數勢科技楊寧：經營脈絡探索賦能頂層決策——大模型的數據驅動之旅.pdf

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1、大模型的數據驅動之旅數勢科技 楊寧數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技：行業領先的數據智能產品提供商擁有在大金融、高科技制造和泛零售等領域的專業洞察力及技術實力，為全球優秀企業提供基于大模型增強的智能指標平臺、智能標簽平臺及智能營銷平臺系列產品，提升企業的數字化決策能力，推動企業數字化升級成為企業數字化升級首選長期技術伙伴數勢愿景數勢使命團隊能力業內頂尖的技術專家和業務人才基于行業落地實踐經驗的標準軟件產品先進的智能算法和垂直大模型應用金融客戶戰略投資生態合作推動企業數字化升級，實現數據價值的普惠化數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢

2、科技數勢科技數勢科技分享人介紹有近二十年的金融公司數字化轉型經驗，曾經主導運營了中國證券史上第一個互聯網證券產品，是將互聯網技術與金融業務及管理相結合的運營實踐者。主要負責金融行業客戶的咨詢和客戶交付工作，包括精細化運營管理，數字化財富管理轉型體系建設，自動化運營體系建設等，服務過上百家金融公司。金融數字化深度實踐者，豐富的數字化運營實踐經驗楊寧金融副總裁&高級咨詢專家2數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技大模型驅動之旅PART 02 行業背景PART 01 總結PART 03 目錄3數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技行

3、業背景大模型的數據驅動之旅數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技銀行數字生態下，經營決策之路任重道遠可以做必須做應該做技術升級帶來技術可實現AI技術演進-大模型行業競爭的倒逼2022年六家國有型商業銀金融科技保持了11.3%的資投增率金融政策的重視“四五”數字經濟發展規劃融科技發展規劃（2022-2025 年）管理視角數倉+BI實現數據可視化，但是未形成業務結論，決策工作依靠歷史經驗判斷業務視角銀行業務條線復雜，數據出現波動時候，無法直觀地從復雜的指標因果關系中快速歸因組織視角分析決策過程，需要大量的數據支撐工作，帶來多角色多職能投入，增加了組織溝通和人力投入

4、成本數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技大模型驅動新一輪技術革命，數據智能軟件AIGS，成為中國企服市場前所未有的機遇第第一一代代：E ER RP P軟軟件件 +系系統統集集成成商商 +技技術術施施工工隊隊時間企業價值空間第第二二代代：S Sa aa aS S軟軟件件 +A AI I工工具具 +數數據據工工具具第第三三代代：數數據據智智能能軟軟件件 (A AI I G Ge en ne er ra at te ed d S So of ft tw wa ar re e)第一代第二代第三代驅動因素限制因素業務流程化、在線化管理合規業務信息協同缺少企業管理最佳實

5、踐，定制盛行規?；鲩L依賴于專家服務，難以指數增長業務多樣性和靈活化互聯網化數字化深度學習在視覺領域突破平臺經濟吞噬了大量垂直SaaS機會中國工程師紅利過剩，自研和低價競爭盛行談云色變，私有化盛行AI能力有限，價值單薄AI 與大模型大量數據積累經濟增速放緩反推企業精細化經營高成本算力短期限制了企業大規模應用落地效果高度依賴于結構化數據和閉環場景中國企業服務市場與歐美市場迥異，前兩代企業發展過程中均遭遇了“中國特色”的發展瓶頸大模型帶來新變量，中國數字化道路有機會借此實現彎道超車，開啟新一代數據智能軟件時代2024落后20年落后5-10年落后2年數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數

6、勢科技數勢科技數勢科技以大模型為基礎的數字化藍圖大模型的數據驅動之旅數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技決策（理解&洞察）通過持續性的穿透分析，指導具體公司經營策略的方向、預測未來趨勢DIKW金字塔模型，數據到業務的核心方法論DIKW金字塔標簽（規律總結）多實體標簽化的建設，提煉實體之間的聯系，從中得到規律性的認知指標（狀態和變化統計）指標數據映射到具體業務流程中，實現各項業務的統計、監控以及分析數據（描述和記錄）記錄基礎事件以及客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料智慧知識01信息02數據0304信息化與數字化的一個最大差別，是在于信息化是對于知識的演

7、繹，以提升效率為主，而數字化是知識的歸納，以提煉價值為主。數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技以大模型為基礎，圍繞數勢產品矩陣，全方位構建銀行數字化經營矩陣銀行經營矩陣數勢產品矩陣經營分析體系建設用戶營銷體系建設全生命旅程框架AIGC大腦基于指標的經營分析體系基于數據的用戶營銷體系任務拆解工具調用總結反饋需求理解“專家”團隊指標平臺標簽平臺其他工具AIGC大腦 意圖理解，任務調度，反饋專家團隊 任務執行，結果輸出“專家”支撐資源呼叫服務場景取數專家歸因專家?？蛻舴治鰧＜铱腿憾床鞂＜?。報告解讀專家可視化專家。成本投入分析收入結構分析分、支行業績分析跨地區業績分

