助报表的能力有效地、彻底地交还给用户方。

在 AI 技术喧嚣的当下，这种聚焦于解决具体问题、降低综合成本、提升产品可销售性的务实路径，或许正是广大软件厂商在竞争中构建自身护城河所需要的。