Smartbi AIChat：总行管理行业与客群分析的智能利刃

在当今竞争激烈且瞬息万变的金融市场环境下，总行管理人员对精准、高效的数据分析需求极为迫切。小微企业贷款业务作为银行服务实体经济、拓展客户群体、优化信贷结构的重要领域，其相关数据的深度剖析对于战略决策制定、业务风险把控以及资源合理配置意义重大。传统数据分析手段在面对复杂多变的业务问题时，常常显得力不从心，而 Smartbi AIChat 的出现，为总行管理人员开启了行业与客群分析的全新智能篇章。

一、小微企业贷款信用贷占比分析，传统方式的困境与 AIChat 的破局

以往总行管理人员若想了解“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”，需经历复杂流程：先协调信贷部门提取分产品贷款余额数据，风控部门提供产品分类标准，财务部门校准统计口径。各部门数据格式不一，导致整合时需反复核对。数据团队需编写多表关联语句，手动计算各产品占比及同比增幅，遇产品迭代需重新开发代码，整个过程耗时良久，且难以动态更新。

如今，管理人员只需在Smartbi AIChat输入问题，系统即刻通过自然语言处理解析需求，自动关联多源数据，快速生成各产品占比及同比增长的分析结果，助力管理层实时调整产品策略。

二、特定贷款余额单户分析，传统方法的局限及 AIChat 的革新

当需要 “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” 时，传统方式下，数据团队首先要在海量的贷款数据中，通过复杂的 SQL 语句进行数据筛选，将符合贷款余额区间的单户数据提取出来。然后，再分别查询这些单户上年末的贷款余额数据，逐一进行比对计算增长情况。这一过程涉及大量数据的读取、筛选与计算，不仅对数据库性能造成巨大压力，而且人工操作极易出错。同时，面对动态变化的业务数据，难以做到实时更新分析结果，无法为管理层提供及时有效的决策支持。

Smartbi AIChat 彻底改变了这一局面。总行管理人员在平台输入上述问题后，AIChat 迅速行动。

它利用强大的数据挖掘与筛选能力，瞬间从庞大的数据库中精准定位贷款余额在 50 万元至 100 万（含）的单户信息。接着，自动关联这些单户上年末的贷款数据，进行智能的趋势分析。不仅能够清晰展示每个单户的增长金额与增长率，系统还能根据分析结果，智能提供进一步的洞察建议，例如指出增长异常单户的潜在风险点，或者为业务部门针对该客群制定营销策略提供数据依据。

三、Smartbi AIChat 为总行管理带来的卓越价值

Smartbi AIChat大幅提升决策效率，传统数据分析需数小时至数天，它却能秒级响应，让总行管理人员实时获取小微企业贷款关键数据洞察，及时调整战略，如发现信用贷款占比异常或客群增长问题可第一时间应对；

其还拓展数据洞察深度，不仅提供查询结果，更能关联行业分布、地域差异等多维度数据挖掘隐藏关联与趋势，像某地区信用贷占比高且增长快，深入分析后可助力银行优化资源配置；

同时实现团队协作无缝衔接，以自然语言交互为基础，避免业务与数据部门沟通偏差，让数据团队专注数据质量与模型优化，促进银行向数据驱动文化转变。

在金融行业数字化转型的征程中，Smartbi AIChat 凭借其强大的智能分析能力，成为总行管理人员洞察小微企业贷款业务的得力助手。它打破了传统数据分析的壁垒，让数据真正为决策服务，助力银行在激烈的市场竞争中抢占先机，实现可持续发展。