8、析營銷效果分析用戶特征洞察全生命周期體系建設機構零售客群分析數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技MAU、AUM、營收的提升由經營分析和用戶營銷體系雙輪驅動AUM的提升MAU的提升營收的提升大模型基座數據驅動決策數據驅動展業基于數據驅動的用戶營銷體系基于指標的經營分析體系客戶洞察策略落地復盤迭代報告總結趨勢分析效果歸因數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技經營趨勢洞察：交互式問詢，直觀呈現經營表現解決痛點產品效果為用戶提供交互式指標查詢、可視化能力直觀呈現收入，MAU和AUM相關指標SQL學習難度高取數效率低BI報表配置難度高

9、Excel看數日常問題分析助手思考過程趨勢呈現數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技經營趨勢洞察：交互式問詢，降低取數門檻解決痛點產品效果通過交互式能力查詢復雜場景，收入相關維度的排名信息，降低取數門檻取數配置靠人工多篩選多排序重復工作指標維度多分析人員需求多變問題分析助手數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技 華東地區用戶體量的周環比為什么下降了？x分公司最近3個月最好Top3員工是哪些？這三個分別的業績是多少？幫我解讀下 今年A基金的申購額與贖回額分別是多少？A基金今年累計賣了多少？最近7天客戶的每日總資產是多少經營趨勢洞

10、察：NL2MQL方式高效，精準數據驅動能力12345難度系數難點枚舉值轉維度枚舉值轉維度指標語義模糊指標語義模糊跨表多指標查詢日維度上卷年維度多任務規劃指標取數結果排序衍生計算多維歸因報告解讀NL2SQL數勢分析（NL2MQL）+Agent可實現可實現可實現但不準可實現且準確難實現可實現且準確難實現可實現但不準可實現且準確可實現且易理解枚舉值轉維度同環比計算數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技經營問題歸因：智能歸因分析，分析師的小助手解決痛點產品效果問答式維度、因子歸因能力，大幅提升數據波動探查能力，了解收入波動影響最大因素指標歸因靠人工決策效率低定位問題不

11、準確定位問題時間長問題分析助手收入波動變化呈現：下降0.08%收入因素分析：分析依據提供收入歸因總結：由于三大因素導致.數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技經營問題歸因：智能歸因能力，輔助決策效率提升管理人員事后發現問題“這個月的交易額為什么比上個月的低了20%？”數據分析師承接需求明確數據分析任務，進行排期多源數據統計分析根據數據分析需求，編寫SQL，查詢多個指標，統計分析產出報告根據統計數據，結合人工經驗，產出指標歸因報告自動拆解異常指標基于指標樹，自動拆解異常指標的子指標事前發現指標異常波動基于算法提前預警指標波動，并通知到管理人員指標歸因一鍵定位自動

12、定位，給出影響指標波動的最大貢獻子指標報告自動生成綜合人工經驗和機器智能分析，自動生成分析報告1234傳統方案數勢方案Step3：異常維度/維值捕獲00.20.40.60.81地區風險類目北京天津.Step2：指標樹構建零售業務收入北京分公司天津分公司.分公司利息收入手續費收入.收入信用卡手續費交易手續費財富管理服務北京xx區支行天津xx區支行天津xx區支行Step4：自動生成報告總交易額 下降5%，最有可能是由于“北京地區”的“固收產品”申購金額下降導致Step1：指標預警趨勢性斷斷續續短周期階段性激增機器學習數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技報告解讀：

13、數據知識化，輔助決策解決痛點產品效果貼合專業分析師思維的報告，并將數據概覽、圖表、高級計算（同環比/聚合/占比/排序/相關性/預測）與文字結論有機地整合在一起數據解讀靠手工IT層數據建設缺少分析思路報告制作效率低問題分析助手數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技MAU、AUM、營收的提升由經營分析和用戶營銷體系雙輪驅動AUM的提升MAU的提升營收的提升數據基座指標體系標簽體系基于數據驅動的用戶營銷體系基于指標的經營分析體系客戶洞察策略落地復盤迭代報告總結趨勢分析效果歸因數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技展業洞察：基于客戶，

14、產品，員工，渠道的基礎能力建設客戶洞察客戶投資旅程l了解客戶基本信息屬性l了解客戶資產賬戶信息l了解客戶投資行為習慣l了解客戶服務訴求偏好l了解客戶交易頻次習慣產品洞察產品特征l了解產品的風險特征l了解產品的收益曲線l了解產品的投資策略l了解產品的關聯關系l了解產品的供給情況渠道洞察員工展業過程l了解員工的專業能力l了解員工的客戶特點l了解員工的展業動作l了解員工的績效貢獻l了解員工的收入結構員工洞察渠道資源特征l了解渠道的客戶流程l了解渠道的資源分配l了解渠道的客戶特征l了解渠道的收益貢獻l了解渠道的價值評估數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技展業洞察：基

