作為國內首家通過DCMM（數據管理能力成熟度）四級認證的城市商業銀行，上海銀行近期率先落地行業級數據智能創新項目——"智能問數平臺"。該項目依托數勢科技領先的SwiftAgent智能體技術架構與DeepSeek大模型底座，實現了全行數據服務模式的革命性升級，標志著金融業數據民主化進程取得關鍵突破。

標桿銀行直面行業痛點，破局數據應用瓶頸在深度推進數字化轉型戰略的背景下，上海銀行發現傳統數據服務存在三大核心挑戰：? 數據民主化不足：業務人員依賴科技團隊開發指標，傳統BI工具使用門檻高；? 效率天花板凸顯：人工分析耗時且報告制作成本高昂；? 智能化能力割裂：指標建設與AI應用鏈路分離，導致洞察轉化延遲。"上海銀行的DCMM四級認證彰顯我們在數據治理領域的領先地位，但真正的挑戰在于讓數據價值直達業務前線。"上海銀行相關表示，"我們需要的不僅是技術升級，更是數據服務范式的重構。"SwiftAgent賦能企業數字化升級，重構數據分析新范式上海銀行牽手數勢科技作打造智能問數平臺，旨在構建全行級數據民主化體系，實現“數據普惠+智能躍遷”雙輪驅動。此平臺以數勢科技智能分析平臺SwiftAgent為核心產品，能夠有效支持非技術人員通過簡單的問答方式，快速獲取關鍵數據指標和深度洞察。平臺核心應用了RAG技術和AI Agent技術，確保用戶能夠以自然語言與系統進行互動，輕松獲取所需信息。此外，上海銀行智能問數平臺還全面集成了DeepSeek能力，能夠智能化、透明化地解讀復雜數據，自動生成詳盡的智能報告，并提供切實可行的決策建議。

上海銀行智能問數平臺前期重點聚焦對公業務、零售業務兩大業務場景，通過Agent架構、增加指標、維度關聯反問機制、數據加速引擎并配以DeepSeek大模型，幫助業務人員實現數據指標快速查詢、自動歸因分析、可視化報告自動生成。同時，數勢科技平臺還支持快速、便捷地定義業務模型和指標，使智能問數平臺具備自助經營分析、數據深度洞察和決策支持能力；可自動生成可視化報告，嵌入掌上行管理平臺（上海銀行管理駕駛艙），支持業務人員獲得更加前瞻、專業的決策依據，從而迅速應對市場的變化與挑戰。

智能問數平臺核心技術：

?基座大模型：全面適配DeepSeek72B蒸餾模型，提供深度洞察和決策支持。

?Agent智能體技術：用戶輸入查詢請求后，經過意圖識別模型判斷是否為分析任務，若是，則進入復雜/簡單任務判斷（復雜任務需要經過規劃器進行子任務的拆解，保證任務的順利執行，簡單任務則直接調用相應的技能模塊，進行參數的解析和后續執行）。

?語義增強技術：基于數勢科技自研的數據語義增強引擎，可以增強大模型對口語的理解能力，將用戶的表達對齊到數據庫里指標或維度，并以槽填充的方式形成標準化的API接口，最后提交給計算引擎去執行任務。因此，相對于NL2SQL直接從自然語言生成SQL的方式，該方式生成中文指標和維度信息，再將生成的信息填充到標準API查詢對應的槽位上，最后通過API在后臺翻譯成查詢邏輯并提交執行，這樣可以對整個鏈路進行拆分，將大模型的不確定性和幻覺效應降到最低。

?技術引擎加速技術：數據查詢采用數勢科技自研的HME引擎，基于Doris引擎，針對指標進行預定義和預先加工，實現自動初始化處理，用戶無感知。對比傳統的SQL查詢速度，提升5-20倍，實現亞秒級查詢體驗。

?多輪會話和記憶召回：針對用戶的會話記憶和知識記憶進行存儲和召回設計，實現長短時記憶的科學索引，并且針對結構化數據和非結構化數據做多級緩存機制的設計。

數據普惠落地，戰略價值凸顯上海銀行正持續推進“智能問數平臺”的建設與技術優化迭代，該平臺作為銀行數智化轉型的重要一環，旨在打造高效便捷的數據服務體驗，預期將在多個維度帶來顯著提升。在平臺目標效果方面，“智能問數平臺”致力于：? 大幅提升數據民主化水平： 項目將夯實數據資產化基礎，實現業務人員自主用數率從當前的35%躍升至80%的目標。? 顯著提高用數效率： 預期能將業務響應時間縮短30%，數據分析效率提升40%。在戰略發展層面，“智能問數平臺”將被納入上海銀行整體數智化藍圖，聯通行內“掌上行”經營管理決策指揮系統，將AI能力嵌入決策分析核心流程，探索AI賦能經營管理的有效路徑。同時，此平臺還將在完善數據自服務及智能化支撐能力，賦能更多員工“看數、懂數、用數。

作為平臺產品提供方數勢科技表示，未來將持續深化SwiftAgent在金融風控、客戶經營等場景的應用，助推中國金融業邁進“人人可驅動數據智能"的Data Agent新時代。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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