ChatBI通常使用NL2SQL（自然语言到SQL）技术，通过大语言模型将用户的自然语言查询转换为SQL语句。然而，目前的NL2SQL技术还远未成熟，尤其是在处理复杂查询和跨表查询时，生成SQL的准确率较低，这直接导致了提数不准的问题。对此，数势科技SwiftAgent2.0推出了统一语义层的架构设计，通过指标语义+标签语义让大模型能够准确理解企业数据。
以银行为例，其商业模式复杂，实现数据与业务之间的连接是一项巨大挑战。这涉及到两个层面：首先是数据的广度，即如何展示更广泛、更深入的数据；其次是如何使展示出的数据具有业务价值和意义。而大模型的出现为企业提供了一个良好的解决方案，它能够在业务层面展示更多数据，以低成本、高效率完成数据对业务和决策的产业赋能。
为了解决银行数字生态存在的诸多问题，数势科技基于指标的经营分析和客户营销体系，结合大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，建立了一个跨应用、知识、智慧层的解决方案，利用行业知识和数据分析模型，如AIGC大脑，理解策略目标，区分贷款类型，分析人群差异，将银行经营矩阵实现从数据到价值的转化。这有助于发现业务机会，实现数据赋能决策，提升MAU、AUM和营收。
通过智能分析助手SwiftAgent，银行可以显著提高数据分析的能力和效率，主要表现在四个方面。一是经营趋势洞察，假设需要询问“年信用卡收入”，通过自然语言查询，就能自动提供答案，在数据权限内，还能提供时间、业务和收入等三个维度，查看更细致的数据。同时，系统还能展示思考过程，防止语义理解偏差，并支持复杂查询，如连续提问，帮助经营者快速了解业务情况。
二是经营问题归因。经营中常见的问题有很多种，分析维度包括直接因素、相关指标、跨维度比较等，大模型增强的智能分析助手SwiftAgent可以对指标进行下钻分析，多维拆解指标数据，把环比同比呈现出来，形成异常维度的分析报告，可视化的呈现。这不仅拓展了数据分析师的分析维度，还提供了更低成本、更敏捷的分析方式，辅助决策，提升效率。
三是报告解读。智能分析助手SwiftAgent可以把分析周期内的数据，构建在分析模型中，辅助形成完整的分析报告，降低理解数据的门槛，提高分析的结果效率。同时，模型结合图表和文字，提供同环比、聚合占比、排序和预测模型，形成辅助决策的数据维度拓展工具。
四是展业洞察。为增强银行经营分析，数势科技整合了客户数据平台、营销云和数据资产云，覆盖产品、服务、员工和渠道特征等数据。利用算法模型，精准匹配客户沟通策略，提供个性化服务选项。
针对不同客户不同需求，数势科技把产品力、客户需求与整个业务服务流程相结合，生成多维策略调度，形成统一的组织合力。通过智能分析助手SwiftAgent这类智能产品，企业可以充分利用大数据，提升数据分析和决策的能力和效率，形成可执行解决方案，提升业务、服务和客户满意度，从而进一步促进企业发展升级，拥抱数字时代。
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