在當(dāng)今數(shù)字化時代，金融行業(yè)正在積極利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來獲取有價值的信息并做出有效的決策。然而，金融數(shù)據(jù)分析技術(shù)的使用中常常會遇到一些問題。一是數(shù)據(jù)量龐大及數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，導(dǎo)致分析結(jié)果不準確，從而影響決策的正確性;二是金融數(shù)據(jù)分析通常涉及復(fù)雜的模型和算法，對于非技術(shù)人員來說難度太高;三是數(shù)據(jù)處理和計算能力不足問題;四是金融數(shù)據(jù)分析通常需要人工干預(yù)和操作，這可能會增加錯誤和成本，亟需自動化和智能化的數(shù)據(jù)分析手段等。
為了應(yīng)對金融行業(yè)在數(shù)據(jù)分析與決策中遇到的問題，數(shù)勢科技基于指標(biāo)的經(jīng)營分析和客戶營銷體系，推出了結(jié)合大模型增強的智能分析助手SwiftAgent。以SwiftAgent在銀行中的落地應(yīng)用為例，其建立了一個跨應(yīng)用、知識、智慧層的解決方案，利用行業(yè)知識和數(shù)據(jù)分析模型，這有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)機會，實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能決策，提升MAU、AUM和營收。數(shù)勢科技利用大模型技術(shù)+Agent為銀行帶來的數(shù)據(jù)決策支持，具體表現(xiàn)在以下四個方面。
一是經(jīng)營趨勢洞察。假設(shè)需要詢問“2023年信用卡收入”，通過自然語言查詢，系統(tǒng)就能自動提供答案，在數(shù)據(jù)權(quán)限內(nèi)，還能提供時間、業(yè)務(wù)和收入等三個維度，查看更細致的數(shù)據(jù)。同時，系統(tǒng)還能展示思考過程，防止語義理解偏差。此外，系統(tǒng)支持復(fù)雜查詢，如連續(xù)提問，幫助經(jīng)營者快速了解業(yè)務(wù)情況。
二是經(jīng)營問題歸因。經(jīng)營中常見的問題有很多種，分析維度包括直接因素、相關(guān)指標(biāo)、跨維度比較等。大模型可以對指標(biāo)進行下鉆分析，多維拆解指標(biāo)數(shù)據(jù)，把環(huán)比同比呈現(xiàn)出來，形成異常維度的分析報告，可視化的呈現(xiàn)。此外，大模型還拓展了數(shù)據(jù)分析師的分析維度，提供了更低成本、更敏捷的分析方式，輔助決策，提升效率。
三是報告解讀。數(shù)勢科技的方案還有一個特色就是數(shù)據(jù)報告的解讀。系統(tǒng)可以把分析周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，如總收入、最大值和最小值等，和銷售策略、產(chǎn)品質(zhì)量、客戶服務(wù)和客戶分布等分析維度，構(gòu)建在分析模型中，輔助形成完整的分析報告，降低理解數(shù)據(jù)的門檻，提高分析的結(jié)果效率。同時，模型結(jié)合圖表和文字，提供同環(huán)比、聚合占比、排序和預(yù)測模型，形成輔助決策的數(shù)據(jù)維度拓展工具。
四是展業(yè)洞察。為增強銀行經(jīng)營分析，數(shù)勢科技整合了客戶數(shù)據(jù)平臺、營銷云和數(shù)據(jù)資產(chǎn)云，覆蓋產(chǎn)品、服務(wù)、員工和渠道特征等數(shù)據(jù)。利用算法模型，精準匹配客戶溝通策略，提供個性化服務(wù)選項。展業(yè)評估看板輔助策略歸因分析，區(qū)分自然增長與服務(wù)成果，整合內(nèi)外部渠道，構(gòu)建統(tǒng)一客戶服務(wù)體系，利用大數(shù)據(jù)，形成可執(zhí)行解決方案，提升業(yè)務(wù)、服務(wù)和客戶滿意度。
大模型技術(shù)與Agent的結(jié)合，打造出SwiftAgent這類智能分析工具，解決了金融行業(yè)龐大數(shù)據(jù)體量下的分析與決策難題。當(dāng)然，SwiftAgent不僅僅可以服務(wù)于金融行業(yè)，任何有數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)都可以應(yīng)用，不僅能夠提高數(shù)據(jù)的利用效率及分析決策的科學(xué)性，還讓數(shù)據(jù)分析不再受限于專業(yè)的技術(shù)人員及數(shù)據(jù)分析工具，讓企業(yè)業(yè)務(wù)人員都可成為數(shù)據(jù)分析師。
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