报表能够发现指标变化,但面对跨机构、产品、客群、时间等复杂问题,仍需要人工反复取数和验证
已有报表难以覆盖持续变化的临时问题、连续追问和长尾分析需求,需求从提出到交付周期长,一线用数门槛高
银行业务术语、指标定义、数据权限和业务规则都有明确边界,通用大模型难以直接进入真实分析流程
如果每个业务场景都重新连接数据、建设知识和配置分析流程,会形成新的建设与运营成本
围绕存贷结构、资金口径、经营利润与考核指标,支持指标查询、趋势分析与多维归因,定位经营变化及影响因素
联动贷款台账、资产质量、逾期与不良变化,识别风险信号,并进一步下钻至机构、客户和业务维度辅助核查
动态分析五级分类、风险迁徙和集中度变化,识别重点风险暴露,为风险人员提供可继续核验的分析结果
面向支行和客户经理绩效,联动产品、客群和业务动作进行多维归因,解释经营结果为什么发生变化
基于权限范围内的数据、指标与知识材料,按照既定尽调框架组织分析,辅助形成可审阅、可补充的尽调报告初稿
整合客户画像、资产配置和服务记录等信息,形成客户经理可复核的访前材料,支撑差异化客户经营
省级数据中台之上构建信贷全生命周期指标语义模型,360° 全链路穿透 35 个维度,从机构下钻至单一客户,打通「数据到决策」最后一公里
与 SmartBI 联合建设 AI 赋能数据运营项目,报表制作与人工分析全流程提效,获评为 Data Agent 最佳实践
结合银行业务术语、指标定义、制度规则和场景知识,让 Agent 更准确地理解真实业务问题
基于银行已经建设的数据模型、指标、报表、驾驶舱与权限体系继续建设,减少重复建设,保护既有投资
从数据、指标、知识、推理到权限构建可信分析链路,统一业务口径与计算逻辑;分析过程有据可查、结果来源可追溯,关键结论支持复核,让业务真正敢用 AI 分析结果
基于长期金融行业项目经验,由原厂团队结合银行业务、数据基础与实际场景共同推进,让 Agent 真正进入业务使用
支持查询、计算、比较、下钻与多维归因,把分析从返回一个结果继续推进到影响因素、原因和结论
支持私有化部署、多级权限、信创环境适配和审计留痕,让 Agent 运行在银行既有安全与权限边界内
IDC 中国金融行业 BI 软件市场占有率第一
连续三年银行业 BI 工具市场第一
证券行业 BI 厂商市占率第一
入选「2026 IDC 中国 AI 50 强」
是榜单中唯一入选的 BI 厂商
《2025 中国 GenBI 厂商技术能力评估》
七项平台技术能力评分第一
金融与央国企行业能力维度满分
服务超 6000 家客户、覆盖 60 余行业
白泽已在金融、能源、制造等重点行业
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