齐b小裙敢玩2025年全国两会《政府工作报告》指出要“激发数字经济创新活力，持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用”。本文聚焦商业银行数字化转型的典型应用场景，以大模型技术赋能大数据商务智能领域，通过运用自然语言交互、自动化分析和智能决策支持等技术，将传统商务智能的“数据可视化工具”定位在真正意义上升级为“智能决策引擎”，进而促进金融领域大模型与大数据技术的融合，为金融科技与数字金融发展提出新方案。

　　商务智能技术的发展历程可以追溯至20世纪80年代，其演进过程与企业需求及信息技术革命密切相关，以下是其核心发展脉络。

　　1989年：Howard Dresner首次定义商务智能为“基于事实的决策支持系统”，强调将数据转化为知识的过程。

　　1996年：Gartner正式提出商务智能（BI），将其定义为“通过数据支持决策的方法论和技术集合”。这一时期，随着数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的不断成熟，构成了商务智能的三大核心组件。

　　2000—2012年（国内萌芽期）：海外厂商（如IBM）主导市场；国内厂商（如帆软）聚焦定制化报表需求。

　　2013—2015年（技术洗牌期）：海外厂商的自助式BI工具（如Tableau）兴起，降低了使用门槛；国内厂商（如永洪科技）通过可视化分析突围，BI从IT部门向业务部门扩展。

　　2016年开始：深度学习赋能人工智能发展，聊天式商务智能（ChatBI）技术工具开始兴起。

　　传统的BI工具在一定程度上能够满足日常的数据统计需求，但随着业务的快速发展和数据量的持续增长，其局限性也逐渐显现。首先，业务分析人员往往需要依赖IT部门或数据分析师才能获取所需的数据，这导致分析周期长、沟通成本高，且难以快速响应瞬息万变的市场需求。其次，数据分析通常不是一次性的问题，需要多次交互和深入分析，传统BI一般采用预定义的方式搭建报表，限制了业务可做分析的范围，导致一轮分析常常需要多次反复构建报表，降低了工作效率。另外，不同部门之间的数据理解和口径也存在差异，会对决策的准确性有所影响。

　　1. 数据与配置准备。系统管理员需将企业数据接入大模型ChatBI平台，通过平台管理工具配置表结构、字段类型及业务标签，同时运用RAG技术配置补充领域特定知识，提升大模型ChatBI对业务术语的理解。

　　2. 意图识别与语义解析。通过NLP技术解析用户提问的语义，提取维度、指标等关键信息，确定用户需求，如统计查询、趋势分析、根因分析等。针对BI场景训练垂类大模型，通过模型微调提升对业务术语的理解能力，降低通用模型的“幻觉”问题。支持连续追问和上下文记忆，实现基于历史对线. 数据分析与可视化工具安排。

　　大模型ChatBI打破了传统BI依赖数据分析师和数据工程师协作处理需求的模式，业务分析人员仅需通过自然语言提出问题，系统即可自动关联多源异构数据，秒级生成精准的分析结果，并以可视化图表等多种形式呈现。例如“请查询各机构2024年12月个人金融资产总额”，大模型ChatBI运行如下：首先，判断问题类型，属于查数类，使用知识收集工具；其次，明确指标和维度，指标是“个人金融资产总额”，维度是“所属分行”，并指定时间为2024年12月；最后，构造查询语句“按所属分行查询2024年12月个人金融资产总额”，并执行语句以及输出结果。

　　通过数据偏离识别模型自动识别数据波动，能够根据历史数据和趋势及时提示数据波动，帮助业务分析人员做出更及时的反应。例如“A分行2024年各月份之间个人金融资产总额较2023年12月波动率”，大模型ChatBI运行如下：首先，判断问题类型，属于计算波动率，需要BI工具处理，用户提到“各月份”，所以需要按月查询；其次，改写问题为“A分行2024年各月份个人金融资产总额较2023年12月的波动率”，使用BI工具按月对波动率进行查询；最后，通过数据偏离识别模型，分析数据的波动情况，如基于A分行2023年各月个人金融资产总额的波动情况，确定正常波动区间，当2024年数据超出该区间时，自动识别为数据波动异常，并结合历史数据趋势，对波动的合理性进行判断。

