作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
金融行业由于数据基础较好，在过去1-2年率先探索大模型在数据分析场景的应用，通过对话问数方式赋能业务人员、深度挖掘企业数据价值。
例如，工商银行对话式数据分析以BI大模型能力为核心，辅助数据资产知识化管理，以自然语言交互的方式，实现数据分析一问即答。全面支持对接主流各类数据库，支持存量报表资产检索，实现工商银行数据中台全量资产知识化管理。赋能全行近2万名数据分析人员、20万名营销运营人员，解决一线业务人员海量数据资产使用难、决策慢的问题。
在《沙丘智库：大模型应用跟踪调研（2025年3月）》报告中，沙丘智库观察到“大模型+数据分析”应用正在从金融行业向传统行业迈进。
当前，制造、能源、通信等传统行业的企业也开始积极探索“大模型+数据分析”场景的大模型落地。例如中国烟草通过“场景化建模+智能问答”双引擎，打造定制化智能数据分析服务，自动识别输入问题并精确给出答案，提供多样化的图表样式和清晰的回答指示，支持实时钻取分析。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究金融（中原银行、平安人寿）、能源（国网浙江电力、国网江苏电力）、制造（小米、中国烟草）、通信（广西电信、中国电信）等领域企业的“大模型+数据分析”实践，旨在为其他企业提供参考。
▎案例1：中原银行智能指标和分析平台建设项目
中原银行通过与数势科技合作，利用SwiftAgent产品构建智能指标和分析平台，提升数据分析效率和响应速度，实现了数据指标的灵活查询和自动归因分析。系统上线后，用户意图识别率和复杂任务规划准确率均超过95%，智能问数准确度达到90%，为银行管理层提供精准的数据支持，推动银行数字化转型。
案例选自：沙丘智库《大模型应用跟踪月报（2025年1-2月）》
▎案例2：平安人寿大模型智能化报表ChatBI实践
平安人寿自研大模型智能化报表ChatBI，基于数据中台及各平台工具，灵活支持随机报表、根因分析、预测预警等应用，实现解放手、解放脑、开药方等数据能力建设。
ChatBI当前已上线的功能主要围绕What（解放手），包括：
· 随机报表：随机报表功能主要是对话式问数，支持用户随机提问，系统快速解答，包括同比、环比、排序等复杂查询；
· 言出必答：实现了查询指标元数据和口径的功能，快速展示数据库底层的数据治理知识；
· SQL生成与问题推荐：随机报表功能还提供兜底话术，当用户提问不完整时，系统可以补齐默认信息；还能帮助有代码能力的人员直接使用系统生成的代码。
案例选自：沙丘智库《2025年中国保险业大模型应用跟踪报告》
▎案例3：国网浙江电力上线智能问数产品“e电千问”
国网浙江电力推出智能问数产品“e电千问”，通过“光明电力大模型+营销垂直小模型”协作机制，实现电力数据查询、分析推演与报告自动生成。业务人员输入问题即可快速获取可视化数据及解读，如行业用电量统计，并自动生成售电量分析报告。该产品已在杭州、宁波试点，未来将扩展至政策解读、业务培训等领域，助力电力营销数智化转型。
案例选自：沙丘智库《大模型应用跟踪月报（2025年3月）》
▎案例4：国网江苏电力智能问数提升基层数据获取效率
在智能问数领域，国网江苏电力基于语义大模型，创新基层一线智能问数应用模式。
聚焦基层供电所业务，打造配网及用户实时量测数据查询、配变光伏可开放容量分析等10余个典型场景，可满足条件查询、数量统计、图表生成等9类多样化需求。一线班组人员仅需通过文字或语音输入，即可随时随地享受自助式、交互式的数据问答服务，快速获取设备实时运行状态、用户用能异常等信息，实现业务数据的“秒速精准咨询”。
该应用已集成至营销2.0数字化工作台和台区经理移动作业终端，完成全省935个供电所、1.2万余名台区经理数据权限配置，并实现规模化应用推广，有效提升基层业务数据获取效率。
案例源自：沙丘智库《大模型应用跟踪月报（2024年12月）》
▎案例5：小米基于大模型的数据问答实践
小米通过大模型驱动NL2SQL技术变革，构建了端到端NL2SQL模型。实践过程中，小米重点关注数据源质量保障、数据集构造、SQL2NL自动化生成以及大模型微调技术的应用。通过这些技术手段，小米有效提升了数据问答系统的准确性和效率，解决了传统数据查询过程复杂、效率低下的问题，为用户提供更智能化的数据交互体验。
完整内容：小米基于大模型的数据问答实践
▎案例6：中国烟草ChatBI重塑决策体系
中国烟草通过“场景化建模+智能问答”双引擎，打造定制化智能数据分析服务，自动识别输入问题并精确给出答案，提供多样化的图表样式和清晰的回答指示，支持实时钻取分析。
明确不同使用场景和人员，如为烟农提供合同进度查询，为管理层提供产区产量统计，沉淀代表性问题，引导业务人员精准提问，对原宽表进行字段清洗、扩充和结构优化。目前培训覆盖40+家单位，培养150+名ChatBI开发者，基层员工自助分析占比超60%。
案例选自：沙丘智库《大模型应用跟踪月报（2025年3月）》
▎案例7：广西电信基于大模型的“数小问”智能应用建设实践
广西电信基于大模型技术打造“数小问”智能应用，旨在解决企业数字化运营中数据查询、分析效率低下以及专业人才短缺等问题。通过构建数字员工平台，实现数据开发、分析、运维、合同稽核等业务流程的智能化赋能。项目采用混合知识构建方案，优化知识切分框架，提升知识库构建效率和准确率。上线后，显著降低运维成本，提升数据统计、合同审计和客服工单处理效率，助力企业运营效率提升和业务增长。
完整内容：广西电信基于大模型的“数小问”智能应用建设实践
▎案例8：中国电信基于大模型的经营分析平台实践
中国电信大模型驱动的经营分析平台通过构建数据理解阶段的商情解析和分类智能体、数据分析阶段的数据查询和分析智能体、数据总结阶段的报告撰写智能体，满足了商机识别的三大核心需求——商情数据打标、数据洞察分析和经分报告生成。
完整内容：中国电信基于大模型的经营分析平台实践
▎更多研究（可前往“沙丘智库”查阅）
2025年中国银行业大模型应用跟踪报告
智能终端DeepSeek大模型应用跟踪报告
国资央企DeepSeek大模型应用跟踪报告
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2025年中国保险业大模型应用跟踪报告
2024年AI Agent最佳实践报告
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