金融数据分析报告生成的大模型智能体应用

文/华夏银行 龚伟华 王彦博 朱萧峰 魏文术 李娜

近年来，得益于政策的大力支持和技术的迭代升级，大模型智能体发展迅速，成为培育和发展新质生产力的重要引擎，其“通用性+专业化”的双重特征推动技术红利向千行百业渗透。金融业作为国民经济的重要支柱，具备大规模数据资源和多元化应用场景，探索运用大模型智能体实现业务流程的自动化与智能化升级，不仅能够提升金融服务的效率和质量，也为社会经济高质量发展提供更强大的金融支持。在此背景下，本文聚焦商业银行数字化转型的典型应用场景，针对传统数据分析报告生成流程中数据采集渠道分散、指标计算人工介入成本高、多维关联分析效率低下、报告内容动态更新滞后等痛点问题，探索开展基于大模型智能体技术的金融创新应用，有效提升金融数据分析报告生成的效率和准确性，为数字金融发展注入新动能。

智能体技术在金融领域的应用

1. 智能体技术。智能体是一种具备自主思考与行动能力的智能实体。它们以大模型为基础，通过理解用户需求，主动规划目标，运用工具完成任务，并执行行动。OpenAI将其定义为具备自主理解、感知、规划、记忆和工具使用能力，可自动化执行复杂任务的系统。与传统AI不同，智能体能在极少人工干预的情况下自主决策，灵活适应复杂任务场景，是人工智能领域的重要革新力量。智能体运行原理与人类大脑运作机制有相似之处。现代神经科学研究表明，大脑利用理性回路和情感回路来指导决策，记忆形成涉及海马体和皮质机制，而由多巴胺和其它神经调节通路介导的奖励信号则能加强行为和学习。这些生物学见解激发了智能体的多项设计原则，包括并行处理、多模态处理、分层和分布式认知、注意力机制、目标设定、工具使用等。大模型的横空出世，凭借其在自然语言和多模态理解、推理及生成方面的出色能力，极大地推进了人工智能发展。我们可以将大模型视为引擎，智能体则是使用这些引擎构建的汽车、船只和飞机，它们通过将大模型的语义理解、逻辑推理能力与外部工具调用、环境交互能力深度融合，构建起具备环境感知、任务规划、动态决策与工具调用的复合智能系统，其内涵超越了传统对话式AI的单向响应模式，演化为具备目标导向与持续进化的数字认知主体。

当前，智能体正处于快速发展的阶段。从系统架构视角来看，现有智能体可分为三类：一是基于提示工程的对话型智能体，依托思维链等技术实现多轮推理；二是基于记忆增强的自主型智能体，通过知识库构建与经验回放实现长期决策；三是混合架构的协同型智能体，整合视觉、语音等多模态接口形成跨域协作能力。在技术实现层面，跨轮次上下文理解能力、结合检索增强生成的动态知识更新、多工具协同调用、参数微调与持续学习机制共同配合，推动了智能体的发展，使得它们在处理各种任务时更加智能和高效，能够在复杂和动态环境中实现高效协作与决策。

2. 智能体金融应用。近年来，随着大模型等人工智能领域技术不断发展，智能体对金融业务的赋能作用愈发凸显，构成“规划-记忆-工具-行动”框架。智能体在金融数字化转型中的关键能力主要体现在三个关键层面：一是“大模型+规划”实现任务分解——金融机构涉及到的市场趋势判断、最终决策方案生成等多类复杂任务，皆可被智能体分解为多个可管理的子任务，并通过行动模块完成子任务执行，自动实现精准决策；二是长短期记忆协同管理海量信息——智能体的短期记忆为即时状态感知，能够实时捕捉金融市场中价格波动、瞬时成交量等信息，长期记忆则是通过向量数据库、知识图谱等方式来储存的过往市场行情数据、各类经济事件、客户行为偏好等海量数据，长短期记忆相互配合，共同为智能体精准决策提供有力支撑；三是调用外部工具拓展自身模型能力——智能体通过使用外部工具来让模型完成原本无法完成的工作，例如智能体调用文档解析器解析PDF、图片等格式的合同、财务报表等，极大地拓展了大模型的应用范围和效率。

基于以上优势，业界开始探索并使用智能体，以应对多维业务场景中的挑战。现阶段，应用场景覆盖智能信贷、智能风控、智能投顾、合规查询等多个领域，技术方案融合多模态数据处理、实时决策引擎及垂直领域模型优化等。

