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金融科技 & AskTable

发布日期：2024年12月

客户背景​

某家国内领先的金融科技公司，旗下产品的特色功能包括财报期挖掘、个股诊断、以及多维度的策略分析。随着用户对即时数据查询的需求提升，该金融公司希望通过引入 AI 对话功能，让用户能够更高效地通过自然语言访问复杂的财报数据。

客户价值​

在财报问答场景中，系统需要在 几十张表、3000+指标的财报数据库中进行查询。

1. 效率提升​

传统查询方式需要用户精通 SQL 或手动筛选字段。AskTable 通过自然语言生成数据查询指令，使得用户可以像与人对话一样直接提问。例如：

  • "茅台最近 10 年的利润是多少？"
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  • "工行近三年净利润是多少，同比增长了多少？"
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AskTable 自动解析用户问题，快速定位数据，生成精准答案，并以表格、图表等直观形式呈现，极大提高了查询效率。

2. 降低技术门槛​

用户无需掌握 SQL 或数据表结构，只需提供业务问题，AskTable 即可返回准确结果。这使得该金融公司能够服务更广泛的业务用户，包括非技术背景的投顾人员和分析师。

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3. 业务智能化​

AskTable 的自动强化学习能力，支持该金融公司的业务规则（偏好设置），例如：

  • 默认选择"合并期末"财报
  • 优先返回最新财报
  • 智能识别投资者关注重点，当查询"净利润"时优先展示归属于母公司股东的净利润数据
  • 在回复时，同时给出货币单位和报告期，确保信息完整、清晰
  • ……

这种定制化功能帮助其客户精准获取业务所需信息，进一步提升用户体验与智能化程度。

使用成本​

1. 快速上手，无需数据准备​

该金融公司初次使用 AskTable 时，直接采用 SaaS 线上测试，无需准备数据集或调整模型，仅需配置数据库地址即可开始提问，快速验证了产品效果。

2. 低人力投入​

AskTable 的自然语言解析功能免去了复杂的配置工作，无需数据科学团队参与。

  • SaaS 模式：只需配置数据库地址即可开始使用。
  • 私有化部署：单机版本支持 1 小时完成本地部署，实现完全离线的高效运行，满足数据安全需求。
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3. 极低学习曲线​

用户无需学习额外技能，AskTable 的直观问答界面与数据下载功能，让分析师快速上手，节省了技术培训时间。

产品亮点​

1. 精准的自然语言解析​

AskTable 通过增强学习，能够从几千个指标中快速锁定用户问题的核心数据，并结合业务偏好提供高度相关的答案。

  • 基于代码和 SQL 的生成式AI，能够从底层确保查询的准确性。
  • 灵活处理复杂问题（如同比、环比、排名等）。

2. 零门槛强化学习​

无需提供预训练数据集，通过逐步学习用户问题和数据偏好，AskTable 的回答越用越精准，为该金融公司提供持续优化的智能服务。

3. 私有化部署能力​

在金融行业，数据安全至关重要。AskTable 能够适配国产数据库（比如达梦）、数据仓库以及国产大模型（比如通义千问），帮助该金融公司实现了在封闭环境中完全离线运行，在保障数据安全的同时，大幅提升了用户信任度。

总结​

通过 AskTable，该金融公司可以快速完成从传统数据查询到智能问答的飞跃，显著提升了用户体验。AskTable 的低使用门槛、高准确率是该金融公司选择的重要原因。