成功案例
品牌评测
传统BI工具存在门槛高以及效率低的状况，为此业务人员需要对数据进行反反复复地导出操作，并且还要借助Excel来手动展开分析，如此一来便很难满足快速变化着的市场所需。智能问数应用案例已经深刻地揭示出来，得助智能问数恰恰就是破解这一困局的关键有力工具——借助自然语言交互以及Agentic智能分析引擎，使得证券业务人员不用编写SQL代码就能够在秒级的时间内获取到精准的数据洞察，切实把数据资产转化为可以落地的业务价值。
得助智能问数：企业级对话式BI数据分析系统
得助智能问数是得助智能所打造的企业级对话式BI数据分析系统，它是基于大模型与Agentic智能体技术的，能让业务人员在不掌握SQL等专业数据查询语言的情形下，去完成从数据查询直至深度洞察的全流程分析工作。这个平台支持多种结构化数据接入，无需专业SQL语法就能直达数据结果，从而打破数据查询的技术壁垒。业务人员运用日常语言直接提问，系统借助语义理解自动关联数据模型并生成查询结果，大幅降低了数据获取的门槛。这样一种能力，使得证券公司里的客户经理，还有产品运营人员，再者是分支机构管理者等这些并非技术方面的人员，能够独立自主地去完成，以往那种需要依靠数据团队给予支持的数据查询工作。
核心能力一：Agentic智能分析引擎，从“提问”到“洞察”秒级响应
有针对于复杂的投研以及客户分析需求，系统会自动去规划分析路径，还会关联多源数据，并且执行计算，主动生成包含关键指标以及可视化图表的分析报告，达成从“提问”到“洞察”的秒级响应。系统也能够自动完成数据提取，完成指标运算，完成趋势分析，完成归因解释等一系列工作，马上输出完整分析结果。与此同时，系统能依据用户反馈以及历史查询数据，持续优化语义理解和结果推荐模型，实现越用越智能的长期价值积累。
核心能力二：多维客户洞察，三大业务场景全覆盖
为证券客户服务打造的多维分析体系而言，得助智能问数于客户资产管理、投顾服务、交易行为这三大业务场景，来构建数据模型。于客户管理维度之中，系统能够迅速回应像“2024年各月高净值客户数量走向怎样”“资产处于100万至200万的客户是哪些，他们所持产品的类别以及持仓数量多少”此类关键问题。
场景一：归因型问题实时解答
月份的交易量出现异常变动之际，传统的做法是，让数据分析师从多个系统里提取数据，人工进行清洗整合，再借助Excel开展趋势对比以及归因分析，整个流程常常需耗费数日。借助得助智能问数，投研人员能够直接提出类似“为什么5月份交易数量下降了”这般的归因型问题。系统的Agentic智能分析引擎，会自动去关联多源交易数据，接着执行归因分析，进而识别出交易量下降的主要驱动因素，这个因素，是某类金融产品的交易活跃度降低，还是特定区域的客户参与度下降。
场景二：智能会议决策支持——让经营分析会基于实时事实展开
得助智能问数凭借对话式洞察之能力，能致使决策者以直接语音或者文字的方式去提问，可以实时获取关键数据以及趋势图表，进而让讨论切实基于实时事实而展开表述。比如说，当针对某类金融产品之客户增长状况实施讨论的时候，该系统能够即刻呈现出各分公司的客户增长对比图表，并且还支持在图表之上进行即时调整分析视角的操作。
业务价值：数据资产转化为增长引擎
现实里证券行业采用时，得助智能问数显著业务价值已呈现出来。这个平台每天处理客户会话多于15万次，借由大模型自动剖析会话内容，分辨客户意图、情绪以及潜在需求，提取高频问题并汇聚优秀服务话术。就具体成效而言，这个平台成功提取出32项核心产品约750个标准化服务流程，自动汇聚842条金牌话术与1000多条高频问答知识，客服端推荐话术采用比例超过40%。整合进企业知识库的这些数据资产，持续为数千名营业网点投顾人员的日常展业赋予能量。这一智能问数应用案例有力证实，借助智能化的数据洞察以及知识沉淀，证券公司不但能够显著提高服务质量与标准化水准，还能切实把散落的数据转变为驱动业务增长的资产。
未来展望：携手证券机构，打造数据智能引擎
证券行业正朝着从“工具赋能”转变至“智能重构”的战略转型阶段大步迈进，AI已不再仅仅是单纯用于提升效率的工具，而是摇身一变成为能够对业务模式以及生产关系进行重新构建的核心驱动力量。在这样的前进过程当中，得助智能问数依靠自然语言交互、Agentic智能分析引擎、全链路审计溯源以及模型自优化这四大核心能力，为证券机构给予了一条从“数据沉淀”通向“价值兑现”的清晰途径。
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