在人工智能蓬勃發(fā)展的浪潮中，大模型技術(shù)以其卓越的性能和廣泛的應(yīng)用前景，成為推動(dòng)各行各業(yè)創(chuàng)新變革的關(guān)鍵引擎。為了深入挖掘大模型技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用成果，彰顯先鋒企業(yè)的創(chuàng)新實(shí)力與行業(yè)引領(lǐng)作用。近日，知名數(shù)字化研究與服務(wù)機(jī)構(gòu)沙丘社區(qū)發(fā)布《2025沙丘社區(qū)大模型先鋒案例TOP50》，數(shù)勢(shì)科技*中原銀行智能指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目入選此次先鋒案例。

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沙丘社區(qū)作為專注人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用研究的權(quán)威智庫(kù)及媒體，對(duì)標(biāo)桿企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略進(jìn)行調(diào)研與案例研究，研究范圍覆蓋金融、制造、能源等行業(yè)500+技術(shù)用例。本次榜單發(fā)布?xì)v經(jīng)嚴(yán)格的評(píng)選流程，綜合考量企業(yè)實(shí)力、案例應(yīng)用性和創(chuàng)新性，以大模型在企業(yè)端的落地案例為主，通過(guò)案例研究、專家訪談、案頭調(diào)研等方式，對(duì)眾多大模型落地案例進(jìn)行評(píng)估，從中評(píng)選出具有先鋒性的TOP50案例，為各行各業(yè)的企業(yè)進(jìn)行大模型應(yīng)用落地提供參考及示范。

本次入選的中原銀行智能指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目，以數(shù)勢(shì)科技智能分析助手SwiftAgent為核心產(chǎn)品，為中原銀行構(gòu)建統(tǒng)一指標(biāo)管理平臺(tái)，確保指標(biāo)定義的統(tǒng)一性和標(biāo)準(zhǔn)化，通過(guò)低代碼、自動(dòng)化的指標(biāo)生產(chǎn)代替人工開(kāi)發(fā)進(jìn)而提高指標(biāo)交付效率，以便更好地挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。在此基礎(chǔ)上，項(xiàng)目還融合大模型能力構(gòu)建智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)問(wèn)答、圖表生成、報(bào)告生成以及歸因分析等靈活應(yīng)用，有效提升了業(yè)務(wù)分析決策效率，助力銀行業(yè)務(wù)發(fā)展。

案例介紹：

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)下，銀行業(yè)正面臨日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和快速變化的客戶需求。在這一背景下，基于指標(biāo)的分析已成為提升銀行競(jìng)爭(zhēng)力、優(yōu)化決策過(guò)程和改進(jìn)業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵工具。

然而，當(dāng)前中原銀行在指標(biāo)管理和開(kāi)發(fā)方面存在一些不足。首先，指標(biāo)管理功能有待完善。指標(biāo)通常分散在各種報(bào)表中，這些報(bào)表由不同部門(mén)根據(jù)各自需求加工制作而成，導(dǎo)致指標(biāo)在命名、口徑等方面缺乏統(tǒng)一管理，造成不同部門(mén)對(duì)同一指標(biāo)有著不同的理解。其次，指標(biāo)開(kāi)發(fā)效率有待提高?，F(xiàn)有依賴人工開(kāi)發(fā)寬表數(shù)據(jù)集來(lái)加工指標(biāo)的方式，指標(biāo)的新增或修改都需要針對(duì)寬表數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的SQL處理，導(dǎo)致需求響應(yīng)緩慢。最后，智能化分析能力欠缺。不具備問(wèn)答式、智能化的指標(biāo)數(shù)據(jù)分析能力，當(dāng)指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)，由于缺乏預(yù)警歸因功能，難以快速定位問(wèn)題根因，并進(jìn)行及時(shí)分析處理。

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，此次數(shù)勢(shì)科技與中原銀行攜手合作，致力于構(gòu)建一個(gè)集管理、研發(fā)與應(yīng)用于一體的統(tǒng)一指標(biāo)管理平臺(tái)。該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了從指標(biāo)定義、加工到應(yīng)用和評(píng)估的全流程閉環(huán)管理，確保了指標(biāo)定義的統(tǒng)一性和標(biāo)準(zhǔn)化，有效促進(jìn)了不同系統(tǒng)和應(yīng)用之間指標(biāo)口徑的一致性。同時(shí)，平臺(tái)融合了大模型能力，支持智能化功能，如指標(biāo)問(wèn)答、圖表生成、報(bào)告自動(dòng)化生成以及歸因分析等，顯著提升了業(yè)務(wù)分析和決策效率，為銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。

