2025 爱分析·银行数字化应用实践报告

2|2025爱分析·银行数字化应用实践报告报告编委报告指导人张扬外部专家（按姓式拼音排序）岑润哲王磊 数势科技数据智能产品总经理网易云信金融行业解决方案负责人 3|2025爱分析·银行数字化应用实践报告特别鸣谢（按拼音排序） 4|2025爱分析·银行数字化应用实践报告目录1.2.3.4.关于爱分析!产品服务!法律声明! 报告综述!智能分析!音视频中台!结语! #$%%&$&#&%&& 报告综述 |2025爱分析·银行数字化应用实践报告61.报告综述近年来，随着宏观货币政策让利实体经济，中国商业银行贷款利率不断下调，导致净息差持续走低。2022年净息差跌破2%，2025年预计将跌破1.5%。净息差也成为银行业利润下滑的主要原因之一。根据国家金融监管总局披露的数据，2024年中国商业银行累计实现净利润2.3万亿元，同比下滑约0.1万亿元。图12020-2024年中国商业银行净息差低息差时代倒逼银行必须突破传统规模驱动的模式，转向效率驱动与创新驱动模式。1.效率驱动：流程精简与成本压缩在收入增长困难的背景下，银行亟需通过提高运营效率来控制成本。部分银行的北极星指标已经从资产规模增长转为成本收入比。 |2025爱分析·银行数字化应用实践报告7首先，围绕新的北极星指标，银行运营管理的核心指标体系将发生变化。行内需要将成本收入比指标，逐级拆解至各个地区、业务部门、职能部门，进而在全行范围内建立新的成本控制指标体系。这对于银行的运营指标分析体系提出了新的要求。结合AI大模型技术的智能分析，成为诸多银行2025年内部落地的重要数字化项目。通过智能分析服务，银行不光能提高运营管理取数效率，更需要在经营分析层面构建归因推演、趋势预测等深度推理能力。其次，银行将大力推进核心业务流程的智能化改造，降低人力依赖，以实现端到端的流程打通与实时监控。过去，RPA等初级AI应用在银行后台运营方面已经落地普及；现在，结合AI大模型能力的数字员工将在反洗钱、企业信贷等核心业务场景中生根发芽。AI数字员工不再是承担简单的重复劳动职责，而是逐步渗透到有一定专家属性的业务场景，提高核心业务产出。第三，与流程智能化改造同步，银行还需要匹配以组织架构优化工作以实现降本。比如，在骨干团队内部推行矩阵式管理，减少层级审批环节，加速决策与执行的闭环。综合来看，银行通过运营指标体系重塑、流程智能再造、组织优化等多管齐下的效率举措，在压降运营成本的同时，在行业中塑造起新的竞争力。2.创新驱动：企业信贷与非息收入增长面对低息差时代的盈利困境，银行纷纷将重心转向企业信贷和非息创新业务，以寻求新的增长点。首先，企业信贷成为银行之间差异化竞争的亮点。零售信贷通过互联网发放形式，规模实现了大幅增长，但零售客群被头部大型银行和股份制银行占据，中腰部银行的零售业务收到挤压。反观，企业信贷依然有大量线下工作无法被线上取代，中腰部银行的地域本地化优势得以凸显。正是由于线下展业不可替代，客户现场的弱网环境导致数据留痕和业务办理难度增高，音视频中台成为银行企业信贷业务的刚需。 |2025爱分析·银行数字化应用实践报告8其次，银行在财富管理、投顾服务等非息业务重点发力。多家银行推出智能投顾平台，通过算法模型为不同风险偏好客户提供资产配置建议，并结合线上线下渠道实现客户生命周期管理，推动客户从单一存贷黏性向持续性理财转化。第三，AI驱动的产品个性化推荐，也是银行重点发力方向之一。部分银行通过内嵌AI的数字平台，实现产品推介的个性化推荐，使交叉销售率提升30%以上，有效提升单客收入贡献度。综上所述，通过聚焦企业信贷、财富管理、投顾服务、AI驱动的精准营销等方式，银行在创新驱动路径上不断探索，持续为低息差时代的可持续增长注入新动能。以下，我们从智能分析、音视频中台两个维度，具体介绍银行在数字化实践层面的最新进展。 智能分析 |2025爱分析·银行数字化应用实践报告102.智能分析银行作为数据密集型金融机构，每天产生并积累海量的客户信息、交易记录和市场数据。