在当今数据驱动的时代，经常面临一个难题：如何从海量表格数据中快速提取有价值的信息？尤其是在面对复杂的业务场景时，手动筛选和比对数据不仅耗时耗力，还容易出错。JBoltAIExcel智能数据筛选为数据的快速过滤带来了全新的解决方案。为我们海量的数据处理带来革命性的变化。
demo赏析
一、技术实现与核心功能
这款Demo的核心功能是针对表格中的选中列进行标准比对，自动分析数据并快速筛选出符合标准的记录。整个流程一气呵成，极大提升数据筛选的效率和准确性。它的技术实现思路可以分为以下几个关键步骤：
1.Excel智能解析 利用Excel 智能解析技术读取表格的结构和内容。
2.数据结构化处理解析后的数据会被转化为结构化的格式，便于后续的分析和处理。这一步骤确保了数据的一致性和可用性，避免了因格式不统一而导致的错误。
3.检索增强生成（RAG）与大模型API（LLM）结合系统利用大模型的强大语义理解能力，结合RAG技术，对用户输入的标准或规则进行智能解析，并生成对应的筛选逻辑。例如，用户只需输入“筛选销售额超过10万元且客户等级为VIP的记录”，系统就能自动生成相应的筛选条件并执行。
4.自动化筛选与结果输出最后，系统根据生成的筛选逻辑快速处理数据，并将符合条件的记录以直观的方式呈现给用户。
二、传统数据查询也能实现数据查询，为什么还要AI的参与？
传统数据查询与AI赋能的数据筛选主要区别在于，数据被存储的参差不齐，对于参差不齐的数据，传统数据查询无法根据语意更好的匹配数据。举一个最简单的例子，文档中对同一个意思的词语有多种表现形式，例如“>”和“大于”，或有的时候还要匹配多个查询结果的情况。作为一个产品经理，深知各种情况都有可能会发生。
三、应用场景与实例分析
数据的价值在于其能否解决实际业务问题。接下来，我将结合具体场景，详细分析这款Demo的核心功能如何为各领域赋能。
1.项目资质筛选
对招投标项目的公司，在海量的项目信息中筛选出与自己企业资质相符合的项目信息。
2.人力资源部门的绩效考核
企业对员工的绩效数据进行筛选分析，例如“完成任务数超过90%且评分为优秀”。
3.供应链管理中的供应商评估
企业对供应商进行年度评估，根据供货质量、交货准时率等指标筛选出优质供应商。例如“供货质量评分高于90分且交货准时率超过95%”。
4.金融风控黑名单筛查
某银行客户经理上传了2000条开户信息，选中"地址"列后：
1）系统自动关联反洗钱地理围栏数据库
2）识别出5个注册在虚拟办公地址的企业
3）标记3家注册地与经营地跨省异常的企业
四、总结
传统的数据筛选正在向"场景理解+动态标准"进化。产品经理需要关注的不再是功能堆砌，而是如何构建领域知识图谱。 当Excel遇上RAG+LLM，数据筛选不再是冰冷的条件设置，而是演变为动态的知识服务。这种转变将重新定义企业数据处理的ROI模型——在合规审查场景中，智能筛选可减少80%的初级人工劳动。 对于追求降本增效的产品经理来说，这或许是企业数字化转型的下一个必争之地。
