但現(xiàn)實(shí)是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)工具難以為繼，經(jīng)營(yíng)層“看不清”趨勢(shì)變化、一線人員“用不上”數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)“改不動(dòng)”報(bào)表成為常態(tài)。數(shù)據(jù)分析，反而成為了增長(zhǎng)的阻力。
那么，在“人效為王”的券商新時(shí)代，如何真正讓數(shù)據(jù)成為經(jīng)營(yíng)抓手？Smartbi 給出了新的答案。
數(shù)據(jù)越多，用起來(lái)卻越難？
傳統(tǒng)BI工具難破三大困境
? 管理層：數(shù)據(jù)看了，但問(wèn)題問(wèn)不出來(lái)，決策做不了
盡管管理層每天都能看到一堆“固定數(shù)據(jù)”，但真正要追問(wèn)業(yè)務(wù)變化的原因時(shí)，傳統(tǒng)BI工具卻常?！皢』稹保?/span>
無(wú)法交互式問(wèn)答：指標(biāo)只是靜態(tài)呈現(xiàn)，難以靈活追問(wèn)背后邏輯
無(wú)法歸因分析：缺少關(guān)聯(lián)追溯能力，難以快速定位問(wèn)題根因
無(wú)法敏捷決策：每一次深入分析都依賴數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)響應(yīng)，效率低下
>>> 結(jié)果就是：看得見(jiàn)問(wèn)題，卻解決不了問(wèn)題，數(shù)據(jù)成為“裝飾”，經(jīng)營(yíng)決策滯后。
? 業(yè)務(wù)人員：工具復(fù)雜、分析繁瑣，數(shù)據(jù)用不上
一線業(yè)務(wù)人員更是“心有余而力不足”：
工具門檻高：傳統(tǒng)BI操作復(fù)雜，需要熟悉字段結(jié)構(gòu)才能上手 效率低下：篩選客戶、追蹤行為、構(gòu)建標(biāo)簽，常常需要多個(gè)系統(tǒng)+多張報(bào)表反復(fù)切換 推廣使用難：即便工具配齊了，真正用起來(lái)仍需要大量手動(dòng)導(dǎo)出、拼表、計(jì)算，工作量大，使用意愿低
>>> 最終導(dǎo)致：一線無(wú)法真正用上數(shù)據(jù)，客戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)成了“口號(hào)”。
擁抱Agent BI
用數(shù)據(jù)不再難和慢
面對(duì)傳統(tǒng)BI工具“用得難、上手慢、效率低”的困局，Smartbi AIChat 推出面向證券行業(yè)的智能分析解決方案，以 Agent BI 能力為核心，為管理層與業(yè)務(wù)人員打造全新“用數(shù)體驗(yàn)”：
對(duì)管理層而言：
自動(dòng)生成報(bào)表，隨時(shí)看數(shù)：無(wú)需等待人工報(bào)表，打開(kāi)即可用 交互式提問(wèn)，靈活高效：業(yè)務(wù)追問(wèn)一問(wèn)即答，不再受限固定維度 歸因分析定位原因，敏捷決策：數(shù)據(jù)背后的“為什么”一問(wèn)即知，幫助快速行動(dòng)
>>> 從“看到問(wèn)題”躍遷到“解決問(wèn)題”。
對(duì)業(yè)務(wù)人員而言：
大模型+數(shù)據(jù)查詢，方便快捷：自然語(yǔ)言提問(wèn)，無(wú)需熟悉字段或建模
指標(biāo)標(biāo)簽使用門檻大幅降低：標(biāo)簽可調(diào)用、可組合、可追蹤，真正讓數(shù)據(jù)“用起來(lái)”
>>> 從“工具配置”走向“能力下沉”，業(yè)務(wù)人員用數(shù)不再依賴分析師。
三步構(gòu)建企業(yè)級(jí)智能問(wèn)數(shù)平臺(tái)
從底層到?jīng)Q策全面智能化
在AI的賦能下，企業(yè)要實(shí)現(xiàn)“人人能問(wèn)、業(yè)務(wù)會(huì)用”的智能分析能力，不能靠單點(diǎn)突破，而要有系統(tǒng)規(guī)劃。Smartbi 基于多年證券行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)“三步走”方法論，助力企業(yè)搭建智能問(wèn)數(shù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從“搭積木”到“提問(wèn)題”的轉(zhuǎn)變。
Step 1：構(gòu)建業(yè)務(wù)分析指標(biāo)體系 —— 明確場(chǎng)景、統(tǒng)一指標(biāo)
首先從企業(yè)戰(zhàn)略出發(fā)，梳理經(jīng)營(yíng)分析的核心指標(biāo)體系，統(tǒng)一業(yè)務(wù)視角，明確重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題場(chǎng)景。例如客戶管理、交易分析、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)等，形成智能問(wèn)數(shù)平臺(tái)的“問(wèn)題地圖”。
建立企業(yè)級(jí)的指標(biāo)管理標(biāo)準(zhǔn)
明確重點(diǎn)業(yè)務(wù)模塊和分析主題
為后續(xù)建模與問(wèn)數(shù)提供基礎(chǔ)支撐
Step 2：構(gòu)建業(yè)務(wù)指標(biāo)模型與數(shù)據(jù)模型 —— 建數(shù)據(jù)模型、沉淀知識(shí)力
