进入大语言模型时代，消费金融行业及零售金融业务正经历着前所未有的变革与机遇，从传统的面对面服务模式转变为更为便捷、个性化和智能化的数字服务模式。

 

随着这一转型，结构化和非结构化数据呈现出稳定增长的趋势，以数据分析为基础的创新型商业模式正在重塑传统行业。IDC DataSphere预测指出，“AI与数据分析融合将是未来5年的重点。人工智能将改变数据原有的查询、分析、开发、预测范式，将为员工提供更敏捷、更快速、更高效、更准确的工作形式。”

 

成立于2010年的中银消费金融，是中国银保监会批准设立的全国首批消费金融公司之一。作为一家国有持牌金融机构，中银消费金融业务覆盖全国约400个城市和900个县域。如何将消费场景与技术创新相融合，有效解决旺盛的数据服务需求，提升数据分析工作人员的效率和服务竞争力，正成为中银消费金融的关键课题。

 

基于此，中银消金打造了Text To BI Agent平台，该平台是基于澜码科技自研的企业级AI Agent平台——AskXBOT开发，并结合澜码ABI（Augmented Business Intelligence，增强式数据分析）能力打造。这一平台集成了数据查询、数据分析、可视化图表等核心功能，使得数据的解读和理解变得直观和易懂，显著提升了业务人员处理数据的效率和决策质量。

 

在Text To BI Agent平台上，用户无需掌握复杂的SQL语法，可直接通过对话的方式发起数据查询请求，便可快速地获取所需信息，发现数据中隐藏的趋势和模式。同时，平台能够提供强大的数据分析和图表展示功能，可将查询结果以视图形式展示给业务人员，进一步简化了数据的解读过程。

 

 

产品设计上，Text To BI Agent平台基于成熟的OneData方法论，构建了标准指标知识库，解耦底层取数口径，提升了大语言模型在SQL生成上的准确率，并降低了后期模型微调维护成本。

 

平台通过Agent配置、问答过程、历史对话保存、当前对话管理等四个部分，实现了数据库及相关业务知识信息配置、基于意图理解的任务分类及对话、数据获取与分析、图表生成等多项功能。在管理端，通过构建指标知识库功能，与大语言模型进行标准化的协议沟通，确保目标的清晰定义；在使用端，通过分析主题+智能提示，以及“CUI+GUI”的交互方式，大幅降低用户的使用门槛。

 

在实际应用中，该平台基于现有的开源模型，实现了端到端高达95%以上的准确率，有效提升了中银消金的业务效率。

 

随着人工智能技术的快速发展，技术驱动的产品创新和行业智能化升级已成为必然趋势。澜码科技期待与更多行业伙伴合作，进一步挖掘数据要素的价值，开拓更多的创新场景应用，为消费金融行业的快速发展持续注入动力。

 

澜码ABI（Augmented Business Intelligence，增强式数据分析）是澜码科技基于大语言模型（LLM）开发的新一代对话式数据分析平台。该产品致力于帮助业务人员通过对话的方式，全自助地进行灵活取数、多维统计、数据可视化、智能分析等工作，降低数据消费的门槛，帮助更多的业务人员参与其中，使企业在数据查询、数据分析、经营决策等环节降低成本的同时提高业务效率。