从 "四夜核数" 到 "秒问秒答"：总行老管理员的数据分析翻身仗

作为在总行摸爬滚打二十年的老管理人员，我亲历了银行数据分析从手工台账到智能系统的变革。以前最头疼的就是每季度的业务分析——为了搞清楚小微企业贷款的产品结构，我们像在打一场数据拉锯战。

记得去年第三季度，董事长在战略会上提出要重点关注小微企业贷款产品的竞争力。会后我立刻召集信贷、风控、财务三个部门开会，光是协调数据口径就开了三次会。信贷部门按产品发放量统计，风控部门侧重不良率数据，财务又有自己的核算标准，三方数据凑到一起就像拼图少了边角。数据团队的小王带着三个人熬了整整四天，用Excel反复核对数据，编写复杂的SQL语句计算占比和增长率。等分析报告出来时，市场风向已经变了，原本准备主推的某款产品因为错过了最佳调整期，市场份额被竞争对手抢占了。

直到用上Smartbi AIChat，我才真正体会到什么叫“数据为我所用”。上个月董事会临时要求分析小微企业贷款产品结构，我坐在办公室，对着系统直接问：“小微企业贷款中不同产品名称的贷款余额占比及同比增长情况如何？”系统几乎是秒级响应。

还有一次更惊险的经历。某天我突然想了解特定贷款余额区间的客户增长情况，换做以前，得给科技部提需求单，排期至少三天。现在我直接在系统输入问题，比如“统计贷款余额为 50 万元至 100 万（含）的单户，并分析这些单户较上年末的增长情况”。AIChat瞬间锁定目标客群，不仅算出每个单户的增长数据，系统还能根据分析结果，智能提供进一步的洞察建议。

现在每次开会，我都会直接带着AIChat生成的分析结果。系统不仅能快速响应常规问题，还能进行多维度的深度分析。

 更重要的是，这个系统彻底改变了我们的工作模式。以前业务部门和数据部门像在两条轨道上运行，沟通成本极高。现在大家都能直接用自然语言提问，数据团队也不用再疲于应付各种取数需求，可以把精力放在优化数据模型上。现在的数据分析，不再是被动的“等数据”，而是主动的“找洞察”，这种转变带来的不仅是效率的提升，更是整个管理思维的革新。