15、于客戶，產品，員工，渠道的分析評估體系建設客戶：客戶分布客戶資產結構、客戶生命周期、客戶投資畫像產品：產品供給端管理人業績、產品收益、產品風險波動產品：產品表現力人群TGI、產品滲透率、產品轉化效果產品引入評價產品類型*產品表現*產品結構 業務發展方向產品銷量*產品保有量*客戶資產配置產品：產品組合人群的投資旅程、產品差異化、產品矩陣投資需求的滿足投資旅程*階梯型矩陣服務*權益投放 收入與需求收入結構員工：組織能力進步多維績效考量、團隊組織畫像員工：業務目標完成員工畫像、展業流程、任務分配業務支撐展業評估分析渠道：外部伙伴共贏資源公允價值渠道：內部伙伴整合業績歸因指數策略調度數勢科技數勢科技數

16、勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技展業洞察：聯動實現更復雜、更精細化的的金融場景運營客戶+產品客戶+員工員工+渠道產品引入、產品組合與客戶需求精準匹配員工的服務能力、專業能力與客戶需求匹配員工專業能力、擅長方向、資源利用間的管理調度客戶-收入與需求客群分層精細化運營員工-業務支撐與銜接戰略驅動組織業務目標完成渠道-觸達方式與策略調度渠道整合公允價值挖掘產品-收入構成產品配置差異化產品矩陣產品+渠道產品供給政策、供給方式、產品收入的動態調整KYC+KYE+KYP+KYB觸點、策略、物料、產品、客戶成長、員工能力相互協同數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數

17、勢科技數勢科技展業洞察：快速了解客群特征，賦能精準服務解決痛點產品效果可以為用戶提供交互式客群特點查詢與可視化能力缺少員工服務支撐員工無方向IT視角的數據分析缺少結論信息問題分析助手幫我看下開戶客群的特征有有效效戶戶客客群群的的畫畫像像分分析析結結果果如如下下：1 1、客客群群在在特特征征A A上上相相比比總總體體客客群群更更顯顯著著；2 2、客客群群在在特特征征B B上上相相比比整整體體客客群群更更顯顯著著.數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技展業洞察：基于大模型實現企業經營決策的自動駕駛艙，發揮“放大器”作用海量的客戶數據個性化需求組合豐富的產品組合全天

18、候的觸點聯動目標理解任務拆解行動制定優化迭代AIGC驅動自我成長式運營AIGC大腦GASO任務拆解大模型規劃器任務拆解接口調用知識查詢記憶器工具各數字化系統知識庫/知識圖譜指令執行行動終端應用能力調優知識沉淀效果調優數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技客戶實踐分享大模型的數據驅動之旅數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技解決方案痛點某城商行整體解決方案01信息過載，現有數據產品無法端到端快速產出深度結論02找數難，數據分析門檻高03重復報表需求雜、臨時需求成瓶頸，指標口徑不統一企業經營分析企業營銷復盤業務團隊日常用數數據分析

19、場景（應用）數據分析助手SwiftAgent（產品）交互式指標問詢自動歸因分析可視化報告自動生成指標全生命周期預警分析數據指標平臺SwiftMetrics（產品）指標定義字典屬性定義動態屬性模板動態屬性模板指標開發低代碼開發快速配置上線指標管理需求管理生命周期管理權限管理類別管理基座大模型企業數據源百川/智譜/文心一言Prompt微調模型微調數據倉庫數據湖業務系統數據庫數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技項目價值總結25大模型理解用戶的黑話與專業名詞“最近1個月A支行表現如何”“信貸資產情況最近怎么樣”大模型可以聽懂用戶的模糊語義“最近各個分行的總資產是多少

20、”“幫我看下近期這個xx支行的信貸資產情況”聽思大模型像專業分析師一樣規劃“資產月環比增幅排名前10的支行哪些“余額相比上個月的增長最快的Top3支行是哪些？”專數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技總結大模型的數據驅動之旅數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技智能標簽平臺(SwiftXDP)基于多實體的結構化標簽+大模型自然語言交互、任務規劃、標簽畫像能力，智能精準地支持精細化運營和營銷增長大模型為基座構建智慧層的產品體系智能指標平臺(SwiftMetrics)基于可信賴的結構化指標+大模型自然語言交互、任務規劃、數據解讀能

21、力，靈活高效地支持企業科學管理和經營分析智能指標平合大模型基座（百川、智諧、MiniMax、騰訊混元、百度文心一言、華為盤古等）智能決策中樞行業模型&領域模型大數椐底座Agent智能體數據虛擬化引擎數據智能體(SwiftAgent)結合最先進的大語言模型(LLM)，圍繞數勢指標和標簽語義，實現意圖識別到服務調用，為非技術用戶提供了一個強大而直觀的智能分析工具經營趨勢問題歸因輔助決策展業洞察數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技大模型Agent設計理念訓練訓練大模型推理任務拆分0203工具和函數調用01需求理解04總結反思 提高問題理解的準確性提升回答的相關性促進業務創新優化數據處理速度數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技圍繞大模型的提升，全方位構建銀行數字化經營矩陣客戶旅程斷點產品物料生產產品特征分析應用層基礎層經營決策分析各業務中心管理金融產品引導用戶旅程分析大模型能力產品定制化匹配客戶旅程體驗客戶旅程挖掘員工能力畫像員工服務鏈路組織能力提升經營收入構成經營成本分析經營能力分析數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技數勢科技