从数据迷宫到风险直判：风控管理者的 Smartbi AIChat 实战记

在银行风控部门待了十二年，我对 “数据追着风险跑” 的窘境再熟悉不过。以前想摸清全行风险脉络，得在传统 BI 系统里钻半天，等数据凑齐了，风险早蔓延开了。直到用上 Smartbi AIChat，才真正掌握了 “让风险数据自己说话” 的主动权。

一、传统 BI 控风险：像在雾里抓鱼

上个月总行要 “不良贷款率前 10 的法人行” 名单，我让团队小周去查。他在 BI 系统里调了三个小时，导出的报表要么缺法人行分类，要么不良率计算口径不对，只能把省分行、县域行的数据拆出来手工重算。折腾到半夜，总算排出个名单，结果第二天发现漏了两家偏远法人行 —— 因为它们的数据存在独立系统里，传统 BI 根本没打通。

二、AIChat 上阵：风险点自动 “跳” 出来

现在打开 Smartbi AIChat，直接问 “全行不良贷款率前 10 的法人行”，10 秒就出排名，连每家行的不良结构都标得清清楚楚。

查高风险贷款客户更简单，说句 “找贷款超 100 万且存款月日均不够 3 期月供的客户”，系统瞬间锁定目标。

反洗钱监控也变轻松了。问一句 “25 岁以下、资产月增超 50 万的客户”，异常名单立刻出来。

以前做风控，总像在后面追风险；现在用 Smartbi AIChat，能跑到风险前面。系统不仅能快速抓出风险点，还能帮我们看透风险背后的原因，这才是真正的智能风控。现在同事们都说，有了这工具，睡觉都踏实多了。