ChatBi(水晶球)产品系统

在零售银行、信贷风控等银行业务中，管理者与风控人员常受困于 “数据割裂、决策滞后、风险难预判” 痛点：人工整合信贷、交易等多系统数据制报表效率低，口径不一易出错；信贷审批依赖静态数据，难实时评估企业还款能力；指标异常时，人工排查难定位根因。本平台支持自然语言提问（如 “预测下月不良贷款率”），实时生成可视化报告，通过 AI 模型输出风控预警与业务优化建议，助力分钟级精准决策，提升风控效率与管理效能。

本平台聚焦零售场景数据价值挖掘，以 “用数自由” 为核心目标，整合零售业务数据与查询指标，通过 “可视化呈现 - 智能预测 - 归因分析 - 高效交互” 全流程能力，助力业务人员快速洞察数据、决策优化，核心功能如下：
一、多维度可视化 BI 展示
基于零售核心指标（如销售额、客流量、库存周转率、客单价等），提供 5 类专业 BI 控件：包含折线图（趋势跟踪）、柱状图（品类 / 门店对比）、饼图（占比分析）、热力图（区域 / 时段热力分布）、漏斗图（转化路径拆解），支持指标下钻（如从 “整体销售额” 钻取至 “单门店 - 单品类销售额”），直观呈现数据特征，无需技术门槛即可快速掌握业务现状。
二、AI 驱动的预测与业务建议
集成 DeepSeek、Qwen 大模型能力，针对零售关键指标实现两大核心价值：
未来走向预测：基于历史销售、客流、促销等数据，预测未来 30-90 天指标趋势；
业务提升建议：结合预测结果与行业基准，输出可落地的优化方案直接对接业务行动。
三、指标变动穿透分析与智能归因
针对指标异常波动，自动触发深度分析：
穿透分析：从异常指标逐层下钻至 “时间 - 门店 - 品类 - 用户群体” 等维度，定位影响因子；
智能归因：基于业务逻辑与数据关联，输出量化归因结果，避免人工排查低效问题。
四、低门槛智能交互技术，实现 “用数自由”
依托问题改写、意图解析、语义对齐、Text2SQL、Agent 智能代理等技术，打破 “数据查询需懂 SQL / 技术” 的壁垒。

•负责公司自研maas平台进行workflow搭建及工具开发。负责nlp子模块(rasa意图解析、语义对齐、实体抽取（基于LLM）等)服务开发及优化。
•实现多租户的指标的自动同步，在业务需求的排名、同比、环比、过滤等均达到业务期望，PC版和小程序版成功上线。