这些数据蕴含着巨大的潜在价值，能够为业务决策、风险管理和客户服务提供支持。同时，银行也是数据驱动运营的典型代表，需要大量数据分析工作以支撑日常运营决策。然而，传统的数据分析方法往往依赖人工操作，效率低下且易出错，无法满足快速变化的市场需求和日益严格的监管要求。例如，许多银行在处理分支行业绩报告时，需要数据分析师和业务人员耗费数天时间手动提取数据并撰写分析报告。这种低效模式不仅增加了运营成本，还可能因延误决策而错失市场机会。因此，引入智能分析技术，快速实现从数据获取到数据洞察的全流程，成为银行提升竞争力的迫切需求。此外，智能分析还解放了大量数据分析师和业务人员的时间，使其工作效率得以提升、人员规模得以减少。银行落地智能分析的关键成功要素之一是数据质量与数据治理。智能分析的可靠性依赖于数据的准确性、完整性和一致性。如果数据质量不过关，分析结果可能出现偏差，影响决策效果。因此，银行业已建立起来的完善数据治理体系，成为智能分析项目成功的关键基石。数据治理不仅是技术问题，还涉及组织协作，要求银行打破数据孤岛，实现跨部门的数据共享与标准化。只有夯实这一基础，智能分析才能发挥最大价值。技术选型是另一个关键要素。银行需要选择数据获取准确性高，且可以做归因分析的智能分析工具。技术选型时，准确性是核心。一旦数据准确性出现问题，业务人员对此丧失信心，智能分析项目失败概率陡增。此外，数据洞察是另一个关键要点，业务人员能力参差不齐，能够做数据洞察、归因分析的智能工具才能真正在项目落地过程中产生价值。人才与组织文化的转型同样不可忽视。智能分析的落地需要复合型人才，他们既懂数据分析技术，又熟悉银行业务，能够将技术与实际需求结合。尽管智能分析工具降低了业务人员上手的门槛，但 |2025爱分析·银行数字化应用实践报告11长期沉淀的分析模板才是银行持久的经验knowhow。这些沉淀离不开具备业务洞察的数据团队支持。综上所述，智能分析对银行业的重要性体现在其提升数据分析效率和降低成本等方面，尤其在数据爆炸的背景下已成为不可或缺的竞争力来源。然而，成功落地需要银行在数据治理、技术选型及人才文化三方面全面发力。以下，我们以某城商行为例，具体介绍智能分析落地案例。案例1：城商行借助数势科技Agent实现智能分析，降本增效随着智能化转型的加速，越来越多的银行开始探索大模型技术的应用，以提升运营效率、优化服务质量、优化成本结构。数据分析作为大模型落地的重要场景之一，备受关注。然而，许多银行基于大模型的数据分析项目仅停留在取数阶段，无法实现报告生成这一更深层次的需求，导致大模型在银行数据分析领域的应用价值较为有限。在这种背景下，某头部城商行与数势科技的合作，为这一难题提供了创新解决方案。通过引入先进的技术和架构，该城商行成功实现了从自然语言取数到深度洞察报告生成的跨越，显著提升了数据处理效率，同时大幅降低了人力成本。本文将详细探讨这一合作项目的背景、解决方案及实施成果，为其他银行提供参考。01大模型驱动，某城商行开启数据分析降本增效新路径某城商行的数据管理部拥有一个500人左右的团队，其中约一半为外包人员。外包成员主要包括数据分析师、产品经理、工程师等角色，其主要服务内容是利用BI（商业智能）工具，为分支行领导及业务人员提供数据提取服务，并撰写相关报告。 以核心报告之一——分支行业绩对比及经营考核报告为例。在总行进行经营分析时，需要完成两项主要工作：一是对所有分支行的核心指标进行排名；二是撰写绩效考核报告。这一过程目前主要依靠人工完成。例如，若围绕10个指标撰写一份经营分析报告，需先由数据分析师提取相关数据报表，再由业务人员依据该报表制作报告模板，随后数据分析师与业务人员协同手工撰写报告，整个流程通常耗时约两天。由于效率偏低，虽然数据管理部人数较多，但仍常出现工单积压的情况。并且，该城商行目前每年在200多名外包人员上的成本约为7,000万元。