通用技术财务公司第五届员工创新大赛获奖项目系列展播第二期：AI+数据分析项目

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今日，我们带来大赛优秀作品——AI+数据分析项目，看团队如何利用大语言模型、自然语言处理等AI技术，构建企业级AI数据分析平台，实现业务人员“像聊天一样分析数据”的愿景。

一、项目背景

在数字化转型的今天，数据就是企业的核心资产，能不能把数据用好，直接决定了公司决策快不快、竞争力强不强。但在实际工作中，大多数员工想用好数据却困难重重，比如：做报表太费时。传统的报表制作流程固定且繁琐，从提出需求到最终成型，往往需要IT同事花费好几天反复调试、核对，周期很长，还难以应对变化；查数据门槛高。想自己分析点数据，得懂SQL或复杂的Excel函数，八成的分析需求都得找IT团队帮忙，大家隔着部门“喊话”，沟通成本高、响应慢；临时分析不灵活。遇到突发需求，数据散落在不同系统里，一时难以快速整合，分析报告迟迟出不来。管理层看不到实时数据。领导想了解最新情况，往往需要跨部门协调、层层提取数据，无法随时随地一键获取。数据“不会说话”。数据之间的关联、趋势和问题，单靠人工很难快速挖掘，很多有价值的信息被埋没。这些情况导致数据用起来“慢、难、僵”，没能快速、充分地支撑业务决策。

随着大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、机器学习等AI技术的飞速发展，这些看似棘手的数据难题，如今有了全新的解决方案，企业可以让数据“开口说话”——用日常语言提问，就能快速获得分析结果；系统还能自动预测业务走势，将员工从重复、繁琐的数据整理中解放出来。行业实践证明，AI技术可帮助团队将报表制作时间缩短80%，临时查询效率提升10倍，运营成本降低30%，“AI+数据分析”已成为企业智能化升级的关键路径。于是，团队启动“AI+数据分析”创新项目，致力于让业务人员与数据之间的通道更短、更顺畅，让数据价值真正支撑每一线业务决策。

二、设计思路

项目团队以“分层响应用户需求、精准匹配功能价值”为核心思路，让合适的功能，精准服务于不同岗位的实际需要。对于一线业务人员，重点是“降门槛”。通过自然语言对话式查询，即使没有技术背景，也能像平时交流一样轻松获取数据、生成报表，实现“人人可分析”。对管理决策层，重点是“提效率”。系统可实时呈现关键指标与趋势变化，支持一键“下钻”分析，让管理者随时掌握业务动态，缩短决策等待时间。对技术开发人员，重点是“强兼容、易维护”。通过构建统一平台，避免重复开发。同时，采用轻量集成设计适配现有数据系统，降低运维成本与系统对接复杂度。

为确保项目扎实落地，团队制定了清晰的“三步走”推进策略。第一步试点验证，从“一个场景”跑通模式。选择业务价值高、风险可控的资金结算环节作为突破口，集中验证核心技术可行性，确保实现查询准确率超95%、效率提升超60%的目标，形成了可复制的操作流程与实施经验，为后续推广打下坚实基础；第二步局部推广，从“一个点”到“一条线”。在试点成功基础上，将应用扩展至财务指标分析场景，同步建立开发、数据、安全三类标准规范，同步开展培训宣贯，赋能业务团队；第三步全面部署，构建“一个平台、全域赋能”的AI能力体系。搭建企业级智能数据分析平台，打破部门壁垒，覆盖信贷、结算、风控等主流业务场景，同时建立常态化的性能监控与模型迭代机制，确保系统越用越智能、越用越贴合业务。项目实施全程对标行业最佳实践，设定明确KPI并定期复盘调优，确保每一步都走得稳、见效实。

三、项目成效

截至2025年12月底，“AI+数据分析”项目核心功能已上线试运行。

（一）智能问数模块

模块基于自然语言转SQL（NL2SQL）与增强检索（RAG）技术，实现了95%以上的查询准确率。支持对话式分析与语义理解，业务人员只需用日常语言提问（如“近十二个月末自营贷款余额变动趋势？”），10秒内即可获得可视化数据结果，效率较传统方式提升10倍以上。目前系统已覆盖信贷、结算等7大业务领域、28个数据集，全面满足业务人员“随问随答”的数据分析需求。

（二）智能指标看板

模块融合AI辅助开发与人工设计，实现了关键指标秒级刷新、多维可视以及异常情况智能预警，并支持点击下钻分析。看板可根据用户角色与使用习惯智能推荐布局，让管理者一目了然掌握业务全貌，实现从“等待报表”到“实时透视”的转变。

四、应用前景

据项目团队介绍，“AI+数据分析”项目的价值，不仅在于解决了当下的问题，更在于为未来的工作方式与管理模式打开了新空间。其应用前景主要体现在四个方面：

1. 赋能一线，实现业务人员的自主分析

项目将彻底改变业务人员依赖技术团队进行数据分析的现状。通过自然语言直接查询，一线人员无需技术背景，即可快速获得数据结论、生成所需报表，推动工作模式从“提需求、等结果”转向“自主分析、实时决策”，显著提升团队的数据分析响应速度与问题解决能力。

2. 赋能管理，实现决策支持的精准高效

管理层可借助实时刷新的数据看板与趋势分析，随时掌握业务动态，一键追溯数据细节，摆脱以往依赖周期报表、逐层汇总的滞后决策方式，实现决策支持由“滞后汇总”向“实时穿透”转变，让管理研判更敏捷、更精准。

3. 赋能全域，激活沉睡的数据资产

作为AI与财务数据深度融合的实践，项目将成为公司挖掘数据价值的核心引擎。通过推动数据标准统一、分析流程智能化、工具平台一体化，原本分散、沉睡的数据将转化为贯穿业务全链条的决策依据与价值支撑。

4. 赋能集团，构建共享协同的数据服务体系

项目积累的数据能力、分析模型与智能工具，未来可开放给集团公司和成员单位使用，为财务监控、资金分析、经营预测等提供自助式数据工具支持，助力集团构建更高效、透明、协同的财务数据生态。

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