三大业务实景演示

Smartbi  AIChat落地银行一线业务

以下是Smartbi AIChat在银行典型业务中的真实应用场景，涵盖管理层、支行行长与客户经理三类岗位，展现其如何以智能问数赋能业务、提升效率、预判风险。

 场景1、总行管理员：盯核心指标，也盯“集中度风险”

上午刚开完全行经营分析会，董事长一句话点出了本月重点：“盯住存贷款结构变化，尤其是重点客户的集中风险。”

作为总行管理人员，立刻打开Smartbi  AIChat平台发出查询：

“目前存款余额与贷款余额分别是多少？同比、环比呢？”

“对公转贷款余额情况，较上年末的净增额和增长率是多少？ ”

“统计单一客户在本行所有贷款余额总和，取 top10，输出客户号、归属支行、贷款余额。”

几分钟内，数据、图表和结论呈现，他迅速发现风险，及时发起排查。AIChat让管理层决策从“等报表”变成“即问即得”，响应更快。

场景2、支行行长：追踪开户留存，优化拓客节奏

为了打赢“开门红”这一仗，某区域法人行行长一早就在盯客户拓展和存款留存。客户拓得多不代表能留得住，这是他最关注的部分。

他在Smartbi AIChat里发出提问：

“统计某区域法人行开户日期为2025年3月的新开户的个人客户存款余额？  ”

“按全行统计某区域法人行2025年2月、2025年3月银行高代发客户的资金留存率及环比增长。高代发客户指本月代发金额超2w。”

数据一出，他立即察觉3月新客户留存下滑，高代发客户开始“只代发、不沉淀”，迅速部署回访。借助Smartbi AIChat，查数比对随问即得，营销决策更有底气。

场景3、客户经理：锁定流失风险客户，开展精准回访

陈经理是某区域支行的明星客户经理，但最近她有点烦：几个代发客户突然不太活跃，微信推送也没什么反应。

她打开Smartbi  AIChat，试着问了两句：

“筛选代发金额超2万但存款留存率低的客户以及联系方式。”

“筛选代发金额超2万但手机银行登录次数低、未绑定微信银行的客户以及联系方式”

系统迅速识别出一批“高代发、低活跃”客户，她立即制定回访计划。过去靠经验，现在有数据支撑，Smartbi AIChat让客户经理从“事后救火”转向“事前干预”，省力又高效。

三步建设法

打造银行专属智能问数平台

能实现上述智能能力，并非一套“通用BI+AI工具”就能达成。Smartbi结合多年行业经验，打造了“三步建设法”，帮助银行构建真正可交付的智能问数平台。

Step 1：构建指标体系，数据先对齐业务

银行经营复杂、指标繁多，必须以战略目标为牵引，梳理出覆盖全行重点业务的指标体系，构建起“战略—业务—数据”的三层映射结构。

例如：

• 在存贷管理场景，聚焦“日均余额、净增额、同比环比增长率”等关键指标；

• 在客户运营场景，重点关注“客户留存率、资金沉淀率、代发客户增减”等数据；

• 在风险控制场景，需明确“贷款集中度、客户风险等级、逾期率”等风险指标。

   

通过这一体系化设计，打破各条线“各算各账”的局面，为全行智能问数提供统一的业务语言和标准口径。

Step 2：搭建指标模型和数据模型

基于上一步形成的指标体系，进一步搭建覆盖核心业务的数据模型和知识图谱。

具体包括：

• 指标模型层：定义原生指标（如“贷款余额”）、派生指标（如“留存率”）、维度拆解逻辑（如“按客户类型/时间/支行”）等，支持灵活组合；

• 数据模型层：整合存款、贷款、客户、交易等多源数据，实现结构化建模，提升AI可理解性；

• 知识图谱层：整理同义词（“留存率”=“资金沉淀率”？）、问法样例、业务术语定义等，训练AI更“懂行”。

   

这一层的核心，是让AI真正具备理解业务语境、准确映射数据逻辑的能力，让“自然语言提问”成为可能。

Step 3：建设企业级智能问数平台

基于统一入口，Smartbi AIChat构建出面向不同角色、覆盖多业务的智能问数平台：

• 管理层：获取全行关键经营数据，如存贷款规模、资金集中度、风险预警等，辅助制定宏观决策；

• 支行行长：聚焦支行客户增长、存款留存、重点客户画像等，精准识别问题，制定区域营销策略；

• 客户经理：可按客户特征快速查询留存、登录、行为偏好等信息，定制回访计划与产品推荐策略。

   

通过平台建设，银行将实现从“人找数”到“数找人”的飞跃，让数据成为主动发现问题与推动业务的核心驱动力。