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，上海银行近期率先落地行业级数据智能创意课题——”智能问数中心”。该课题依托数势领航国际资讯领先的SwiftAgent智能体手段架构与DeepSeek大模型底座，实现了全行数据配合模式的革命性升级，标志着信贷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据化转换战略的背景下，上海银行发现传统数据配合存在三大核心障碍：• 数据民主化不足：业务人员依赖领航国际资讯团队开发指标，传统BI工具使用门槛高；• 效益天花板凸显：人工分析耗时且报告制作成本高昂；• 智能化能力割裂：指标筑造与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，但真正的障碍在于让数据价值直达业务前线。”上海银行相关表示，”我们需要的不仅是手段升级，更是数据配合范式的重构。”SwiftAgent赋能企业数据化升级，重构数据分析新范式上海银行牵手数势领航国际资讯作塑造智能问数中心，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。此中心以数势领航国际资讯智能分析中心SwiftAgent为核心产品，能够有效配合非手段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。中心核心应用了RAG手段和AI Agent手段，确保用户能够以自然语言与体系进行互动，轻松获取所需领航国际资讯。此外，上海银行智能问数中心还综合集成了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，并赠与切实可行的决策建议。
上海银行智能问数中心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，数势领航国际资讯中心还配合快速、便捷地定义业务模型和指标，使智能问数中心具备自助经营分析、数据深度洞察和决策配合能力；可自动生成可视化报告，嵌入掌上行管理中心（上海银行管理驾驶舱），配合业务人员获得更加前瞻、专长的决策依据，从而迅速应对范畴的变化与障碍。
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智能问数中心核心手段：
基座大模型：综合适配DeepSeek72B蒸馏模型，赠与深度洞察和决策配合。
Agent智能体手段：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，保证任务的顺利落实，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落实）。
语义增强手段：基于数势领航国际资讯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制度化的API接口，最后提交给计算引擎去落实任务。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领航国际资讯，再将生成的领航国际资讯填充到制度API查询对应的槽位上，最后通过API在后台翻译成查询逻辑并提交落实，这样可以对整个链路进行拆分，将大模型的不确定性和幻觉效应降到最低。
手段引擎加速手段：数据查询采用数势领航国际资讯自研的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“智能问数中心”的筑造与手段改良迭代，该中心作为银行数智化转换的重要一环，旨在塑造迅捷便捷的数据配合体验，预期将在多个维度带来显著提升。在中心目的效果方面，“智能问数中心”致力于：• 大幅提升数据民主化水平： 课题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%的目的。• 显著提高用数效益： 预期能将业务响应时间缩短30%，数据分析效益提升40%。在战略成长层面，“智能问数中心”将被纳入上海银行整体数智化蓝图，联通行内“掌上行”经营管理决策指挥体系，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，此中心还将在完善数据自配合及智能化支撑能力，赋能更多员工“看数、懂数、用数。
作为中心产品赠与方数势领航国际资讯表示，未来将持续深化SwiftAgent在信贷风控、用户经营等场景的应用，助推中国信贷业迈进“人人可驱动数据智能”的Data Agent新时代。
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