进入大语言模型时代,消费金融行业及零售金融业务正经历着前所未有的变革与机遇,从传统的面对面服务模式转变为更为便捷、个性化和智能化的数字服务模式。
随着这一转型,结构化和非结构化数据呈现出稳定增长的趋势,以数据分析为基础的创新型商业模式正在重塑传统行业。IDC DataSphere预测指出,“AI与数据分析融合将是未来5年的重点。人工智能将改变数据原有的查询、分析、开发、预测范式,将为员工提供更敏捷、更快速、更高效、更准确的工作形式。”
成立于2010年的中银消费金融,是中国银保监会批准设立的全国首批消费金融公司之一。作为一家国有持牌金融机构,中银消费金融业务覆盖全国约400个城市和900个县域。如何将消费场景与技术创新相融合,有效解决旺盛的数据服务需求,提升数据分析工作人员的效率和服务竞争力,正成为中银消费金融的关键课题。
基于此,中银消金打造了Text To BI Agent平台,该平台是基于澜码科技自研的企业级AI Agent平台——AskXBOT开发,并结合澜码ABI(Augmented Business Intelligence,增强式数据分析)能力打造。这一平台集成了数据查询、数据分析、可视化图表等核心功能,使得数据的解读和理解变得直观和易懂,显著提升了业务人员处理数据的效率和决策质量。
在Text To BI Agent平台上,用户无需掌握复杂的SQL语法,可直接通过对话的方式发起数据查询请求,便可快速地获取所需信息,发现数据中隐藏的趋势和模式。同时,平台能够提供强大的数据分析和图表展示功能,可将查询结果以视图形式展示给业务人员,进一步简化了数据的解读过程。
产品设计上,Text To BI Agent平台基于成熟的OneData方法论,构建了标准指标知识库,解耦底层取数口径,提升了大语言模型在SQL生成上的准确率,并降低了后期模型微调维护成本。
平台通过Agent配置、问答过程、历史对话保存、当前对话管理等四个部分,实现了数据库及相关业务知识信息配置、基于意图理解的任务分类及对话、数据获取与分析、图表生成等多项功能。在管理端,通过构建指标知识库功能,与大语言模型进行标准化的协议沟通,确保目标的清晰定义;在使用端,通过分析主题+智能提示,以及“CUI+GUI”的交互方式,大幅降低用户的使用门槛。
在实际应用中,该平台基于现有的开源模型,实现了端到端高达95%以上的准确率,有效提升了中银消金的业务效率。
随着人工智能技术的快速发展,技术驱动的产品创新和行业智能化升级已成为必然趋势。澜码科技期待与更多行业伙伴合作,进一步挖掘数据要素的价值,开拓更多的创新场景应用,为消费金融行业的快速发展持续注入动力。
澜码ABI(Augmented Business Intelligence,增强式数据分析)是澜码科技基于大语言模型(LLM)开发的新一代对话式数据分析平台。该产品致力于帮助业务人员通过对话的方式,全自助地进行灵活取数、多维统计、数据可视化、智能分析等工作,降低数据消费的门槛,帮助更多的业务人员参与其中,使企业在数据查询、数据分析、经营决策等环节降低成本的同时提高业务效率。