智能信贷：传统对公信贷业务中，客户经理为完成信贷业务流程中的风险监控活动，需要对大量客户资料进行分析，面临多源异构数据处理效率低、手动录入数据易出错、多维指标综合分析耗时长等问题。利用智能体技术构建的“对公信贷助手”，通过OCR、NLP等判别式AI模型抽取文本数据，并通过检索增强生成整合行内外数据，自主完成数据检索、风险评估及报告生成，实现了对行内外多源数据资产的充分高效利用，赋能信贷报告撰写，促进授信质效提升。

智能投顾：财富管理服务场景中，理财顾问为实现客户资产配置方案的精准匹配，需要收集市场波动等多维信息、解析用户风险承受力及收益预期。将智能体技术引入此场景，极大提升了理财顾问的工作效率和决策质量——系统通过整合用户行为、偏好等多维数据，可实现个性化资产配置，并能实时分析市场动态与用户反馈，动态调优投资组合，精准响应需求变化。

合规查询：在合规查询场景中，合规专员为实现监管制度与业务操作的精准匹配，需要持续跟踪监管规则动态、跨系统检索制度文件并解析复杂条款内涵。智能体技术极大提升了合规查询的智能化水平与响应效率——通过构建覆盖监管规则的知识图谱与深度语义理解引擎，智能体系统可自动同步最新政策文件，并基于用户提问匹配关联制度条款，通过逻辑推理生成场景化合规指引，同时动态更新知识库确保解答的时效性与准确性，实现从问题识别到专业应答的全流程智能闭环。

智能体驱动的金融数据分析报告生成技术方案

传统的金融数据分析报告生成场景在应对高时效性、强交互性的业务时面临挑战。首先，固定报表模式难以适应市场波动带来的动态分析需求，如实时风险评估或突发性行情解读需要跨部门协作，往往响应滞后；其次，复杂金融指标的计算依赖专业分析工具，业务人员难以自主完成多维数据获取与解读。

智能体驱动的金融数据分析报告生成，深度融合了大模型与金融工程方法论，其技术流程可概括为“TRACE”框架（如图）。

图 面向金融数据分析报告生成的“TRACE”框架

1. 报告模板。报告模板（Template of Report）是生成结构化报告的基础框架，它定义了报告的格式、章节布局和关键内容模块（如摘要、数据分析、结论）。通过预置模板，智能体能够确保生成的报告符合业务规范，同时支持动态调整以适应不同场景需求（如市场分析、运营报告）。模板还可嵌入变量标记，便于后续自动化填充数据与可视化内容。

2. 用户请求。用户请求（Request of User）是触发报告生成的起点，通常以自然语言或结构化输入形式提交。智能体捕获用户的核心意图（如“查询第二季度活期存款余额”）、数据范围（如时间、区域）及个性化要求（如对比特定指标）。通过交互式澄清或历史偏好学习，可进一步细化需求，确保后续分析精准匹配用户目标。

3. 文档处理工具编排。文档处理工具编排（Arrangement for Document Processing Tools）指的是系统根据请求类型自动装配Python Pandas、SQL聚合等分析成果，集成PDF/DOC等插件，支持动态插入代码片段与API调用，确保分析结果转化为标准化文档。

4. 对话式商务智能。对话式商务智能（ChatBI）实现流程可以概括为“PIANO”框架，围绕数据与配置准备（Preparation of Data&Configurations）、意图识别与语义解析（Intent Recognition&Semantic Parsing）、数据分析与可视化工具安排（Arrangement of Data Analytics&Visualization）、自然语言转结构化查询语言（Natural Language to Structured Query Language，NL2SQL）、聊天式商务智能结果优化（Optimization of ChatBI Results）五大核心环节展开，融合了数据处理与可视化、自然语言处理、检索增强生成、智能体等核心技术，通过对话交互有效降低数据应用与分析报告撰写门槛。

5. 完整报告生成。整合前述环节输出，将分析结果、可视化图表按模板填充，并生成连贯的自然语言解读（如“第一季度贷款金额环比增长12%”），即生成完整报告（Entire Report Generation）。报告可导出为Word、PPT或交互式HTML，支持用户二次编辑。

基于智能体的金融数据分析报告生成应用场景

1. 业务场景。面向金融数据智能分析场景，商业银行基于智能体技术开展客户洞察、经营指标数据分析报告生成等创新应用。

在零售业务方面，客户画像的动态更新是实现精准营销的关键。随着市场竞争的日益激烈，零售业务需要深入了解客户的需求、偏好和行为模式，以便提供个性化的产品和服务。商业银行拥有海量客户数据，包括客户的基本信息、交易记录、消费偏好等。通过智能体技术，商业银行能够实时收集和分析这些数据，动态更新客户画像。当客户的消费行为发生变化时，智能体可以迅速捕捉到相关信息，并对客户画像进行相应的调整更新。