雙方基于數(shù)勢(shì)科技的SwiftAgent產(chǎn)品打造智能指標(biāo)平臺(tái)，該項(xiàng)目以提升數(shù)據(jù)分析效率和響應(yīng)速度為目標(biāo)，通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)語(yǔ)義層、采用Agent架構(gòu)、增加反問(wèn)機(jī)制、配備加速引擎以及適配主流國(guó)產(chǎn)模型等手段，實(shí)現(xiàn)了以多輪對(duì)話的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)的靈活查詢、自動(dòng)歸因分析、可視化報(bào)告自動(dòng)生成以及指標(biāo)全生命周期的預(yù)警分析。在項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，對(duì)中原銀行的各類數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合，構(gòu)建統(tǒng)一的指標(biāo)語(yǔ)義層，并對(duì)國(guó)產(chǎn)大模型進(jìn)行Prompt微調(diào)和模型微調(diào)。解決方案的架構(gòu)包括基座大模型、企業(yè)數(shù)據(jù)源、指標(biāo)語(yǔ)義層、SwiftAgent產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等部分?；竽Ｐ瓦x擇了經(jīng)過(guò)實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證的國(guó)產(chǎn)大模型，并對(duì)其進(jìn)行了Prompt微調(diào)和模型微調(diào)，以確保其在銀行數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中的高效應(yīng)用。企業(yè)數(shù)據(jù)源對(duì)銀行的各類數(shù)據(jù)源進(jìn)行了整合，包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖等，確保了數(shù)據(jù)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化管理。指標(biāo)語(yǔ)義層構(gòu)建了統(tǒng)一的指標(biāo)語(yǔ)義層，明確定義了各類指標(biāo)的計(jì)算口徑和業(yè)務(wù)含義。SwiftAgent產(chǎn)品通過(guò)與用戶的交互式問(wèn)答，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)指標(biāo)的靈活查詢、自動(dòng)歸因分析、可視化報(bào)告自動(dòng)生成以及指標(biāo)全生命周期的預(yù)警分析。數(shù)據(jù)分析應(yīng)用重點(diǎn)落地了企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析、企業(yè)營(yíng)銷復(fù)盤(pán)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)日常用數(shù)三大應(yīng)用場(chǎng)景，為銀行的各級(jí)管理層提供了高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

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方案整體實(shí)施架構(gòu)

在實(shí)際上線和應(yīng)用過(guò)程中，此平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)的全流程閉環(huán)管理，提高指標(biāo)交付效率，為經(jīng)營(yíng)分析與管理決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)中原銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的深入實(shí)施。

1.全流程指標(biāo)閉環(huán)管理

搭建統(tǒng)一指標(biāo)管理平臺(tái)，基于數(shù)勢(shì)科技指標(biāo)平臺(tái)的架構(gòu)和功能，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)從定義、加工、應(yīng)用到評(píng)估的全流程功能建設(shè)。確保指標(biāo)定義的統(tǒng)一性和標(biāo)準(zhǔn)化，參照指標(biāo)平臺(tái)對(duì)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化定義和管理方式，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行拆解和配置，保證指標(biāo)的口徑統(tǒng)一、名稱唯一。促進(jìn)不同系統(tǒng)或應(yīng)用之間指標(biāo)口徑的一致性，通過(guò)指標(biāo)API服務(wù)，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)元信息和數(shù)據(jù)的對(duì)外應(yīng)用，確保公司各個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的指標(biāo)口徑一致。

2.低代碼指標(biāo)開(kāi)發(fā)提效

利用指標(biāo)平臺(tái)提供的直觀圖形化界面和簡(jiǎn)便拖拽式組件，簡(jiǎn)化指標(biāo)定義流程，用戶可以通過(guò)定義指標(biāo)的基礎(chǔ)信息、業(yè)務(wù)信息、技術(shù)信息和管理信息完成指標(biāo)創(chuàng)建。結(jié)合自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，減少對(duì)復(fù)雜SQL代碼的依賴，用戶只需選擇相應(yīng)的函數(shù)或篩選條件，即可快速、便捷地開(kāi)發(fā)出想要的指標(biāo)。提升指標(biāo)開(kāi)發(fā)效率，通過(guò)規(guī)范的元素定義指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)引入及處理，確保指標(biāo)開(kāi)發(fā)的高效性和準(zhǔn)確性。

3.智能化指標(biāo)靈活分析

融合大模型能力，支持用戶以自然語(yǔ)言形式與平臺(tái)交互，實(shí)現(xiàn)問(wèn)答式的指標(biāo)分析，快速獲取所需指標(biāo)數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果自動(dòng)繪制圖表，如折線圖、柱狀圖和散點(diǎn)圖等，以直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。解讀數(shù)據(jù)分析結(jié)果生成報(bào)告，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)含義，為決策提供有力支持。對(duì)異常指標(biāo)進(jìn)行多維度歸因分析，通過(guò)智能維度歸因和因子歸因，定位影響指標(biāo)波動(dòng)的關(guān)鍵因素，為解決問(wèn)題提供依據(jù)。

銀行內(nèi)部人員對(duì)該項(xiàng)目給予了高度評(píng)價(jià)。某業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示：“這個(gè)項(xiàng)目真的給我們帶來(lái)了很大的便利，以前我們需要花費(fèi)大量時(shí)間收集和整理數(shù)據(jù)，現(xiàn)在通過(guò)SwiftAgent，我們可以快速獲取準(zhǔn)確的分析結(jié)果，為我們的決策提供了有力支持?！?/p>

關(guān)于數(shù)勢(shì)科技

數(shù)勢(shì)科技專注于為全球客戶提供高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)智能解決方案。公司憑借在大金融、高科技制造和泛零售等領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，已成功推出基于大模型增強(qiáng)的智能分析助手（SwiftAgent）、智能指標(biāo)平臺(tái)（SwiftMetrics）、智能標(biāo)簽平臺(tái)（SwiftXDP）及智能營(yíng)銷平臺(tái)（SwiftMKT）等一系列創(chuàng)新產(chǎn)品，有效提升了企業(yè)的數(shù)字化決策效率和運(yùn)營(yíng)能力。

目前，數(shù)勢(shì)科技已服務(wù)眾多行業(yè)頭部客戶，代表客戶有民生銀行、江蘇銀行、中原銀行、中金、平安、中信建投、國(guó)信證券、海通證券、沃爾瑪/山姆、胖東來(lái)、永輝、絕味食品、書(shū)亦燒仙草、霸王茶姬、益禾堂等。助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化升級(jí)，打造業(yè)務(wù)增長(zhǎng)新引擎。對(duì)數(shù)勢(shì)科技產(chǎn)品及應(yīng)用場(chǎng)景感興趣的讀者，請(qǐng)關(guān)注vx數(shù)勢(shì)科技Digitforce了解更多。

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