银行业 Data Agent
智能数据决策解决方案

基于银行既有数据、指标、知识与权限,让 AI 不止回答问题,更能完成分析、归因与报告生成等真实业务任务

金融 BI 第一
中国金融行业 BI 软件市场占有率第一
IDC《中国金融行业 BI 软件市场份额,2024》
银行 BI 第一
连续三年银行业 BI 工具市场占有率第一
赛迪顾问《中国银行业 IT 解决方案市场份额分析报告》
AI Agent 领先认可
唯一入选「IDC 中国 AI 50 强」的 BI 厂商
IDC · 2026 中国 AI 50 强

智能体时代,银行数据智能化运营面临新的挑战

01

看得到结果
原因仍要人工分析

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

02

固定分析很多
动态问题难以快速响应

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

03

AI 会回答
但业务口径不能靠猜

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

04

单点 Agent 容易
规模化复用更难

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

基于银行现有数据体系构建企业级 Data Agent

Data Agent 覆盖银行六大核心业务场景

计划财务

经营分析与财务管理

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

信贷与贷后

资产质量与贷后监测

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

风险管理

风险监测与迁徙分析

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

网点与客户经理

机构绩效与经营归因

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

对公授信

智能尽调辅助

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

私人银行

客户访前一页纸

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

银行信贷等业务场景已开放免费体验 看 Data Agent 如何从业务问题层层分析、深入洞察
进入AI体验环境 →

SmartBI 已助力多家银行落地 Data Agent

全国农信首批 AI 试点

某头部农信 · 全行级智能问数

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

↑300%
问数使用率
100+
风险指标沉淀
30+
分析维度沉淀
《2026 Data Agent 最佳实践报告》入选

邮储银行福建省分行 · AI 数据运营

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

↑80%
人工分析及报表制作综合效率提升

六大优势共同支撑银行 Data Agent 落地

懂业务

懂银行业务,也懂指标口径

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

资产复用

复用已有数据和 BI 资产

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

结果可信

算得准、查得清、核得过

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

交付保障

长期金融 Know-how

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

智能归因

复杂问题可以持续分析到原因和结论

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

企业级合规

满足金融级安全与部署要求

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

深耕金融行业,持续保持市场与技术领先

金融BI第一

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

中国 AI 50 强

入选「2026 IDC 中国 AI 50 强」
是榜单中唯一入选的 BI 厂商

GenBI 技术第一

《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

数百个AI项目

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
落地百余个 AI 应用项目

从真实银行业务场景开始交流与验证

FAQ

Data Agent、AgentBI 和 SmartBI 白泽是什么关系?+
三者不是三个独立产品,而是“技术形态—应用方向—产品落地”的关系。Data Agent 是面向企业数据任务的智能体技术形态;AgentBI 是 Data Agent 在数据分析与决策场景中的具体应用方向,将智能体能力与指标、模型、BI 分析及业务知识结合;SmartBI 白泽则是思迈特面向大型企业打造的 AgentBI 产品,是 Data Agent 在企业数据分析与决策场景中的具体产品化落地。 对银行而言,最终建设的不是一个脱离现有数据体系的通用 Agent,而是能够连接既有数据、指标、报表和权限体系,并真正承担查询、分析、归因、报告等业务任务的 Data Agent。
银行已经有 BI、报表和指标平台,还需要重新建设一套 Data Agent 吗?+
通常不需要推倒重建。SmartBI 可以基于银行已经建设的数据模型、指标、报表、驾驶舱及权限体系继续建设,让 Data Agent 直接复用既有数据资产和分析体系,在保护既有投资的同时,进一步形成自然语言查询、分析和洞察能力。
Data Agent 如何保证查数和分析结果准确?+
不能只依赖大模型本身,而要建立在可信的数据分析体系之上。SmartBI 将统一指标、数据模型、计算能力与 Agent 分析过程结合,通过明确的业务语义和指标口径约束查询与计算,并支持结果来源和分析路径追溯,多层机制共同保障结果准确、稳定、可核验。
银行业务复杂,Data Agent 能真正理解专业业务问题吗?+
关键不是让大模型“猜”,而是让 Agent 建立对银行业务的专业理解。SmartBI 长期服务金融行业,在实际建设中可以结合银行业务术语、指标定义、制度规则、数据模型和场景知识,让 Agent 更准确理解存贷款、资产质量、客户经营等专业问题,并按照银行已有业务口径进行分析。
Data Agent 能否处理复杂分析,而不只是“一句话问数”?+
Data Agent 可以运行在银行既有安全和权限体系内。SmartBI 支持私有化部署、多级权限控制、信创环境适配及审计留痕,并能够延续银行已有的数据访问权限,使 Agent 在授权范围内完成查询与分析,满足金融机构对数据不出域、安全可控和过程可追溯的要求。
如何满足银行对数据安全、权限和审计的要求?+
Data Agent 可以运行在银行既有安全和权限体系内。SmartBI 支持私有化部署、多级权限控制、信创环境适配及审计留痕,并能够延续银行已有的数据访问权限,使 Agent 在授权范围内完成查询与分析,满足金融机构对数据不出域、安全可控和过程可追溯的要求。
银行应该如何开始建设 Data Agent?+
更适合基于现有数据基础,从高价值业务场景逐步落地,而不是先建设一个脱离业务的通用 Agent。SmartBI 可结合银行已有的数据、指标、报表资产和实际业务需求,优先选择数据基础成熟、业务价值明确的场景进行建设,并由具备金融行业经验的原厂团队共同推进,在真实使用中持续验证准确性、分析深度和业务价值,再逐步扩展到更多场景。
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可以介绍下产品么?
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怎么免费试用呢?
你们是怎么收费的呢?
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