“加速推动新技术的探索与实践”已成为金融企业变革的核心命题。业内人士评价：“数智建设升维不是可选之路，而是关乎企业生存与发展的必由之路。”本文将探讨 Kyligence AI 解决方案（智能一站式指标平台+ AI Copilot）如何帮助金融企业实现高效数据协作和深度挖掘。客户内部对该项目极为重视，尤其是对数据分析应用需求较高的部门和岗位，已成功落地企业贷款客户洞察、营业厅运营分析、API 调用统计等数据分析场景，实现自主对话数据分析、一键生成分析报告、自动创建个性化仪表盘等效果。

作为最具代表性的地市级股份制农村商业银行，该银行始终贴近政策一线立足本地产业特色和转型发展需求，完善多维度、深层次、全方位的金融产品与服务，积极推动科技创新与产业创新深度融合，为赋能新质生产力注入金融动能。自 20 世纪初成立至今，其总的资产规模已突破 5000 亿。

在科技赋能业务方面，该行在实践数字化转型道路上也是积极响应国家有关于信创改造的要求，行内平台与系统建设都率先使用国产化软硬件设施。并且时刻关注科技新技术发展，从去年开始探索并引入大语言模型 AIGC 能力来赋能业务应用。当前行内的数据分析应用都需要强依赖于科技人员的支持，面临着诸多的挑战，包括如下几个方面：

• 数据获取难度大且延迟高 ：需要科技人员使用到底层的数据源平台，通过编写专业的 SQL 语句来取得数据响应反馈，整个流程下来短则要花费几小时，长则要 1-2 天甚至更长时间；

• 应用系统杂乱门槛高：不同业务场景对数据分析要求都存在差异，为此系统中沉淀有不少固定的报表应用，使用时需用户具备计算机操作能力，在不同系统和报表中切换并进行筛选或二次处理；

• 分析报告用数较为灵活：数据分析师在准备行研或月、季度报告时，需根据报告内容要求或业务发展，对数据展开对应的分析探索，并需要生成可视化图表展示；

• 欠缺专业人才支持：同时了解银行业务又具备数据分析能力的复合型人才较为缺乏，这在一定程度上弱化了业务条线的智力支撑。

该银行通过系列的技术调研后，选型并采用 Kyligence Copilot 技术作为 AIGC 能力在数据分析应用场景的落地支持，实现兼容已有的信创基础设施，大数据平台架构及数据应用上下游的生态，并能无缝对接行内自有金融大模型，同时支持：

• PB+ 级别数据体量规模，及水平可扩展性；用自然语言对话找数，生成数据报表与报告。

• AI 数智助理：降低用数门槛，提升工作效率，释放更多的数据价值。

客户内部对该项目极为重视，尤其是对数据分析应用需求较高的部门和岗位，如数据应用与管理、一线客户经理、数据分析师等角色。通过梳理业务需求和应用场景，Kyligence 成功在企业贷款客户洞察、营业厅运营分析、API 调用统计等数据分析场景实现了落地。该项目采用自然语言对话方式获取数据，并提供详尽的数据解读报告，有效提升了用户的数据分析时效和工作效率：

• 自主对话数据分析，降低使用门槛，减少科技人员的依赖

• 一键生成分析报告，效率由原来以周单位缩减到 1-2 天

• 可自动创建个性化仪表盘，让人人都是数据分析师

Kyligence Copilot 是业界率先发布的数智分析应用，依托于 Kyligence 在大数据领域的成熟经验和丰富的客户服务实践，具备出色的产品能力和稳定性，能够满足企业客户的需求，支持企业私有化部署，兼容企业现有的数据架构和软硬件基础设施。在金融数字化转型的背景下，Kyligence Copilot 帮助客户在AI 智能数据应用场景中挖掘更多价值，包括但不限于：

• 对话分析：降低用数门槛，提高自主用数能力

• 生成报告：自动分析总结，提升分析师效率

• 创建报表：个性专属报表，挖掘数据更多价值

这些功能超越了传统的效率提升范畴，为企业在金融数字化转型的征途上注入了新的活力。数据驱动的策略优化，赋予了客户在复杂多变的市场竞争中洞察先机、把握主动的能力，从而稳固并扩大了其市场领导地位。