复杂固定报表一直是数据项目中占比极高的存在，对于开发团队来说，它难度不大，但繁度不小，带来的压力也很大，大量的人工成本都耗费在了报表开发上

AI 时代来临，大家自然期待能有 AI 报表工具为开发团队减负

然而，网上一搜“AI 报表工具”，出来的几乎都是 ChatBI

ChatBI 能做复杂报表吗？答案很明确：做不了，它根本就不是面向工程师的
甚至，大多数厂家连 ChatBI 本职工作都做不好

ChatBI 分为智能问数和智能报表两部分

智能问数深受幻觉困扰，很容易出错，各厂商都在努力提升准确率，从 50% 到 70% 到…，但 LLM 的幻觉属性是天生的，不可能完全消除，就算提升到 90% 又能如何，严谨的数据分析决策场景，不能允许 10% 的不确定性存在，落地依然很难

智能报表则只能处理简单格式和计算，还经常做不明白，AI 生成报表表是个黑盒，一次性生成，没有中间过程，做对了还好，做错了没办法进行局部修改，只能重新做，改了旧错又出新错，陷入重复返工的泥潭

大部分 ChatBI 的本职工作都没做好，原本 BI 就搞不定的复杂报表，它就更没能力搞了
所以，想通过 ChatBI 做复杂报表，是一条南辕北辙的路

真正的解决方案，还是得从报表工具本身的 AI 化入手，比如润乾报表的 AI Copilot

润乾报表的 AI Copilot 采用“规则引擎 +LLM（可选）”的混合架构

规则引擎能听懂自然语言命令，能精准理解“左表头”、“组内排名”、“同环比”等专业业务含义

原先做表需要手工一步步制作：建立数据集，绘制表样，复杂计算还需要思考用什么函数，设置各种显示格式

现在只需要输入需求就可以了，比如输入：
“生成报表 左表头 地区、城市 上表头 产品类别”

报表就自动做好了

同环比、排名这些复杂计算不再需要记忆“层次坐标”怎么写了，只需告诉它：
“C3 组内降序排名”

也不需要挨个设置格式了，只需输入下面的命令就可以：
“选中所有金额小于 1000 的单元格 红色加粗”

单独的规则引擎就可以实现自然语言做报表的能力
但规则引擎没有也不能把语言理解能力做得庞大复杂，它理解不了有些太过口语化的命令，略显不够智能，如果想更加的智能，就需要用LLM 来做命令规范了

把随意的口语规范成规则引擎能识别的命令

例如：“把单价按 500 1000 1500 分段显示”，并将其“翻译”成相对规范的指令：分段扩展 数据集 ds1 字段 单价 列表 500 1000 1500（翻译过程是白盒可见的，如果有错误能及时定位并修改）；而规则引擎则作为“精准执行官”，将这句规范指令转化为最终的报表呈现

润乾报表的 AI Copilot，既能享受 AI 的自由与灵活，又能保证结果的准确与严谨，不仅大幅提高开发效率，而且把之前高企的学习门槛也打到了地板上

总结来说，ChatBI 是 AI 化的 BI，BI 做不了的，它也做不了，而且它现在还被幻觉和黑盒困扰，自己分内的事情都做不明白，报表工具想利用 AI 的红利，还是得专门针对报表开发探索才可以
润乾报表的 AI Copilot 才是真正能提升报表开发效率、降低学习和使用门槛的务实选择，而且它成本也很低，规则引擎是放到润乾报表的最基础版本里的，不需要额外多花钱就可以享受 AI 自然语言做表的便利，而且润乾报表还有无限分发的工具版模式，对于项目多的团队更是利好，摊薄到每项目中的成本几乎为 0