　　基于大模型的深度语义解析能力，结合RAG等技术适配业务场景，通过大模型推理与领域知识的融合，实现从数据查询到复杂根因的全流程分析。业务分析人员询问业务现状背后的原因，大模型ChatBI能够自动关联到渠道、产品、推广活动等多个维度的数据进一步开展分析，并以可视化的方式展示关键影响因素及其贡献度，快速定位问题根源，为业务改进指明方向。例如“A分行2024年2月比2024年1月个人金融资产总额增长的主要原因”，大模型ChatBI运行如下：“根据A分行2024年2月比2024年1月个人金融资产总额增长4%，结合行业经验和季节性规律，1月企业集中发放年终奖，带动个人客户储蓄存款增长，客户将部分收入配置于短期理财或定期存款。同时，年初业务部门推出以“春节”为主题的营销活动，通过加息券、积分兑换等吸引用户资金留存”。

　　通过模型微调针对垂直领域优化大模型参数，并采用“大模型+小模型”的多模型混合架构，将复杂策略生成任务分配至大模型，数据预测任务分配给时序预测等轻量级模型，业务分析人员就业务未来发展趋势提问时，大模型ChatBI将基于历史数据进行预测，帮助业务分析人员制定应对策略。通过对用户行为、交易数据等进行分析，自动挖掘潜在的客户偏好和业务机会，助力商业银行发掘新的业务增长点。例如“提升A分行个人金融资产留存可以提供什么样的优化策略”，大模型ChatBI运行如下：首先判断问题类型，用户询问的是优化策略，属于建议类问题，建议类问题不需要进行数据查询或计算，而是需要结合数据进行分析，因此不需要使用知识收集、BI等工具；而后给出建议，针对A分行个人金融资产留存的问题，建议采取以下业务策略。

　　（1）客户精细化管理策略。优化客户结构：主动了解客户需求，提供定制化的产品和服务，吸引优质客户。

　　借助大模型ChatBI技术，能够大幅度减少数据准备和报表制作所需的时间，从而释放业务分析人员的精力，更专注于深度洞察和分析工作。此外，根因分析、智能分析和智能预警功能的引入，不仅极大地缩短了业务决策的响应时间，还为商业银行带来更加敏捷和高效的决策流程，使得业务分析人员能够更快地识别问题根源，预测潜在风险，并及时采取措施，确保业务的稳定运行和持续增长。

　　大模型ChatBI的普及使得原本只有专业人员才能掌握的技能变得易于大众接触和使用，从而促进了知识和技能的广泛传播。通过自然语言处理技术，用户可以像与人交流一样与计算机系统进行对话，提出问题并获得答案，这大大降低了技术门槛。同时，大模型的AI助手不仅能够帮助业务分析人员快速构建分析框架，还能够根据数据特点推荐最合适的数据分析与可视化工具，从而提高工作效率，加速洞察的发现过程。

　　大模型ChatBI技术应用突破了传统BI工具的局限性，不再仅仅满足于相关性分析，而是进一步实现因果关系的深度挖掘。例如，对于“本月个人金融资产总额流失超过5%的分行”，通过深入研究和分析，揭示个人金融资产流失背后的真正原因，能够更加精准地预测市场趋势和识别潜在的业务风险，从而为银行经营决策者提供更有力的数据支持和决策依据。

　　大模型技术正在重塑商务智能的价值体系。未来，BI将超越单纯工具的范畴，跃升为数字金融的核心驱动力。以大模型ChatBI平台为代表，集成了大模型、大数据等前沿技术，实现了技术的深度融合与创新应用。在此背景下，本文创新性提出了大模型ChatBI的“PIANO”技术流程框架以及“4R”数字金融应用场景框架，为商业银行的数字化转型升级奠定了坚实的基础，同时为金融领域构建智能决策中枢提供了有益借鉴。