在经营分析管理方面，动态化、精准化的经营分析报告是支持科学决策的关键。通过智能体技术，支持商业银行构建智能化的数据分析报告生成体系。基于商业银行经营指标数据，运用智能算法进行深度整合与分析，智能体能够动态生成经营分析报告。当需要根据经营指标变化进行动态决策时，智能体则根据目标，识别关键影响因素，开展任务规划，调用数据模型和计算工具，形成相应的措施手段，确保报告贴合经营目标与业务实际。

2. 应用方案。基于智能体的金融数据智能分析平台的整体架构共包括5层：一是基础设施层。提供基础支撑，包含异构计算资源、多元化数据源（核心业务系统、数据仓库、数据湖）及高性能存储与网络设施。二是模型与工具层。集成多种AI能力，涵盖DeepSeek、Qwen等大模型、召回和排序模型、判别式AI模型及关键技术工具，如检索增强生成RAG、模型微调框架、SQL执行引擎与数据可视化工具。三是智能体开发层。该层为核心层，细分为“Agent构建”与“Agent管理平台”。前者负责提示工程、工具调用、工作流编排等智能体组装功能；后者则对模型、知识库、用户权限进行集中化管控，并提供运行监控能力。四是能力层。提供平台通用服务能力，包括多源数据融合、SQL生成与校验、数据分析挖掘、交互式查询可视化及报告自动生成。五是应用层。直接面向金融业务场景，重点应用于经营指标深度分析、客户洞察与画像、产品精准营销推荐、自动化营销方案生成以及风险识别与量化评估。

基于智能体的金融数据分析报告生成平台的核心在于以下关键技术的协同实现。一是自然语言解析技术。智能体通过对用户输入的问题或指令进行深度理解，识别用户的意图和需求。通过在大量金融行业数据上进行训练和微调，大模型能够准确理解金融业务知识和术语，如金融衍生品、利率互换等。在处理金融问题时，领域微调模型利用其丰富的金融知识储备，对用户的需求进行语义解析。此外，还需构建包含具体场景的专业知识和数据信息等知识的知识库，辅助大模型精确理解用户意图，并提供专业、准确的回答和分析。在识别用户意图后，智能体启动思维链规划任务分解，识别任务依赖关系，将复杂需求拆解为可执行的子任务序列，并自主规划处理路径。二是智能数据查询技术。智能体根据任务分解结果，智能匹配并调用智能体工具链中的专业组件，如对数值计算需求优先调用Python引擎，以及对结构化查询需求调用NL2SQL等工具。例如，当用户输入“请查询当前全行存款总额及各分行存款余额”时，NL2SQL工具能够将其转换为相应的SQL查询语句，并从数据仓库中快速获取所需数据。三是多维度金融数据分析。智能体结合用户意图和知识库，调用统计分析工具和机器学习模型，对数据查询结果进行趋势分析、效果与成本分析、根因分析、市场与竞争力分析等多角度的深度挖掘分析。通过可视化组件将数据查询和分析结果以直观的图表形式呈现出来，方便用户理解和使用。四是报告生成与反馈优化技术。智能体将各个工具返回的结果进行整合和分析，生成最终的报告反馈给用户。在反馈过程中，智能体会根据用户的反馈和实际应用效果，不断优化自身的处理流程和模型参数，以提高回答的准确性和质量。如果用户对分析结果提出疑问或建议，智能体会根据这些反馈信息，进一步优化分析方法和数据来源，为用户提供更满意的服务。

3. 应用效果。传统模式下的金融数据分析报告生成，从数据收集、指标计算到分析报告撰写往往需要1～3天，且分析维度局限于历史数据和常规指标。而智能体能够整合银行内外部数据，分钟级完成包含监管指标、风险参数、客户价值评分等多维度数据查询与关联分析，并进一步生成输出包含“经营指标完成情况-同业对标-目标进度-问题与建议”的企业级经营分析报告，极大提升了经营分析报告撰写效率。

本文受北京市科技计划项目(Z231100010323002)支持

（华夏银行杭州分行贾大众、杨浩、周翠，以及龙盈智达（北京）科技有限公司刘曦子、张月、张军、唐晓虎、陈建锋、阳少杰、闫方玲、郑宏、杨璇对本文亦有贡献）

（此文刊发于《金融电子化》2025年8月下半月刊）

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