“會歸因、懂金融、不喊累，這AI是我本人吧？

曾經(jīng)，我們寄望于BI工具帶來決策效率的飛躍。但現(xiàn)實是，許多金融機構(gòu)的分析人員依然在手動拉數(shù)、拼報表、猜結(jié)論。2023年，Chat BI一度火熱，卻很快降溫——因為“會對話”并不等于“會分析”。

而今，一個新物種正在登場：AI智能分析體（Insight Agent）。它不只是工具，不只是助手，而是一個能自主感知、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)的“AI分析員”。

在這股智能體浪潮中，諸葛智能率先給出了答案。在剛剛結(jié)束的WAIC 2025上，他們發(fā)布了新一代產(chǎn)品“智能業(yè)務(wù)分析一本通DataInsight Agent”（以下簡稱“一本通”），聚焦金融行業(yè)，力圖讓“每一家銀行都能擁有一個經(jīng)驗豐富的AI分析師”。

那么，諸葛智能的這個新產(chǎn)品有什么不同，解決了哪些問題？為了回答這些疑問，數(shù)據(jù)猿采訪了諸葛智能CTO文革。接下來，我們就這個話題來進行討論。

行業(yè)痛點：

為什么金融最需要AI分析“新同事”？

在很多銀行，尤其是城商行、農(nóng)商行的日常運營中，有一個“公開的秘密”：數(shù)據(jù)不是沒有，甚至可以說是過剩的；真正稀缺的，是能用好這些數(shù)據(jù)的人。

這一悖論背后，是金融機構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)：

1.復(fù)合型人才極度短缺

金融業(yè)務(wù)理解深、又具備數(shù)據(jù)建模能力的“復(fù)合型人才”，堪稱稀缺物種。

大多數(shù)情況下，懂業(yè)務(wù)的人不會寫SQL，懂數(shù)據(jù)的人又看不懂監(jiān)管指標的深層邏輯?？鐖F隊溝通成本高，分析工作難以高效推進。

2. 分析效率滯后，錯失業(yè)務(wù)時機

在傳統(tǒng)架構(gòu)下，一次營銷活動分析、一場業(yè)務(wù)流量下滑的原因排查，往往要耗費3~7天時間。數(shù)據(jù)導(dǎo)出、指標清洗、圖表生成、報告撰寫，層層耗時。

面對日益加快的市場節(jié)奏，這種“后知后覺”的分析模式，已無法滿足業(yè)務(wù)部門對“實時洞察”和“快速決策”的需求。

3. 指標定義混亂，數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一

很多中小銀行在“多業(yè)務(wù)線、多系統(tǒng)并存”的背景下，缺乏統(tǒng)一的指標管理機制。

同一個指標（如活躍客戶數(shù)、凈息差、AUM增長率），在不同部門的定義和口徑可能完全不同，造成報告數(shù)據(jù)“對不上”，管理層“看不清”，業(yè)務(wù)團隊“用不動”。

4. 行業(yè)經(jīng)驗難下沉，方法論傳不動

頭部銀行早已積累了一套成熟的數(shù)據(jù)分析模型、業(yè)務(wù)歸因框架和風(fēng)險識別方法，但由于缺乏體系化沉淀與復(fù)用機制，這些方法難以遷移、難以共享，最終形成“會的人越來越會，不會的人永遠摸不著門”。

歸根結(jié)底，這一切指向同一個核心問題：分析效率的嚴重不足。

而這也正是傳統(tǒng)BI工具難以彌補的結(jié)構(gòu)性缺陷。哪怕是近兩年興起的“Chat BI”產(chǎn)品，雖然解決了“自然語言問數(shù)據(jù)”的交互體驗問題，但依然無法回答三個問題：

