平安人寿ChatBI：大模型智能化报表的深度实践

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导读

1. 项目背景和目标

2. 解决方案

3. 产品效果

4. 落地挑战

5. 总结和展望

6. 问答环节

分享嘉宾｜刘行行 中国平安人寿保险股份有限公司 财企及产品数据服务组分组经理

编辑整理｜杨生

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

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项目背景和目标

1.项目背景：大模型赋能智能 BI

2.项目目标：智能 BI 3.0

3.项目愿景：人人都是数据分析师

解决方案

1.总体架构方案

What 指的是用户可以通过对话方式查询数据，实现零代码和实时数据获取，并通过图表进行可视化生成，数据获取速度从以前的天级提升到现在的秒级。

Why 主要指通过大模型实现根因分析、数据洞察、维度分析等，替代人工进行数据分析，将数据分析流程从原来的”提需求→分析需求→获取数据→进行数据分析→制作分析报告”变成现在的一步到位，通过自然语言提问即可直接生成分析报告。

How 则是开药方，通过大模型的洞察能力和分析能力，提供数据建议和措施，让洞察分析从依赖人工经验变成自动化智能生成。

2.业务架构

3.技术架构

第一是前端用户，我们可以通过插件的形式插入到不同的平台，支持用户访问、提问、鉴权和网关控制。

第二是多轮对话，多轮对话部分通过上下文理解能力捕获业务客户的意图，为下一步的任务编排做准备。

第三是 Agent 编排，其中任务执行是整个系统的大脑，通过任务编排调用不同的工具和知识库。

第四是 AI+BI 工具箱，这是我们开发过程中面临的最大挑战，需要针对不同场景开发不同的小模型，比如预测预警、时间序列预测和指标分析等，通过定制化的模型来适应不同的场景。

最后是可视化系统，我们通过可视化平台和一些可视化布局的插件快速生成可视化图表。

产品效果

落地挑战

总结与展望