中信百信银行作为国有控股的数字普惠银行，自成立以来持续深耕数字金融创新，已构建完善的数字原生银行架构与数据基础设施，为智能化升级奠定了坚实基础。
随着数字经济深入发展，传统BI工具已难以满足业务对敏捷洞察的需求。为此，中信百信银行启动智能指标平台项目，引入Data Agent技术，旨在以智能体重构数据消费模式，推动从“人找数”到“数驱动”的范式升级，为数字银行高质量发展注入新动能。
时间周期：
开始时间：2025年初
试运行阶段：2025年下旬
完结时间：2025年末
中信百信银行依托成熟AI Ready与Data Ready基础，率先引入Data Agent，致力于推动数据应用从“人找数”向“数驱动”转型，敏捷释放数据价值并实现治理闭环。
在当前数字经济时代，金融机构的智能化水平与运营效率已成为其核心竞争力。面向更高阶的“数智化”能力建设，机构需应对三大前瞻性挑战：
挑战一：从指标统一管理到精细化智能治理
挑战二：从人工分析到智能决策支持
挑战三：从被动监测到主动风险预警
行方引入Data Agent的核心战略，是构建全行级智能指标分析平台，驱动数据应用从“工具辅助”迈向“智能驱动”的深度转型：
1.构建全域统一的指标治理体系
2.实现指标敏捷衍生与智能归因
3.推动信贷风险监测向主动智能演进
4.落地自然语言驱动的智能问数
本项目采用"1+2+N"立体架构：1个智能指标中台底座、2个核心智能体产品（SwiftMetrics+SwiftAgent）、N个业务场景穿透，构建全行级"指标神经系统"。核心设计理念围绕“数据语义化、分析智能体、管理穿透式”展开：首先通过SwiftMetrics建立统一的指标字典，将全行数十个系统、数千张表抽象为标准化指标服务；其次基于NL2Semantics技术，部署SwiftAgent实现自然语言到指标语义的精准映射；最后借助指标分析树，将北极星目标逐层拆解至执行单元，实现战略意图的透明传导。
该方案深度推动四大核心能力跃迁：将查询响应从小时级提升至秒级、把指标开发周期从天级缩短至小时级、推动分析模式由“人找数”转向“数驱动”、并促使决策支持从“报表展示”升级为“洞察生成”，为银行业Data Agent规模化应用提供了可复制、可落地的先进范式。
1.核心产品SwiftAgent和SwiftMetrics
SwiftMetrics智能指标平台承担指标全生命周期治理，涵盖四大功能模块：
·指标工厂：基于Data Fabric与Headless BI架构，支持业务人员通过可视化拖拽完成80%的指标自助创建。系统内置血缘解析引擎，可自动识别指标依赖关系并生成标准化API。
·指标加速引擎：依托StarRocks MPP架构，通过智能物化视图与查询改写技术，实现百亿级数据秒级响应。高频访问指标支持自动预计算，保障P95查询响应时间低于2秒。
·指标治理中心：构建“业务定义—技术绑定—治理审核”三层管控体系，支持“指标×用户×维度”细粒度权限控制。实现指标全生命周期可追溯，确保同名同义、口径统一。
·指标体系模块：独创“北极星指标树”功能，支持战略目标逐层可视化拆解。系统自动计算各层级权重，当顶层指标发生波动时，可一键下钻至叶子节点，快速定位问题根源。
SwiftAgent智能分析平台作为业务用户"智能副驾驶"，聚焦两大场景：
·对话式智能问数：移动端支持95%准确率的语音输入，PC端具备长文本纠错与多轮对话能力。
·智能归因分析：集成因子归因、维度归因与相关性分析三大能力，从而显著提升分析决策效率。
2.核心技术架构
项目采用“四层两纵”体系架构：“四层”包括数据源层、语义层、智能层与应用层；“两纵”为贯穿始终的安全合规与运维监控体系。
·NL2Semantics核心技术：区别于NL2SQL的"自然语言→SQL"路径，本方案采用"自然语言→语义理解→指标关联→SQL检索→结果验证"五段式处理流程。通过任务规划Agent识别意图、数据理解Agent映射指标语义并消歧、指标平台生成标准化查询、结论生成Agent验证逻辑，确保在指标语义定义完备的前提下，实现查询结果100%准确。
·Multi-Agent协同框架：任务规划任务规划Agent采用ReAct范式拆解复杂任务链；数据理解Agent依托语义层消除歧义，根据权限控制访问范围；结论生成Agent融合大模型通用知识与银行业务图谱生成报告。三类Agent通过共享记忆池同步状态，确保长链路任务一致。
·指标加速引擎：部署多套StarRocks集群，通过智能物化视图自动识别高频查询模式并预计算，通过查询改写避免实时JOIN，通过动态采样提升交互体验。
·安全合规保障：嵌入三层防护——数据访问层采用行级权限+列级脱敏，动态拼接权限谓词；审计追踪层记录完整查询链路，满足监管可追溯要求。
3.项目创新性
本项目实现四项银行业首创：
·行业首创“指标语义层+大模型”的NL2Semantics技术路径，通过语义网络解耦大模型创造性与指标平台确定性，兼顾自然语言理解与数据口径统一，该成果已获信通院认证并纳入行业标准。
·首创穿透式指标管理体系，实现从管理驾驶舱到员工执行层的全链路透明化管理。
·首创“低代码指标工厂+对话式智能分析”双轮驱动模式，构建“业务自助、IT赋能”的协作机制，有效缓解数据需求积压。
·首创金融级Multi-Agent安全合规框架，嵌入“合规插件”，实现执行前权限校验、执行中全程日志、执行后可审计报告。
4.实施过程
实施过程分四阶段：
第一阶段：围绕核心场景开展需求调研与方案设计，明确实施路径。
第二阶段：完成系统部署与关键功能上线，通过平滑切换策略保障业务连续性。
第三阶段：实现历史数据迁移并构建高效数据处理架构，系统响应效率显著提升。
第四阶段：组织多轮用户培训与反馈收集，基于实际应用持续迭代优化。
在本Data Agent项目中，数势科技携手多方生态伙伴共建，形成优势互补的协同作战体系：
StarRocks社区提供高性能OLAP引擎底层支持，其技术团队协助优化百亿级数据查询性能，实现P95响应<2秒的极致体验。
信创生态伙伴全面赋能：华为鲲鹏提供ARM架构服务器适配验证；麒麟OS完成操作系统级兼容性测试；腾讯TDSQL保障分布式数据库稳定运行；宝兰德/东方通提供中间件技术支持，共同构建自主可控的技术底座。
天磊卫士出具权威三方安全评估报告，确保系统通过等保三级认证。
生态协同使项目交付周期缩短30%，风险降低50%，充分彰显开放共赢价值。
本项目取得了一些立竿见影的成果，基本达成了预定目标，主要有以下几点：
决策效率大幅提升，管理决策指标数据，准备时间从T+1准实时压缩至小时级，实现“对话即所得”，并实现了数据的可查、可检、可追溯，保证了数据可信、决策可解释；
指标口径统一，指标口径“定义即开发”、一处定义全局使用，从源头上杜绝了口径问题；通过“管研用一体化”指标平台，降低了指标开发的门槛，让业务人员可以直接定义和开发指标，提高了指标开发的效能；
协同效能提升，支持指标智能树，用统一的指标体系观察和驱动各个部门的工作和业务系统，统一了数据语言；
落地基于大模型的数据分析能力，基于NL2Semantics技术路线，让大模型赋能企业核心数据资产，释放数据的价值，具备了更大的发展空间。
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