攻克证券数据分析难题，Smartbi AIChat 打造行业新解法

在证券行业，数据分析对业务决策起着关键作用。但身为行业内一员，我深知大家在数据分析工作中面临着诸多挑战。传统报表模式如同给数据分析戴上了 “紧箍咒”，预设的框架限制了我们的探索，想要深入挖掘数据背后的价值，犹如大海捞针。每次想从多个角度分析数据，都难以突破既定模式，无法获取深层次信息。

不仅如此，报表开发流程复杂，对技术能力要求极高。非技术出身的业务人员，面对复杂的开发工具和流程，往往无从下手，难以自主调整报表。这导致数据获取严重滞后，市场瞬息万变，我们却因数据响应不及时，错失许多良机。

许多 BI 系统缺乏对证券行业的深度理解，在解读用户需求时常常 “南辕北辙”。以财富管理业务为例，“高净值客户” 通常指资产超过 100 万的客户，若 BI 系统不能准确理解这一概念，分析结果就会出现偏差，给业务决策带来极大风险。

证券行业的查询需求复杂，涉及多个数据源，指令难度高。大模型在解析这些复杂需求时，容易出现理解偏差，生成错误查询，导致数据失真。错误的数据让我们的决策失去了可靠依据，也削弱了大家对智能 BI 的信任。

就在我为这些难题头疼不已时，Smartbi AIChat 为我们带来了转机。

它基于证券业务的实际需求，搭建了经营分析、客户画像、全行指标、投顾数据等模型，全面覆盖了管理和业务的核心需求。通过维度建模关联主数据，确保数据的一致性和可追溯性，让数据质量得到了保障。团队成员可以通过简单的分析问句，如 “2023 年合作次数最多的上海地区客户”“100 - 200 万资产客户持有产品的类型有哪些，分别持仓多少”，快速获取精准数据，深入了解客户行为和资产状况，为客户转化和留存提供有力支持。

针对投顾运营数据模型，Smartbi AIChat 满足投顾业务团队对股票投顾、智能投顾、基金投顾产品运营和活动运营的分析需求。无论是查询 “202401 月各销售商产品申购和赎回份额及净申购份额”，还是 “今年每个月基金投顾的签约金额有多少”，系统都能迅速响应，提供准确数据。

使用 Smartbi AIChat 后，我们感受到了实实在在的价值。各驾驶舱内嵌入的智能入口，让管理者无需切换平台，就能轻松查找和关联分析指标，实现便捷的数据洞察。归因分析功能以直观的图表展示，帮助业务人员从多个维度解析指标及其影响因素，实现智能数据解读。系统还会根据用户角色、岗位、历史查询和实时需求，自动推荐关键业务指标及其展示形式，提供个性化服务。借助大模型的语义识别功能，Smartbi AIChat 能自动生成图表和结论，大大简化了数据准备和报表制作流程，降低了数据分析门槛，让非专业人员也能快速获得精准的数据洞察，显著提升了工作效率。

如果你也在证券业务数据分析中遭遇困境，不妨尝试 Smartbi AIChat。相信它会成为你数据分析道路上的得力助手，助力你在证券市场中抢占先机，赢得未来。