智能业务分析⼀本通：诸葛智能如何用Agent改写金融分析效率公式

“会归因、懂金融、不喊累，这AI是我本人吧？

曾经，我们寄望于BI工具带来决策效率的飞跃。但现实是，许多金融机构的分析人员依然在手动拉数、拼报表、猜结论。2023年，Chat BI一度火热，却很快降温——因为“会对话”并不等于“会分析”。

而今，一个新物种正在登场：AI智能分析体（Insight Agent）。它不只是工具，不只是助手，而是一个能自主感知、因果推理、持续学习的“AI分析员”。

在这股智能体浪潮中，诸葛智能率先给出了答案。在刚刚结束的WAIC 2025上，他们发布了新一代产品“智能业务分析一本通DataInsight Agent”（以下简称“一本通”），聚焦金融行业，力图让“每一家银行都能拥有一个经验丰富的AI分析师”。

那么，诸葛智能的这个新产品有什么不同，解决了哪些问题？为了回答这些疑问，数据猿采访了诸葛智能CTO文革。接下来，我们就这个话题来进行讨论。

行业痛点：

为什么金融最需要AI分析“新同事”？

在很多银行，尤其是城商行、农商行的日常运营中，有一个“公开的秘密”：数据不是没有，甚至可以说是过剩的；真正稀缺的，是能用好这些数据的人。

这一悖论背后，是金融机构在数字化转型中面临的系统性挑战：

1.复合型人才极度短缺

金融业务理解深、又具备数据建模能力的“复合型人才”，堪称稀缺物种。

大多数情况下，懂业务的人不会写SQL，懂数据的人又看不懂监管指标的深层逻辑。跨团队沟通成本高，分析工作难以高效推进。

2. 分析效率滞后，错失业务时机

在传统架构下，一次营销活动分析、一场业务流量下滑的原因排查，往往要耗费3~7天时间。数据导出、指标清洗、图表生成、报告撰写，层层耗时。

面对日益加快的市场节奏，这种“后知后觉”的分析模式，已无法满足业务部门对“实时洞察”和“快速决策”的需求。

3. 指标定义混乱，数据口径不统一

很多中小银行在“多业务线、多系统并存”的背景下，缺乏统一的指标管理机制。

同一个指标（如活跃客户数、净息差、AUM增长率），在不同部门的定义和口径可能完全不同，造成报告数据“对不上”，管理层“看不清”，业务团队“用不动”。

4. 行业经验难下沉，方法论传不动

头部银行早已积累了一套成熟的数据分析模型、业务归因框架和风险识别方法，但由于缺乏体系化沉淀与复用机制，这些方法难以迁移、难以共享，最终形成“会的人越来越会，不会的人永远摸不着门”。

归根结底，这一切指向同一个核心问题：分析效率的严重不足。

而这也正是传统BI工具难以弥补的结构性缺陷。哪怕是近两年兴起的“Chat BI”产品，虽然解决了“自然语言问数据”的交互体验问题，但依然无法回答三个问题：

·为什么指标发生变化？

·哪些因素是核心驱动？

·我该采取什么策略应对？

它们只能“听懂人话”，却无法“理解业务”；能展示数据，却不会讲出故事。

因此，当“智能体（Agent）”的概念出现，金融行业毫不犹豫地成为第一批拥抱者。

不是因为它潮流，而是因为他们真的需要这样一个“分析同事”——懂金融语言、会拆解任务、能自动归因，还能随着使用持续成长。

而这，也正是“智能分析体”真正的价值起点。

诸葛智能如何打造

银行业的“AI分析员”？

在“智能体”概念席卷科技圈之际，真正能将其落地为“能干活、会思考”的产品，仍是少数。诸葛智能，一家专注于金融数据智能的企业，交出了一份颇具代表性的答卷。

他们打造的智能分析产品，并非DeepSeek、Chat GPT那样的“对话生成器”，也不是传统BI的“数据看板”，而是一个具备行业知识、推理能力和学习机制的“AI分析员”。

