【AI Agent展】诸葛智能DataInsight Agent——智能业务分析一本通

诸葛智能DataInsight Agent

该AI Agent产品由诸葛智能投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智产业最具标杆性AI Agent产品》榜单/奖项评选。

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诸葛智能的“可自主学习的金融业智能分析「一本通」”（DataInsight Agent），是一款专为金融行业定制的、基于大模型技术的智能业务分析决策平台。该产品以DeepSeek R1 32B模型为底座，通过深度学习金融场景知识、业务习惯和过往经验，能够全面实现智能化数据分析、深度洞察及决策建议。它只需用户通过自然语言描述需求，便能自主拆解任务、调用分析模型、生成图表和报告，极大地提高了业务分析的效率和准确性，帮助金融机构实现从数据到增长的“最后一公里”。

应用场景/人群

一、核心行业：

该Agent产品主要面向中小型金融机构，特别是以城商行和农商行为代表的群体。这些机构通常面临着与大型银行不同的、更为突出的业务痛点，使得该Agent成为其核心生产力工具：

1. 人员经验不足，缺乏深度洞察：

大多数城商行资产规模较小，培训资源和人才储备有限。面对复杂的业务环境，其员工往往缺乏利用综合数据进行深度分析的能力。该Agent产品正是为了解决这一痛点，通过提供一个“智能业务分析助手”的角色，让经验相对不足的业务人员也能进行专业、精准的数据分析和洞察。

2. 行业专业知识积累有限：

城商行深度绑定地方经济，导致其在行业营销经验积累方面有所局限，难以与自身的分析业务有效结合，这导致其对行业风向的预见能力较差。该Agent通过整合和学习海量的金融行业知识，弥补了客户内部知识体系的不足，帮助员工在分析业务时能够结合更广阔、更专业的行业背景，提升决策质量。

3. 分析标准不统一，效率低下：

城商行内部往往缺乏统一的分析标准和评估框架，不同分支机构间的数据口径差异较大，这不仅加剧了分析工作的低效性，也使得高层难以获得统一、准确的业务视图。该Agent产品通过构建统一语义层，自动对齐多系统指标，帮助机构内部实现数据共识和标准化分析，从而显著提高整体运营效率。

二、核心业务场景：

客户经营场景：整合线上线下全渠道用户数据（APP行为、交易流水、客服记录等），开展客群分层、流失预警、个性化营销，解决 “客群未盘活” 问题，如河北某银行通过其实现手机银行活动参与率提升11%；

信贷风控场景：融合央行征信、税务/社保等多维度数据，构建动态风险评估模型，实时监测信贷风险，降低不良率，缓解中小机构 “风控能力差” 痛点；

运营效率场景：统一分析标准与指标口径，自动化生成监管报表、财务脱敏报表，解决分支机构数据口径差异导致的分析低效问题；

业务洞察场景：针对基金、保险等产品开展漏斗分析、路径分析与归因分析，定位转化断点，如武汉某银行借助其将理财购买流程断点召回率提升至 82%。

三、核心使用人群：

业务部门人员（个人金融部、网络金融部、数字金融部等）：无需专业分析能力，通过自然语言即可发起客户行为分析、产品转化分析，生成策略建议，如个金部人员用于存量客户交叉销售分析；

风控合规部门人员：利用动态风险评估与实时监控功能，开展信贷风险建模、交易反洗钱扫描、监管合规报告自动化生成，降低人工审查成本；

运营部门人员：通过自动化营销画布与客群圈选，开展多渠道个性化触达，实时监测活动效果并优化，如运营人员用于手机银行用户活跃度提升活动；

数据/IT 部门人员：负责产品部署与系统集成，借助标准化接口与轻量化部署方案，快速对接银行现有核心系统，减少重复开发。

产品功能

“可自主学习的金融业智能分析「一本通」”的核心功能旨在将复杂的业务分析流程自动化和智能化，主要体现在以下几个方面：

1. 自然语言交互与需求解析：

用户无需学习复杂的数据查询语言或报表工具，只需通过简洁的自然语言（例如：“请分析一下最近30天MAU和AUM上涨的原因”）描述分析需求。Agent能够精准理解用户的业务意图，并将其智能转化为结构化的分析任务。

2. 自主思考与任务拆解：

Agent具备“思考”能力，在接收到用户需求后，它会主动合理地确认并拆解需求。例如，对于“分析MAU上涨原因”这个高层级需求，Agent会自动拆解为多个子需求，如：生成业务背景与目标、思考分析方法、生成指标和模型、以及生成策略建议等。

3. 智能分析引擎与模型调度：

在任务拆解完成后，Agent会自主调度内置的分析模型和算法，并配置相应的分析指标。它能够突破人工分析的局限，自动关联多源数据，调用多元模型进行深度分析。这些模型和算法涵盖了信贷业务、客户行为、风险管理等多个金融业务场景。

4. 统一语义层与多源数据整合：

产品能够自动对齐多个系统的数据指标，构建统一的语义层，解决城商行内部数据口径不一致的问题。同时，它能整合持牌金融机构数据、权威市场数据、官方公开数据，甚至是另类数据（如商业活动、舆情等），实现跨部门、跨系统的全面洞察。

5. 报告自动生成与智能解读：

Agent会将分析结果自动适配多种图表形式进行可视化呈现，并生成包含分析图表、关键信息挖掘和陈述报告的完整分析报告。更重要的是，它能智能解读分析结果，将专业的结论转化为通俗易懂的语言，并基于实时分析结果智能提出行动建议，辅助前瞻性决策制定。

6. 自主学习与动态进化：

这是该Agent最核心的优势之一。它内置了自学习模块，通过监督微调、强化学习等技术，能够持续学习客户的业务习惯，自动抽取相关决策信息进入动态经验记忆库。这使得Agent能够实现分析经验的持续反哺与闭环增强，真正做到“越用越聪明，越用越懂你”，其分析能力和准确性会随着使用不断迭代优化。

产品优势

该Agent产品的独特优势在于其“自主学习、自我修正、主动感知、自驱执行”的类人智能体特性。

相较于过去的对话式BI或传统分析工具，它从“被动响应用户查询”的BI助手，进化为“能思考、会应用”的数据专家。它不仅能提供数据洞察，更能主动监测数据变化，动态调整策略，形成决策与执行的闭环，让新手也能获得专家级的分析能力，实现从“经验不足”到“专业精准”的跨越。

服务客户/使用人数

目前该Agent产品主要面向全国的中小金融机构，尤其是尾部城商行和农商行群体。根据相关资料，全国约150家左右的尾部城/农商行中，超过60%的机构正面临着产品所解决的客群未盘活、风控能力差等问题，这构成诸葛智能·智能分析Agent产品的核心潜在客户群体。

市场价值

从商业角度看，该Agent产品为市场带来了显著的变革价值：

1.降本增效：显著降低对专业数据分析人才的依赖，帮助客户节约每月5-15万元的人力成本。同时，将过去需要数天才能完成的分析报告产出周期缩短至“秒”级，效率提升百倍以上。

2.提升决策质量：通过自主学习和多维分析，提升分析结论的准确性至92%以上，并避免了人工分析的思维局限性，帮助金融机构做出更全面、更精准的业务决策。

3.增强核心竞争力：帮助城商行快速建立起与头部银行媲美的智能分析能力，有效解决客群盘活和风控能力不足的问题，降低贷款不良率，从而提升市场竞争优势。

4.ROI革命：将金融智能体从“实验室项目”转变为可测算投资回报率的业务工具，帮助客户将投资回报周期缩短至1.5年以内，实现从“烧钱”到“赚钱”的关键跃迁。