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上海银行联合数势科技打造智能问数平台 以“大模型+Agent”技术驱动金融数据民主化变革 ——国内首家DCMM四级认证城商行实现数据普惠跃升

2025-07-01 10:12:56 来源: 实况网

作为国内首家通过DCMM(数据管理能力成熟度)四级认证的城市商业银行,上海银行期率先落地行业级数据智能创新项目——"智能问数"。该项目依托数势科技领先的SwiftAgent智能体技术架构与DeepSeek大模型底座,实现了全行数据服务模式的革命升级,标志着金融业数据民主化进程取得关键突破。

标杆银行直面行业痛点,破局数据应用瓶颈在深度推进数字化转型战略的背景下,上海银行发现传统数据服务存在三大核心挑战:? 数据民主化不足:业务人员依赖科技团队开发指标,传统BI工具使用门槛高;? 效率天花板凸显:人工分析耗时且报告制作成本高昂;? 智能化能力割裂:指标建设与AI应用链路分离,导致洞察转化延迟。"上海银行的DCMM四级认证彰显我们在数据治理领域的领先地位,但真正的挑战在于让数据价值直达业务前线。"上海银行相关表示,"我们需要的不仅是技术升级,更是数据服务范式的重构。"SwiftAgent赋能企业数字化升级重构数据分析新范式上海银行牵手数势科技作打造智能问数,旨在构建全行级数据民主化体系,实现“数据普惠+智能跃迁”双轮驱动。此以数势科技智能分析SwiftAgent为核心产品,能够有效支持非技术人员通过简单的问答方式,快速获取关键数据指标和深度洞察。核心应用了RAG技术和AI Agent技术,确保用户能够以自然语言与系统进行互动,轻松获取所需信息。此外,上海银行智能问数还全面集成了DeepSeek能力,能够智能化、透明化地解读复杂数据,自动生成详尽的智能报告,并提供切实可行的决策建议。

上海银行智能问数前期重点聚焦对公业务、零售业务两大业务场景,通过Agent架构、增加指标、维度关联反问机制、数据加速引擎并配以DeepSeek大模型,帮助业务人员实现数据指标快速查询、自动归因分析、可视化报告自动生成。同时,数势科技还支持快速、便捷地定义业务模型和指标,使智能问数具备自助经营分析、数据深度洞察和决策支持能力;可自动生成可视化报告,嵌入掌上行管理(上海银行管理驾驶舱),支持业务人员获得更加前瞻、专业的决策依据,从而迅速应对市场的变化与挑战。

智能问数核心技术:

?基座大模型:全面适配DeepSeek72B蒸馏模型,提供深度洞察和决策支持。

?Agent智能体技术:用户输入查询请求后,经过意图识别模型判断是否为分析任务,若是,则进入复杂/简单任务判断(复杂任务需要经过规划器进行子任务的拆解,保证任务的顺利执行,简单任务则直接调用相应的技能模块,进行参数的解析和后续执行)。

?语义增强技术:基于数势科技自研的数据语义增强引擎,可以增强大模型对口语的理解能力,将用户的表达对齐到数据库里指标或维度,并以槽填充的方式形成标准化的API接口,最后提交给计算引擎去执行任务。因此,相对于NL2SQL直接从自然语言生成SQL的方式,该方式生成中文指标和维度信息,再将生成的信息填充到标准API查询对应的槽位上,最后通过API在后翻译成查询逻辑并提交执行,这样可以对整个链路进行拆分,将大模型的不确定和幻觉效应降到最低。

?技术引擎加速技术:数据查询采用数势科技自研的HME引擎,基于Doris引擎,针对指标进行预定义和预先加工,实现自动初始化处理,用户无感知。对比传统的SQL查询速度,提升5-20倍,实现亚秒级查询体验。

?多轮会话和记忆召回:针对用户的会话记忆和知识记忆进行存储和召回设计,实现长短时记忆的科学索引,并且针对结构化数据和非结构化数据做多级缓存机制的设计。

数据普惠落地,战略价值凸显上海银行正持续推进“智能问数”的建设与技术优化迭代,该作为银行数智化转型的重要一环,旨在打造高效便捷的数据服务体验,预期将在多个维度带来显著提升。在目标效果方面,“智能问数”致力于:? 大幅提升数据民主化水: 项目将夯实数据资产化基础,实现业务人员自主用数率从当前的35%跃升至80%的目标。? 显著提高用数效率: 预期能将业务响应时间缩短30%,数据分析效率提升40%。在战略发展层面,“智能问数”将被纳入上海银行整体数智化蓝图,联通行内“掌上行”经营管理决策指挥系统,将AI能力嵌入决策分析核心流程,探索AI赋能经营管理的有效路径。同时,此还将在完善数据自服务及智能化支撑能力,赋能更多员工“看数、懂数、用数。

作为产品提供方数势科技表示,未来将持续深化SwiftAgent在金融风控、客户经营等场景的应用,助推中国金融业迈进“人人可驱动数据智能"的Data Agent新时代

关键词: 数据 上海 驱动 普惠 实现

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