☆三代产品演进，诞生“分析智能体”新物种

从时间线来看，诸葛智能的产品路径呈现出清晰的技术跃迁轨迹：

·第一代：BI工具——本质是“锤子型工具”，用户必须明确提问，手动操作，从报表中“找答案”。

·第二代：Chat BI——实现了自然语言查询，“你问我答”，但仍无法形成分析思路，只是更方便的“提问入口”。

·第三代（即本次发布）：智能分析一本通DataInsight Agent——不仅能拆解分析任务，还能结合数据、业务、行业上下文，自主完成归因分析并形成策略建议。

诸葛智能将其形容为“一个985毕业生”：既专业、又可塑，能执行、更能成长。它不再是工具，而是一个不断进化的“数字同事”，与用户并肩协作、共同进步。

☆技术三件套，构建“类人分析能力”

要让AI像分析师一样思考，仅仅拥有语言能力远远不够。一本通的核心，在于三大技术支柱的有机融合：

诸葛智能智能分析一本通DataInsight Agent产品技术架构图

① 行业知识图谱：听懂金融语言，懂监管逻辑

这是一本通产品区别于通用大模型的根本之处。通过对城商行、农商行的信贷流程、风控模型、监管指标等进行结构化抽象，系统可以理解诸如“不良贷款率”“拨备覆盖率”“净息差”等指标背后的业务含义与政策约束。

也正因如此，它才能在数据分析过程中，“听懂人话”之外，更能“理解业务”。

② 统一语义层：让数据说同一种语言

在多部门、多系统并存的金融机构中，指标定义不一、数据口径混乱的问题极为常见。诸葛智能通过构建“统一语义层”，实现了不同数据源、业务系统之间的指标自动对齐，为分析打下坚实底座。

这一能力，避免了“各看各的报表、谁都说得通”的混乱局面，让智能体能真正站在整体视角“统一理解数据”。

③ 因果推理引擎：从“发生了什么”走向“为什么发生”

传统BI止步于“展示数据”，但管理者真正关心的是背后的成因与建议。

一本通具备基于多源信息的因果分析能力，能从技术异常、政策变动、产品改版、营销活动等维度拆解分析路径，并给出推理链条。例如，一组MAU数据异常，它可能从“系统崩溃日志”“行业政策更新”“活动时间段”中主动寻找线索并形成归因逻辑。

☆越用越聪明：动态经验记忆库

更重要的是，一本通并非“训练一次、固定能力”，而是具备“进化能力”。

·当用户点赞某个归因逻辑，或修正其分析建议，系统就会记录这些行为。

·每一次修正、纠偏、修改建议，都会成为智能体“记住经验”的一部分。

·下次遇到类似问题，它会参考此前“高手”的分析路径，快速给出更成熟的判断。

这就是所谓的“动态经验记忆库”机制，也是一本通产品越用越懂你的根本原理。

☆从“工具”到“同事”：智能体的人格化跃迁

诸葛智能CTO文革表示：“我们不希望客户觉得这是个‘系统’，而是一个可以信赖的数字伙伴。他像一个985毕业生，不仅能帮你干活，还会在合作中逐渐形成你的分析思维。”

这句话，道出了产品理念的核心：一本通的最大创新，不是技术的炫技，而是身份的变化。

从一个指令驱动的“工具”，蜕变为有能力、有个性、有成长轨迹的“数字员工”。这也意味着，企业AI的角色，正在从“辅助工具”迈向“业务共创者”。

落地实践：

从“炫技”走向“业务实用主义”

在人工智能大模型的热潮中，“看起来很厉害”的产品并不稀缺，但真正“用得起来”的却屈指可数。特别是在金融这样高度敏感、复杂、监管严格的行业里，一项新技术能否落地，关键不是“多炫酷”，而是“能否真解决问题”。