·為什么指標發(fā)生變化？

·哪些因素是核心驅(qū)動？

·我該采取什么策略應(yīng)對？

它們只能“聽懂人話”，卻無法“理解業(yè)務(wù)”；能展示數(shù)據(jù)，卻不會講出故事。

因此，當“智能體（Agent）”的概念出現(xiàn)，金融行業(yè)毫不猶豫地成為第一批擁抱者。

不是因為它潮流，而是因為他們真的需要這樣一個“分析同事”——懂金融語言、會拆解任務(wù)、能自動歸因，還能隨著使用持續(xù)成長。

而這，也正是“智能分析體”真正的價值起點。

諸葛智能如何打造

銀行業(yè)的“AI分析員”？

在“智能體”概念席卷科技圈之際，真正能將其落地為“能干活、會思考”的產(chǎn)品，仍是少數(shù)。諸葛智能，一家專注于金融數(shù)據(jù)智能的企業(yè)，交出了一份頗具代表性的答卷。

他們打造的智能分析產(chǎn)品，并非DeepSeek、Chat GPT那樣的“對話生成器”，也不是傳統(tǒng)BI的“數(shù)據(jù)看板”，而是一個具備行業(yè)知識、推理能力和學(xué)習(xí)機制的“AI分析員”。

☆三代產(chǎn)品演進，誕生“分析智能體”新物種

從時間線來看，諸葛智能的產(chǎn)品路徑呈現(xiàn)出清晰的技術(shù)躍遷軌跡：

·第一代：BI工具——本質(zhì)是“錘子型工具”，用戶必須明確提問，手動操作，從報表中“找答案”。

·第二代：Chat BI——實現(xiàn)了自然語言查詢，“你問我答”，但仍無法形成分析思路，只是更方便的“提問入口”。

·第三代（即本次發(fā)布）：智能分析一本通DataInsight Agent——不僅能拆解分析任務(wù)，還能結(jié)合數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、行業(yè)上下文，自主完成歸因分析并形成策略建議。

諸葛智能將其形容為“一個985畢業(yè)生”：既專業(yè)、又可塑，能執(zhí)行、更能成長。它不再是工具，而是一個不斷進化的“數(shù)字同事”，與用戶并肩協(xié)作、共同進步。

☆技術(shù)三件套，構(gòu)建“類人分析能力”

要讓AI像分析師一樣思考，僅僅擁有語言能力遠遠不夠。一本通的核心，在于三大技術(shù)支柱的有機融合：

諸葛智能智能分析一本通DataInsight Agent產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)圖

① 行業(yè)知識圖譜：聽懂金融語言，懂監(jiān)管邏輯

這是一本通產(chǎn)品區(qū)別于通用大模型的根本之處。通過對城商行、農(nóng)商行的信貸流程、風(fēng)控模型、監(jiān)管指標等進行結(jié)構(gòu)化抽象，系統(tǒng)可以理解諸如“不良貸款率”“撥備覆蓋率”“凈息差”等指標背后的業(yè)務(wù)含義與政策約束。

也正因如此，它才能在數(shù)據(jù)分析過程中，“聽懂人話”之外，更能“理解業(yè)務(wù)”。

② 統(tǒng)一語義層：讓數(shù)據(jù)說同一種語言

在多部門、多系統(tǒng)并存的金融機構(gòu)中，指標定義不一、數(shù)據(jù)口徑混亂的問題極為常見。諸葛智能通過構(gòu)建“統(tǒng)一語義層”，實現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)源、業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的指標自動對齊，為分析打下堅實底座。

這一能力，避免了“各看各的報表、誰都說得通”的混亂局面，讓智能體能真正站在整體視角“統(tǒng)一理解數(shù)據(jù)”。

③ 因果推理引擎：從“發(fā)生了什么”走向“為什么發(fā)生”

傳統(tǒng)BI止步于“展示數(shù)據(jù)”，但管理者真正關(guān)心的是背后的成因與建議。

一本通具備基于多源信息的因果分析能力，能從技術(shù)異常、政策變動、產(chǎn)品改版、營銷活動等維度拆解分析路徑，并給出推理鏈條。例如，一組MAU數(shù)據(jù)異常，它可能從“系統(tǒng)崩潰日志”“行業(yè)政策更新”“活動時間段”中主動尋找線索并形成歸因邏輯。