圍繞業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，搭建數(shù)據(jù)模型和知識(shí)庫(kù)，為AI問(wèn)數(shù)打下“看得懂、答得出”的技術(shù)基礎(chǔ)。
構(gòu)建指標(biāo)拆解、維度體系、原生與派生指標(biāo)等數(shù)據(jù)模型
搭建知識(shí)庫(kù)體系，包括同義詞學(xué)習(xí)、行業(yè)術(shù)語(yǔ)定義、問(wèn)法樣例等
形成企業(yè)個(gè)性化問(wèn)數(shù)能力，實(shí)現(xiàn)“業(yè)務(wù)語(yǔ)言→數(shù)據(jù)邏輯”的轉(zhuǎn)換
Step 3：搭建企業(yè)級(jí)智能問(wèn)數(shù)平臺(tái) —— 多角色、全場(chǎng)景落地
基于統(tǒng)一入口，搭建面向管理層、業(yè)務(wù)人員、分析師等多角色的智能問(wèn)數(shù)平臺(tái)，提供靈活可擴(kuò)展的應(yīng)用場(chǎng)景：
支持智能問(wèn)數(shù)、歸因分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、深度洞察等對(duì)話式分析能力
打通分析鏈路，提升決策效率
支持?jǐn)?shù)據(jù)微調(diào)、因需而答，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析從“人找數(shù)”到“數(shù)找人”
從底層指標(biāo)到場(chǎng)景建模，再到智能問(wèn)答平臺(tái)落地，Smartbi 為企業(yè)打造結(jié)構(gòu)化、智能化、個(gè)性化的用數(shù)體系，讓數(shù)據(jù)真正成為業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)引擎。
全鏈條場(chǎng)景賦能
從客戶運(yùn)營(yíng)到區(qū)域決策全面覆蓋
Smartbi AIChat已廣泛服務(wù)于證券客戶，在證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)中打造出以下典型場(chǎng)景。
場(chǎng)景一：頭部客戶資產(chǎn)變動(dòng)分析
目標(biāo)：鎖定重點(diǎn)客戶資產(chǎn)異動(dòng)，提升維護(hù)效率
對(duì)話示例：
2023年末資產(chǎn)規(guī)模Top 10的客戶2024年交易動(dòng)態(tài)如何？
對(duì)比下他們的資產(chǎn)變化，畫(huà)個(gè)圖看看趨勢(shì)。
業(yè)務(wù)價(jià)值：三輪交互完成從客戶篩選 → 資產(chǎn)趨勢(shì) → 異動(dòng)拐點(diǎn)識(shí)別，快速形成客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與維護(hù)清單，助力精準(zhǔn)營(yíng)銷。
場(chǎng)景二：高凈值客戶篩選與策略制定
目標(biāo)：支撐高價(jià)值客戶的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
對(duì)話示例：
資產(chǎn)在100-150萬(wàn)的客戶有多少？
擴(kuò)大范圍到200萬(wàn)看看？
給出他們的明細(xì)數(shù)據(jù)。
業(yè)務(wù)價(jià)值：靈活篩選+動(dòng)態(tài)調(diào)整，精準(zhǔn)定位營(yíng)銷重點(diǎn)客戶群，為定向投顧、產(chǎn)品推薦、客戶分層服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐。
場(chǎng)景三：客戶交易行為歸因分析
目標(biāo)：定位交易下降原因，聯(lián)動(dòng)客戶詳情優(yōu)化策略
對(duì)話示例：
2024年每月交易量走勢(shì)？
為什么5月下降了？
廣州分公司5月高凈值客戶多少人？他們是誰(shuí)？
業(yè)務(wù)價(jià)值：從全局趨勢(shì)識(shí)別問(wèn)題，到精準(zhǔn)歸因查找原因，再到資源聚焦客戶明細(xì)，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策閉環(huán)。
Agent BI
不只是“問(wèn)得出”，更是“做得到”
Smartbi AIChat白澤基于Agent BI創(chuàng)新架構(gòu)，在證券行業(yè)構(gòu)建起一套從“指標(biāo)治理”到“智能問(wèn)數(shù)”，再到“場(chǎng)景落地”的智能分析全鏈路，真正打通數(shù)據(jù)從采集、理解到?jīng)Q策的閉環(huán)。通過(guò)低門檻、高智能、強(qiáng)適配的產(chǎn)品能力，不僅顯著提升了數(shù)據(jù)使用效率，更讓管理者與業(yè)務(wù)人員能夠在實(shí)際工作中“問(wèn)得到、用得上、做得成”。
在券商競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入精細(xì)化運(yùn)營(yíng)階段的當(dāng)下，誰(shuí)能更快發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、更準(zhǔn)作出決策，誰(shuí)就能率先突圍。Smartbi AIChat白澤，以面向業(yè)務(wù)的一體化Agent BI解決方案，為券商打造高效決策的新范式，讓數(shù)據(jù)真正成為每一位管理者與業(yè)務(wù)人員的有力伙伴。
—END—
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