诸葛智能打造的一本通，并不是实验室里的概念模型，而是已经穿越技术验证阶段、进入真实客户场景的实用型智能体产品。

☆典型应用场景：MAU/AUM智能分析

在某地一家典型的城商行，一本通被部署在个金部门，用于客户活跃度（MAU）与资产管理规模（AUM）的分析场景中。

以往，业务分析人员面对MAU下降的情况时，往往要经历这样一整套流程：

1.数据拉取→技术团队支持导数

2.报表生成→BI系统搭建分析视图

3.原因排查→跨部门开会研讨、收集各方反馈

4.策略建议→人工撰写PPT提报方案

整个过程动辄耗时5~7天，且极度依赖人力和经验。

如今，一本通则将这一流程压缩到了11分钟以内。它会根据数据波动，主动归因，结合政策、技术、产品、运营等因素生成结构化分析结论，并附带可操作的建议。

这不仅是“效率革命”，更是“能力再分配”：一线业务人员无需等数日，只需提问、等待、执行；数据团队从“搬运工”变成了“质量监理员”；管理者获得更及时、更结构化的洞察支撑。

☆部署灵活、权限合规，To B逻辑落地能力凸显

值得一提的是，诸葛智能深知，金融是一个对数据安全要求极为严苛的领域。任何新的技术和业务尝试，都必须建立在数据安全的基础上。为此，诸葛智能的一本通并非“云端飞行”的标准化工具，而是一款能贴合银行安全架构、业务系统、角色权限的行业级产品。为了确保数据安全，其在产品部署方式和权限机制方面，做了特别的设计：

部署方式：私有化部署为主，确保数据不出内网，满足金融信创要求；同时支持与现有分析平台的接口打通，可嵌入已有BI系统、中台系统中使用。

权限机制：每一位用户访问的数据、看到的分析结果、推荐的策略，都与其角色/权限绑定；保证信息“该可见的可见、该保密的保密”，确保监管合规性和业务边界清晰。

这一系列细节，不仅体现了诸葛智能对To B客户环境的深度理解，也为智能体产品的行业化普及奠定了坚实基础。

☆从点到面，从工具到生态：智能体的黄金三年

诸葛智能并未将一本通的目标局限在“一个好产品”，而是将其作为未来AI企业生态的入口级角色。

在他们看来，2025~2027年，将是企业智能体应用的“窗口三年”：

短期目标：打穿“一个点”

当前聚焦“个金业务”这一金融细分场景，持续积累指标体系、分析模型、语料知识、用户习惯，以形成深度行业垂类能力。

中期路径：从“一个点”拓展为“一个面”

接下来，诸葛计划在零售金融、资管、风险控制、营销运营等多个场景中复制智能体产品，实现多角色、多业务、多部门的智能协作。

长期愿景：从“产品工具”升级为“企业智能伙伴生态”

未来，每一家银行都可能不止拥有一个Agent，而是有一整套“AI员工”队列，共同协助业务推进，成为真正意义上的“数字分析军团”。

这不是“AI替代人”，而是“AI重构组织协作”的开端。诸葛智能一本通产品的诞生，不仅证明了智能体不是概念，更标志着：AI正在从边缘渗透走向业务核心，从炫技走向实用主义。

综上，ChatGPT、DeepSeek等大模型的崛起，点燃了人们对人工智能的想象，也掀起了一场席卷各行业的AI浪潮。但真正进入企业核心流程的“智能体”，远比“对话能力”复杂得多。

企业需要的，从来不是“AI陪聊”，而是真正能落地的“AI同事”。

在金融行业——这个对安全性、稳定性、可控性要求极高的战场上，智能分析体（Insight Agent）的出现，不是一次简单的技术升级，而是一次深层次的生产力重构试验。

诸葛智能，作为这场转型的先行者之一，用实践证明了：下一代AI助手，不是工具，而是你的业务搭档；不是可有可无的“数字装饰”，而是提升组织效率的“核心引擎”。

而这，仅仅是开始。

未来三年，将是企业智能体从“试水”到“深耕”的关键窗口期。谁能打造出能用、好用、常用的AI智能体，谁就有机会在这场AI生产力革命中赢得先机。

在下一个十年，数据不会消失，问题也不会更简单。

真正改变游戏规则的，是那个可以思考、可以学习、可以与你一起成长的“AI同事”。

欢迎进入智能体时代。