☆越用越聰明：動態(tài)經(jīng)驗記憶庫

更重要的是，一本通并非“訓(xùn)練一次、固定能力”，而是具備“進化能力”。

·當用戶點贊某個歸因邏輯，或修正其分析建議，系統(tǒng)就會記錄這些行為。

·每一次修正、糾偏、修改建議，都會成為智能體“記住經(jīng)驗”的一部分。

·下次遇到類似問題，它會參考此前“高手”的分析路徑，快速給出更成熟的判斷。

這就是所謂的“動態(tài)經(jīng)驗記憶庫”機制，也是一本通產(chǎn)品越用越懂你的根本原理。

☆從“工具”到“同事”：智能體的人格化躍遷

諸葛智能CTO文革表示：“我們不希望客戶覺得這是個‘系統(tǒng)’，而是一個可以信賴的數(shù)字伙伴。他像一個985畢業(yè)生，不僅能幫你干活，還會在合作中逐漸形成你的分析思維。”

這句話，道出了產(chǎn)品理念的核心：一本通的最大創(chuàng)新，不是技術(shù)的炫技，而是身份的變化。

從一個指令驅(qū)動的“工具”，蛻變?yōu)橛心芰?、有個性、有成長軌跡的“數(shù)字員工”。這也意味著，企業(yè)AI的角色，正在從“輔助工具”邁向“業(yè)務(wù)共創(chuàng)者”。

落地實踐：

從“炫技”走向“業(yè)務(wù)實用主義”

在人工智能大模型的熱潮中，“看起來很厲害”的產(chǎn)品并不稀缺，但真正“用得起來”的卻屈指可數(shù)。特別是在金融這樣高度敏感、復(fù)雜、監(jiān)管嚴格的行業(yè)里，一項新技術(shù)能否落地，關(guān)鍵不是“多炫酷”，而是“能否真解決問題”。

諸葛智能打造的一本通，并不是實驗室里的概念模型，而是已經(jīng)穿越技術(shù)驗證階段、進入真實客戶場景的實用型智能體產(chǎn)品。

☆典型應(yīng)用場景：MAU/AUM智能分析

在某地一家典型的城商行，一本通被部署在個金部門，用于客戶活躍度（MAU）與資產(chǎn)管理規(guī)模（AUM）的分析場景中。

以往，業(yè)務(wù)分析人員面對MAU下降的情況時，往往要經(jīng)歷這樣一整套流程：

1.數(shù)據(jù)拉取→技術(shù)團隊支持導(dǎo)數(shù)

2.報表生成→BI系統(tǒng)搭建分析視圖

3.原因排查→跨部門開會研討、收集各方反饋

4.策略建議→人工撰寫PPT提報方案

整個過程動輒耗時5~7天，且極度依賴人力和經(jīng)驗。

如今，一本通則將這一流程壓縮到了11分鐘以內(nèi)。它會根據(jù)數(shù)據(jù)波動，主動歸因，結(jié)合政策、技術(shù)、產(chǎn)品、運營等因素生成結(jié)構(gòu)化分析結(jié)論，并附帶可操作的建議。

這不僅是“效率革命”，更是“能力再分配”：一線業(yè)務(wù)人員無需等數(shù)日，只需提問、等待、執(zhí)行；數(shù)據(jù)團隊從“搬運工”變成了“質(zhì)量監(jiān)理員”；管理者獲得更及時、更結(jié)構(gòu)化的洞察支撐。

☆部署靈活、權(quán)限合規(guī)，To B邏輯落地能力凸顯

值得一提的是，諸葛智能深知，金融是一個對數(shù)據(jù)安全要求極為嚴苛的領(lǐng)域。任何新的技術(shù)和業(yè)務(wù)嘗試，都必須建立在數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上。為此，諸葛智能的一本通并非“云端飛行”的標準化工具，而是一款能貼合銀行安全架構(gòu)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、角色權(quán)限的行業(yè)級產(chǎn)品。為了確保數(shù)據(jù)安全，其在產(chǎn)品部署方式和權(quán)限機制方面，做了特別的設(shè)計：

