经由多年的数据基础设施建设，金融业已经基本完成从“有数”到“用数”的过渡。在以数据为驱动力的贸易时代，金融业积累的海量数据亟需被深度挖掘和高效利用。

传统BI面临的挑战传统的“数据驱动”模式以数据平台结合BI（商业智能）分析工具为核心，尽管在驱动企业发展和贸易立异方面卓有成效，但也面临一系列挑战：数据管理复杂处理海量金融数据需要复杂的ETL流程。需要同一协调不同来源和格局的数据。对数据接入的实时性要求高。

维护本钱高需要大量职员做数据报表开发、数据提取等日常数据服务工作。存储、计算成本跟着数据量增加而急剧上升。

分析灵活性不足传统BI工具依靠预定义呈文和仪表板，缺乏即时深入分析能力。难以适应市场和业务快速变化的需求。

使用门槛高需要用户具备数据分析技能和工具操纵知识。高门槛限制了BI工具的普及和数据分析潜力的施展。

数巅金融大模型人工智能和大模型为金融数据的深度分析提供了全新的视角。数巅金融大模型可以让业务人员通过自然语言交互的方式自助完成数据分析，晋升数据获取效率，降低数据分析门槛，让一线决策者根据实际情况快速做出响应。

1、数据虚拟化X-Engine是数巅科技自主研发的数据智能底座，拥有业界唯一的全面虚拟化能力，能够为大模型提供多模态数据的同一接入、计算存储、数据管理、数据加速等一站式能力，整体计算、存储机能超出业界同类产品~10倍。

数据虚拟化引擎X-Engine为数巅金融大模型构建了坚实的数据智能底座，实现了结构化数据和非结构化数据的快速集成和灵活转换，从非结构数据中提取结构化数据，对结构化数据和指标体系做数据增强，天生问题和样本，指导模型练习。

2、金融行业优质数据微调数巅金融大模型积累了数十万个金融行业样例，能够充分融合金融企业数据，利用优质的金融数据对大模型进行微调，正确理解金融业务知识和术语。

3、Agent能力增强数巅金融大模型拥有数百种工具，包括意图识别、资产查询治理、异动归因和数据猜测等。大模型通过Agent技术将复杂的NL2SQL任务拆解为工具调用+参数提取任务，利用toollearning结合丰硕的数据工具，正确地执行用户的意图，并根据结果进行进一步的操纵。

4、紧密结合业务应用大模型赋能业务应用场景，在知识问答、数据分析、目标群体筛选以及营销策略的制定等方面，充分发挥其业务价值，实现智能化的业务晋升。

5、模型自我迭代CornerCase驱动的专项能力练习形成了数据闭环，让模型越用越好。基于数据虚拟化的RAG检索增强可实现对各种形态数据和知识快速查询、逻辑推理和更新，支持大模型持续迭代。

业务价值降低成本：通过数据虚拟化技术，匡助金融机构明显降低运营本钱，据实际客户落地效果验证，可降低30%的企业数据开发成本。晋升数据分析效率：赋能业务人员自助完成大部分数据分析工作，可将数据获取周期从周级缩短至秒级。驱动业务模式立异：可结合客户偏好提供个性化服务能力，匡助金融机构探索和实现新的业务模式，进步业务创新能力。安全合规：支持私有化部署，以确保用户隐私数据不出域。

案例1|某股份制商业银行通过数巅金融大模型实现智能问数某着名股份制商业银行的指标系统积累了大量庞杂的指标，严峻影响了其用数能力。主要痛点包括：指标庞杂：拥有3+万余个指标，10万余个维度，10亿余个码值。口径混乱：指标名称、维度、码值定义不清楚，存在名称相近口径不同，名称完全不同但口径相同等情况。取数难题：数据量庞大，数仓计算功课40万，有数百张DWD和上万张ADM表，取数机能需要专人优化。时效性不足：实时与离线平台割裂，实时指标加工成本高，实现难度大，研发指标需10个工作日甚至更长。数据存储本钱高，时效性差。

客户需求：基于已有的指标平台，通过自然语言进行图表探索，并且能够支持归因分析、文字解读等数据洞察操纵。

通过使用数巅金融大模型，客户获得的收益：同一了3万余个指标口径，晋升了数据分析质量。将用数需求的响应时间从1至2周缩短至1分钟，自动化分析准确率达到95%，大幅晋升了用数效率和准确率。在同样QPS情况下，将计算机器本钱降低了80%，存储本钱降低了50%。人效晋升95%，每年节省数千万人力本钱。晋升了营销迭代效率，每年匡助企业增收数亿。

案例2|某国有银行信用卡中央通过数巅金融大模型实现财务分析和归因洞察某国有银行信用卡中央需要对各分行损益情况进行财务分析和归因洞察，详细需求包括：对229+个财务指标和诸如月、季度、分行、发卡渠道等各个维度进行自由组合分析。需要多维度展示和下钻，了解各分行损益数据的形成原因。进行业务指标的联系关系归因和分析，找出异常点并解释波动原因。

客户痛点包括：工作量大：该行信用卡部分有1万余名业务人员，每次分析涉及大量取数、制表、制图的复杂操纵。用数需求响应周期长：尤其在月底，从分析职员发起需求到数据职员提供数据，一般需要2-10个工作日。涉及流程职员多：一般涉及3人及以上协作，需要约时间、商量口径、对计划等。沟通信息口径存在理解差异：业务需求所涉及的指标及数据口径理解有偏差，亟需同一业务口径、数据口径和开发口径。多维度交叉数据口径不一致：多维度交叉数据口径前后难以保持一致，要花费大量时间定位和诊断。历史数据分析结果难以标准化复用：历史分析数据结果无法标准化存储在系统中，后续难以复用参考。数据分析维度多：数据分析维度较多，指标、度量、维度自由组合，依赖于人工对业务的理解和对分析视角进行充分判定。

通过使用数巅金融大模型，客户获得的收益：财务分析职员可通过自然语言交互，对229+个财务业务指标及数十个维度进行自由组合，并快速获取各财务数据，实现数据分析和报表天生。支持1万余名业务人员使用。1分钟内即可获得分析结果。确保90%以上的数据分析准确率。

案例3|某城市商业银行通过数巅金融大模型构建智能治理驾驶舱某城市商业银行在经营分析方面面临巨大挑战：数目大：200多个分析指标，包含业务、风险、用户、服务等视角种别多：损益类、规模类、零售类、对公类、资产质量类等指标体系维度多：日期、机构、产品、客群等业务维度该行亟需构建智能治理驾驶舱，对业务发展、经营分析、风险合规、普惠金融、市场行情等领域进行数据分析和洞察，为高层提供决议计划参考。所需功能包括：概览查询：如总资产规模交互式：如统计2023年总资产规模的余额、年日均横向分析：各分行零售贷款的当月余额排名下钻分析：某分行零售贷款2023年的趋势变化归因分析：某分行零售贷款7月大幅下降的原因同时应满意以下机能：快速、灵活的数据获取兼备结果性指标和过程性指标枢纽指标的因果推断指标实时性低门槛、交互友好、可视化通过使用数巅金融大模型，客户实现了四大核心功能：治理驾驶舱同一业务指标治理

业务指标可视化

低门槛智能问数和数据分析

智能归因洞察辅助

客户获得的收益包括：智能问数准确率达90%以上问数均匀时延小于5秒私有环境部署仅需2人周

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