
近日,在行业顶级技术盛会QCon大会上,诸葛智能CTO文革发表了主题演讲《一本通(Datainsight Agent)在城商行业务分析的探索与实践》。
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他在演讲中聚焦于一个核心问题:如何在“最后一公里”帮助客户,尤其是城商行,真正用起大模型的能力,解决业务分析中的实际痛点。
痛点:
城商行数据分析的“深度与效率”挑战
文革首先指出,城商行在数字化经营分析中普遍存在三大痛点,主要集中在人员、知识和效率:
- 人员经验不足,缺乏深度洞察:多数城商行对复杂业务的深度分析能力有限,超六成机构存在客群未盘活、风控能力不足等问题。
- 行业专业知识积累有限:城商行深度绑定地方经济,缺乏行业营销经验与风向预测能力。
- 分析标准不统一,效率低下:内部缺乏统一分析标准,数据口径差异导致分析效率低下。
解法:
让数据分析拥有自我进化能力
针对这一现状,诸葛智能推出的「一本通(Datainsight Agent)」并非传统意义上的BI或数据工具,而是一款具备自主学习与业务理解能力的智能体。
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它可通过自然语言与用户交互,实现“自助分析、自主学习、自主解读”,帮助业务人员在分钟级时间内完成复杂分析,从数据到结论的转化不再依赖人工经验。
“培养一个985毕业生”
行业专精的成长逻辑
在谈到模型构建理念时,文革用一个生动的比喻形容了Datainsight Agent的成长机制——“我们希望把智能体培养成一个行业里的985毕业生。”
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所谓“985毕业生”,意味着智能体具备扎实的专业知识与较强的自我学习能力。诸葛智能通过行业知识预训练+使用中自学习进化两条路径,让AI在银行领域具备“越用越懂你”的特征。
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它不仅能理解银行业务的复杂指标逻辑,还能随着使用者反馈持续微调模型,动态优化分析策略。
技术创新
多智能体协作与记忆体系构建
技术层面上,「一本通」采用了多智能体架构(Multi-Agent System)。
不同的智能体承担“指标理解”“任务规划”“数据获取”“报告解读”等分工,通过智能协作完成复杂分析请求。
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在具体实现中,系统应用了LoRA参数微调、强化学习奖励机制与上下文优化策略,使模型能够在多轮分析任务中形成可持续进化的智能反馈闭环。
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引人注目的是,「一本通」构建了业内领先的长、中、短期记忆体系。
这一机制让智能体不仅能记住用户的即时问题(短期记忆),还能理解历史分析逻辑与业务偏好(中期记忆),最终形成“懂用户、懂业务”的个性化知识体系(长期记忆)。
业务成效
报告生成从3天缩短至30分钟
在实际落地中,「一本通」已在多家城商行部署应用,显著提升了分析决策效率:
报告生成周期:由原来的3-5天缩短至30分钟以内;
合规达标率:由85%提升至100%;
人力成本:报告编制工作量下降70%;
模型精度:准确率超90%,并随使用持续提升。
通过与城商行现有的数据中台、风控模型、行为分析系统对接,「一本通」实现了“整合利用,而非从零建设”,在补全报告生成能力的同时,放大了已有AI资产的价值。
展望
打造银行业首个“全栈式智能体”
演讲最后,文革提出了诸葛智能的未来愿景——打造银行业首个“全栈式智能体”,覆盖从“感知—认知—决策—执行”的完整链条。
这一智能体不仅能进行智能分析、智能打标、智能营销与智能风控,更将成为银行业务增长与客户体验提升的核心引擎。
文革强调:大模型的价值,不在于算法本身,而在于它如何真正融入业务流程、提升生产力。
关于诸葛智能
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