在当今数字化时代，金融行业正在积极利用数据分析技术来获取有价值的信息并做出有效的决策。然而，金融数据分析技术的使用中常常会遇到一些问题。一是数据量庞大及数据质量不佳，导致分析结果不准确，从而影响决策的正确性;二是金融数据分析通常涉及复杂的模型和算法，对于非技术人员来说难度太高;三是数据处理和计算能力不足问题;四是金融数据分析通常需要人工干预和操作，这可能会增加错误和成本，亟需自动化和智能化的数据分析手段等。
为了应对金融行业在数据分析与决策中遇到的问题，数势科技基于指标的经营分析和客户营销体系，推出了结合大模型增强的智能分析助手SwiftAgent。以SwiftAgent在银行中的落地应用为例，其建立了一个跨应用、知识、智慧层的解决方案，利用行业知识和数据分析模型，这有助于发现业务机会，实现数据赋能决策，提升MAU、AUM和营收。数势科技利用大模型技术+Agent为银行带来的数据决策支持，具体表现在以下四个方面。
一是经营趋势洞察。假设需要询问“2023年信用卡收入”，通过自然语言查询，系统就能自动提供答案，在数据权限内，还能提供时间、业务和收入等三个维度，查看更细致的数据。同时，系统还能展示思考过程，防止语义理解偏差。此外，系统支持复杂查询，如连续提问，帮助经营者快速了解业务情况。
二是经营问题归因。经营中常见的问题有很多种，分析维度包括直接因素、相关指标、跨维度比较等。大模型可以对指标进行下钻分析，多维拆解指标数据，把环比同比呈现出来，形成异常维度的分析报告，可视化的呈现。此外，大模型还拓展了数据分析师的分析维度，提供了更低成本、更敏捷的分析方式，辅助决策，提升效率。
三是报告解读。数势科技的方案还有一个特色就是数据报告的解读。系统可以把分析周期内的数据，如总收入、最大值和最小值等，和销售策略、产品质量、客户服务和客户分布等分析维度，构建在分析模型中，辅助形成完整的分析报告，降低理解数据的门槛，提高分析的结果效率。同时，模型结合图表和文字，提供同环比、聚合占比、排序和预测模型，形成辅助决策的数据维度拓展工具。
四是展业洞察。为增强银行经营分析，数势科技整合了客户数据平台、营销云和数据资产云，覆盖产品、服务、员工和渠道特征等数据。利用算法模型，精准匹配客户沟通策略，提供个性化服务选项。展业评估看板辅助策略归因分析，区分自然增长与服务成果，整合内外部渠道，构建统一客户服务体系，利用大数据，形成可执行解决方案，提升业务、服务和客户满意度。
大模型技术与Agent的结合，打造出SwiftAgent这类智能分析工具，解决了金融行业庞大数据体量下的分析与决策难题。当然，SwiftAgent不仅仅可以服务于金融行业，任何有数据分析需求的企业都可以应用，不仅能够提高数据的利用效率及分析决策的科学性，还让数据分析不再受限于专业的技术人员及数据分析工具，让企业业务人员都可成为数据分析师。
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