部署方式：私有化部署為主，確保數(shù)據(jù)不出內(nèi)網(wǎng)，滿足金融信創(chuàng)要求；同時支持與現(xiàn)有分析平臺的接口打通，可嵌入已有BI系統(tǒng)、中臺系統(tǒng)中使用。

權(quán)限機制：每一位用戶訪問的數(shù)據(jù)、看到的分析結(jié)果、推薦的策略，都與其角色/權(quán)限綁定；保證信息“該可見的可見、該保密的保密”，確保監(jiān)管合規(guī)性和業(yè)務(wù)邊界清晰。

這一系列細節(jié)，不僅體現(xiàn)了諸葛智能對To B客戶環(huán)境的深度理解，也為智能體產(chǎn)品的行業(yè)化普及奠定了堅實基礎(chǔ)。

☆從點到面，從工具到生態(tài)：智能體的黃金三年

諸葛智能并未將一本通的目標局限在“一個好產(chǎn)品”，而是將其作為未來AI企業(yè)生態(tài)的入口級角色。

在他們看來，2025~2027年，將是企業(yè)智能體應(yīng)用的“窗口三年”：

短期目標：打穿“一個點”

當前聚焦“個金業(yè)務(wù)”這一金融細分場景，持續(xù)積累指標體系、分析模型、語料知識、用戶習(xí)慣，以形成深度行業(yè)垂類能力。

中期路徑：從“一個點”拓展為“一個面”

接下來，諸葛計劃在零售金融、資管、風(fēng)險控制、營銷運營等多個場景中復(fù)制智能體產(chǎn)品，實現(xiàn)多角色、多業(yè)務(wù)、多部門的智能協(xié)作。

長期愿景：從“產(chǎn)品工具”升級為“企業(yè)智能伙伴生態(tài)”

未來，每一家銀行都可能不止擁有一個Agent，而是有一整套“AI員工”隊列，共同協(xié)助業(yè)務(wù)推進，成為真正意義上的“數(shù)字分析軍團”。

這不是“AI替代人”，而是“AI重構(gòu)組織協(xié)作”的開端。諸葛智能一本通產(chǎn)品的誕生，不僅證明了智能體不是概念，更標志著：AI正在從邊緣滲透走向業(yè)務(wù)核心，從炫技走向?qū)嵱弥髁x。

綜上，ChatGPT、DeepSeek等大模型的崛起，點燃了人們對人工智能的想象，也掀起了一場席卷各行業(yè)的AI浪潮。但真正進入企業(yè)核心流程的“智能體”，遠比“對話能力”復(fù)雜得多。

企業(yè)需要的，從來不是“AI陪聊”，而是真正能落地的“AI同事”。

在金融行業(yè)——這個對安全性、穩(wěn)定性、可控性要求極高的戰(zhàn)場上，智能分析體（Insight Agent）的出現(xiàn)，不是一次簡單的技術(shù)升級，而是一次深層次的生產(chǎn)力重構(gòu)試驗。

諸葛智能，作為這場轉(zhuǎn)型的先行者之一，用實踐證明了：下一代AI助手，不是工具，而是你的業(yè)務(wù)搭檔；不是可有可無的“數(shù)字裝飾”，而是提升組織效率的“核心引擎”。

而這，僅僅是開始。

未來三年，將是企業(yè)智能體從“試水”到“深耕”的關(guān)鍵窗口期。誰能打造出能用、好用、常用的AI智能體，誰就有機會在這場AI生產(chǎn)力革命中贏得先機。

在下一個十年，數(shù)據(jù)不會消失，問題也不會更簡單。

真正改變游戲規(guī)則的，是那個可以思考、可以學(xué)習(xí)、可以與你一起成長的“AI同事”。

歡迎進入智能體時代。

來源：數(shù)據(jù)猿