从“救火队员”到“掌舵者”：智能问答系统如何重塑总行管理决策

一、没系统时：在数据泥潭里“摸黑赶路”

1. 存贷数据靠“等”。以前想看存贷规模，得等科技部第二天早上拉取日终数据，要是赶上月末结账，数据延迟到下午都是常事。有次分析会急着用数据，我让助理蹲在科技部门口等，最后拿到报表时，会上讨论都快结束了。数据永远慢半拍，等看到贷款环比下降时，市场行情可能已经变了。

2. 对公贷款靠“凑”。 想知道对公贷款增速，得让公司业务部和科技部一起凑数据：业务部门给客户名单，科技部从核心系统导余额，再手动算净增额。有次算错了增长率，被董事长在会上问住，回来查了半天才发现是Excel公式写错了。 跨部门协作像“踢皮球”，一个数据对三次，效率低还容易出错。

3. 客户风险靠“筛”。查单一客户集中度最头疼：得让风控部从对公系统拉贷款数据，同业部查同业拆借，零售部看个人贷款，最后把几十张表格拼起来筛。有回漏看了某客户的关联企业贷款，差点超了授信限额，现在想起来都后怕。 数据散在各个系统里，人工筛查就像“大海捞针”，风险藏在角落里根本看不见。

二、有了Smartbi AIChat智能问答系统后：问句话就能“穿透数据迷雾”

现在进系统直接问：“目前存款和贷款余额多少？同比环比呢？”屏幕上很快就跳出数字：存款同比涨7.13%，贷款环比降1.3%。 不用等报表，开会时当场就能对数据，董事长问起来随时能答，再也不用怕“数据打脸”了。

接着问对公贷款：“较上年末净增多少？增长率呢？”系统不仅算出净增120亿、增速1.98%，还直接提示：“新增客户数同比少了15%，增量全靠老客户”。以前要熬通宵对的数据，现在不用麻烦业务部门，自己就能挖数据，喝口茶的功夫就全出来了。

发现贷款增速慢，赶紧问：“单一客户贷款TOP10是谁？”系统唰地列出名单：TOP10客户集中在苏州科技农商行和南京农商行，最大客户贷款余额达 8 亿元。这一数据凸显出区域客户集中度风险，需评估业务过渡依赖问题。您随即标记此风险提醒，计划安排风险管理部门进行穿透分析。

说实话，一开始觉得这系统就是个“高级搜索框”，没想到用熟了才发现，Smartbi AIChat是“决策加速器”。它真正厉害的不仅是快，更是能带着你“想问题”：比如看到贷款降了，系统会自动提示你该拆对公业务，看到对公增速慢，又会引导你查客户集中度。现在开经营分析会，我带着系统边问边聊，数据跟着思路走，决策就像踩着石头过河，每一步都踩得准、踩得稳。这钱花得值，比多招十个助理都管用。