为优化成本结构，银行管理层期望借助大模型技术，提升数据处理效率，以及节省相应的人力成本。02指标语义层+推理模型+Agent，数势科技为城商行降本增效提供新解法在考察了一些智能分析厂商后，该银行发现目前的智能分析产品大多仍停留在查数这一基础场景上，价值比较有限。然而，银行内部真正高频且亟待解决的痛点是报告生成。例如，员工在向领导汇报工作时，往往需要先制作一份业绩复盘报告，其中不仅要包含数据表格，还要有对数据的解读以及相应的策略建议。只有真正满足报告生成这一核心需求，才能有效赋能团队，实现智能决策。在此背景下，该银行与数势科技展开接触，并认识到数势科技的独特优势，进而与之展开合作。具体而言，数势科技的三点独特优势如下：l高回答准确率：回答准确率是银行做数据应用的基础。当前市场上的ChatBI类产品多采用NL2SQL技术路线，通常准确率在60%，且存在数据安全风险，而数势科技SwifAgent产品则在2023年便首创了大模型+指标平台的技术路线，在取数环节采用选NL2SemanticLayer的方式，也就是在自然语言和数据底表间构建指标语义层，让大模型去做擅长的自然语言意图理解，让指标语义层去做和底表数据 之间的业务逻辑和映射关系，从而解决大模型幻觉问题，将自然语言取数准确率实现100%。深度需求满足：在满足了精准问数需求的基础上，数势科技SwiftAgent也在2025年实现版本升级，通过融入DeepSeekR1推理模型和企业知识库，可自动化的沉淀企业知识，降低对于微调的依赖，更好地满足银行进行数据波动归因、预警分析和报告生成等深度需求，为银行提供一站式智能指标平台和智能分析方案。成功案例背书：据公开资料了解到，2024年数势科技与中原银行合作智能指标平台建设，项目以数势科技智能分析助手SwiftAgent为核心产品，为中原银行构建统一指标管理平台，确保指标定义的统一性和标准化，通过低代码、自动化的指标生产代替人工开发进而提高指标交付效率，以便更好地挖掘数据中的价值。在此基础上，项目还融合大模型能力构建智能分析平台，实现指标问答、图表生成、报告生成以及归因分析等灵活应用，有效提升了业务分析决策效率，助力银行业务发展。银行内部人员对该项目给予了高度评价。这一成功案例为数势科技的技术实力和产品可落地性提供了有力背书。03数势科技SwiftAgent的产品架构与核心落地场景SwiftAgent产品最新版本的核心架构分为三层：数据层、引擎层和应用层。数据层支持多源异构数据接入，提供灵活的数据集成方案，包括存算一体、存算分离和存算外置。通过这些方案，确保不同数据源能够无缝连接并进行高效处理。引擎层是整个产品的智算核心，包含三个关键模块： ll l数据语义模块：通过精准的指标和标签平台，解决大模型的幻觉问题，确保自然语言与数据之间的精准映射。该模块通过结构化转译消除语义鸿沟，并利用预计算加速引擎将复杂查询响应时间压缩至秒级，确保实时决策需求的满足。l智能模型引擎模块：采用混合智能架构，结合大模型和小模型的动态协同。大模型负责语义理解与逻辑推演，调用行业知识增强的百亿参数模型；小模型则专注于结构化分析，处理时序解析和指标计算等任务。动态路由控制器根据任务自动分配算力，实现推理成本与精度的最优平衡。l数据分析技能池：涵盖从数据提取到归因分析再到报告生成的完整闭环，提供全面的数据分析能力，帮助决策者获取精确的洞察。应用层是SwiftAgent向上为企业提供功能场景的重要支撑，通过Multi-Agent架构，将多个数据应用智能体协同工作。在不同业务场景下，智能体可以联合调用，如分析报告场景需要同时调用取数Agent、分析Agent和报告Agent，实现高效协作，满足业务需求。图2数势科技SwiftAgent产品架构图 基于以上产品架构，在与该银行的合作中，数势科技通过SwiftAgent智能分析助手的核心能力，显著提升了企业的数据分析准确性以及洞察决策的效率和质量。1.低门槛取数与数据洞察SwiftAgent利用自然语言交互技术结合Deep