作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
随着大模型市场的爆火，将大模型与数据分析场景相结合的想法引起企业用户的广泛关注。企业希望利用大模型降低数据分析工具的使用门槛，使业务人员也可以更加便捷的使用数据，释放数据生产力；同时提高数据获取效率、改变数据分析模式，使数据分析人员可以有更多精力完成更高价值的分析工作。
根据沙丘智库数据统计，过去一年“大模型+数据分析”落地案例中占比最高的为金融，其次为IT/互联网、制造、零售、政务等。
作为金融业引领大模型应用的先锋部队，头部银行在数据分析领域开展积极的大模型落地探索。沙丘智库通过研究工商银行、广发银行、北京银行、中原银行、上海银行等企业数据分析智能体建设实践，旨在为其他银行提供参考。
▎案例1：工商银行交互式数据洞察智能体
工商银行打造面向全行易用、专业、智能的交互式数据洞察智能体，构建面向数据资产的数据语义知识库，构建数据洞察中控模型，形成面向不同业务领域及用数场景的综合数据洞察智能体。分析人员仅需通过自然语言交互即可实现数据加工、数据查询、数据分析等用数场景，赋能全行近2万+数据分析人员、20万+管理、营销、运营人员，数据分析从小时级提升至分钟级。
案例选自：沙丘智库《2025年“大模型+数据分析”最佳实践报告》
▎案例2：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《2025年中国银行业大模型应用跟踪报告》
▎案例3：广发银行基于大模型的智能数据分析助手
广发银行通过命名实体识别模型和ES模糊匹配等不同机制实现数据表的查找筛选排序，查找相关表并按相似度高方式排序返回最接近的数据库表，提高数据开发和数据探源的效率。SQL生成模块是在分析主流NL2SQL模型的基础上，选取SPACE-T模型做微调训练提升效果，根据业务需求和数据探源结果准确生成查数所需SQL代码，实现快速查数用数。
当前，智能数据分析助手已应用于数十个分行，服务于分行用户的日常查数用数场景。表数据库拥有8万多张数据表，覆盖多个数据集群，表定位准确率70%，数据查询成功率65%。
案例选自：沙丘智库《2025年“大模型+数据分析”最佳实践报告》
▎案例4：上海银行智能问数平台建设项目
上海银行作为国内首家通过DCMM四级认证的城商行，近年来大力推进数字化战略，实现从数据治理到数据资产化，充分实现数据资产价值。但在加强经营数据与业务场景融合的过程中，面临数据民主化不足、数据分析效率瓶颈、指标建设与智能化应用衔接不畅等挑战，旨在借助智能问数平台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 。
上海银行与数势科技联合研发智能问数平台，以国内领先的大模型为基础，基于行内数仓整合模型层数据构建业务语义层，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。
智能问数平台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，数势科技平台支持快速、便捷地定义业务模型和指标，使智能问数平台具备自助经营分析、数据深度洞察和决策支持能力。可自动生成可视化报告，嵌入掌上行管理平台（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。
案例选自：沙丘智库《大模型应用跟踪调研（2025年6月）》
▎案例5：北京银行策略复盘助手
在银行客群经营场景下，策略运营闭环包含数据洞察、策略生成、策略部署及执行、策略评估、策略优化五个流程，传统的客群经营方法在整体经营流程中存在诸多缺陷，包括指标数据获取时效长、数据分析门槛高、策略制定主观性强、策略看板数据人工汇总耗时久等，从而限制了银行在客群经营方面的效率和效果，需要通过数字化转型和创新服务来提升竞争力和客户满意度。
结合大模型、数据分析和自动化等先进技术，北银金科成功打造了客群策略运营AI Agent——策略复盘助手，实现客群经营策略全流程的智能化闭环管理，同时支持用户使用对话模式进行系统交互，旨在实现客群经营关键环节全覆盖、全域策略准分析的目标，为银行零售业务运营提供更便捷、更精确、更高效的全流程自动化智能支持。
完整内容：北京银行策略复盘助手
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