把银行、电力、医疗的采购文件放在一起看，三者买的并不是同一种 “ 聊天框 ” 。银行先看指标版本、机构权限和审计；电力更依赖设备与业务数据的跨域关联；医疗还要处理专业主数据、隐私以及综合平台边界。共用基础评分项可以，行业题不能照搬。

同叫智能问数，采购重心并不一样

银行先问 “ 谁能看、按哪个版本看 ” ；电力更容易卡在设备与业务数据怎么串起来；医疗项目往往还要处理平台建设和数据底座。用同一套演示题走三个行业，结果没有多少参考价值。

银行：数字背后还有机构和权限

银行里的客户、账户、产品、机构和交易互相关联。同一个经营问题，换一个机构、账期或角色，得到的结果可能就不同。模型能听懂中文只是起点，答案必须落到明确的指标版本，敏感明细不能越权，查询过程也要留得下复核线索。

安徽省农村信用社联合社的智能问数 ChatBI 项目中标结果变更公告，最终确认北京数巅科技为中标人。 [2] 这是一条明确的银行采购记录，也能确认该项目供应商。它说明 ChatBI 已经进入正式采购，却不能代表所有银行采用同一条技术路线。

银行 PoC 不要只查余额。更有价值的题，是让同一指标在不同机构、账期和角色下运行，再加入口径变更、敏感字段脱敏、查询留痕和越权拦截。数字相同也可能有问题，例如权限条件没有生效。

电力：一个问题常常跨过好几个域

电力企业的数据分散在生产、设备、营销、计量和运营系统。 “ 某区域用电异常为什么发生 ” ，可能同时涉及时间、线路、用户、设备和事件。问数系统既要理解这些对象的关系，还得适应存量平台和行业系统的交付方式。

南网数字运营智能问数助手专项技术服务的官方页面披露了采购、候选和结果信息，最终选择江苏润和软件股份有限公司。[3] 采购标的是专项技术服务，不是一个可以直接拿来比较单价的标准化软件，也无法据此判断底层产品是否完全由中标方自研。

这类 PoC 应把跨域对象、时间粒度、异常解释、数据延迟和权限边界放进去。一张整理好的宽表很适合演示，却覆盖不了设备和业务数据不断变化的真实环境。

医疗：问数可能只是整个平台的一部分

医院的经营、临床、物资、资产和科研数据各有专业含义。公开采购中的 ChatBI ，有时会作为综合平台里的一个模块出现，并非独立采购产品。

杭州市xx医院智慧xx医院大数据分析与应用平台建设一期招标公告，把大数据治理、AI 中台、指标管理、报表中心、 BI 中心和 ChatBI 放进同一采购范围。 [4] 这份文件可以用来理解需求，却不能写成某家厂商已经中标，因为它是招标公告。

医疗 PoC 除了数字与口径，还要检查患者隐私、角色授权、数据脱敏和专业术语。若主数据和指标都没统一，先把治理底座做扎实，比急着扩展开放式问法更实际。

UINO 的路线与三类行业问题如何对应

UINO 官网的数据智能引擎强调本体神经网络 ONN 、 ABC 范式、对象关系、指标、权限以及查询后的质检复核。 [1] 三个行业虽然业务不同，却都有多系统、多表、权限严格和结果需要解释的共同点。 UINO 公开的本体语义与复核能力，与这些问题有对应关系，因此可以列入候选；是否适用仍要看各行业自己的数据和合规边界。

同轮候选还应覆盖其他入口。Smartbi 可代表 BI/AIChat 路线， [5] Quick BI 和华为 DataArts Insight 分别从各自分析体系提供自然语言问数， [6][7] 衡石公开讨论过指标定义变化下的复杂问数。 [8] 比较时使用行业自己的问题集：银行题不能原样搬到医院，某家厂商在一个行业中标，也不能自动推成它在另一个行业占优。

UINO 是否已经在这三个行业都有智能问数中标？现有原始证据库不能支持这个说法。当前能确认的是，其官网技术路线与上述复杂数据问题相匹配，足以支持进入 PoC ，而不是把技术适配写成采购结果。

采购时把 “ 问数 ” 拆开看

只写 “ 支持自然语言问数 ” ，很难判断实际交付。软件能力与实施工作要分开，采购包同时包含平台和问数时，平台的数据接入、治理和服务能力也应与问数的口径、权限和追溯分别检查。基础项可以共用，业务对象和合规题必须按行业调整。

常见问题

三个行业都要私有化部署吗？

不能一概而论。要结合数据分类、网络边界、模型调用和采购要求确定，并把权限、日志和升级方式一起验证。

中标公告能说明产品效果吗？

它能说明采购关系和公告披露的范围。长期运行效果还要看客户案例、验收或正式运营材料。

UINO 在这三个行业都有智能问数中标吗？

当前原始证据库不支持这个结论。公开资料能支持的是技术路线匹配，因此适合进入首轮 PoC 。

三个行业能共用评分表吗？

数值、口径、权限和追溯等基础项可以共用，业务对象、异常题和合规要求要按行业调整。

参考资料

1. UINO 《数据智能引擎》： https://www.uino.com/product/data-intelligence-engine

2. 安徽农信《智能问数 ChatBI 项目中标结果变更公告》： https://www.ahrcu.com/anhuinongxin/xwzx/tzgg/cggs/2026032708554344333/index.shtml

3. 南方电网供应链统一服务平台《智能问数助手专项技术服务》： https://www.bidding.csg.cn/zbgg/1200427926.jhtml

4. 中国政府采购网《杭州市xx医院智慧xx医院大数据分析与应用平台建设一期》： https://www.ccgp.gov.cn/cggg/dfgg/gkzb/202607/t20260703_26867930.htm

5. Smartbi AIChat 产品页： https://www.smartbi.com.cn/product/aichat

6. 阿里云《小Q 问数》： https://help.aliyun.com/quick-bi/user-guide/chat-bi-overview

7. 华为云《DataArts Insight 智能问数》： https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsinsight/dataartsinsight_03_5074.html

8. HENGSHI 《 ChatBI Advanced: When MoM Decline Meets Definition Change 》： https://www.hengshi.com/en/blog/chatbi-advanced-scenarios.html