银行数字化转型与数据可视化服务 - 兴业银行通过数据可视化服务在零售、企业金融、同业与金融市场、风险管理等多个业务条线实现应用落地，提升数据共享与复用效率，加速数据要素价值发挥 [2] - 数据可视化服务解决了银行数据报送环节的两大瓶颈：将报表制作时间从2-3天缩短至实时更新，并通过定制化报表多维度呈现业务数据 [2] - 兴业银行自去年8月上线该服务以来，已覆盖44家分行和20个总行业务部门，未来计划向同业输出相关技术能力 [6] 数据中台建设与标准化 - 银行总部开始构建企业级数据中台以解决分行级平台的三大问题：重复建设、数据孤岛和工具不统一 [3] - 总行级数据可视化平台需具备标准化服务流程（数据连接至展示全环节）和定制化能力（数据准备至展现） [4] - 兴业数金在数据连接环节设立加速引擎，显著提升可视化配置与展现效率，并提供丰富企业级工具满足不同需求 [4] 分层可视化需求与应用场景 - 银行领导层通过"画板"工具关注战略决策与全域数据，业务管理层通过"仪表盘"跟踪指标，基层人员使用查询工具了解业务排名 [5] - 业务模式从"人找数据"转向"数据找人"，实现实时发现业务异动并快速调整策略 [6] - 需实现从"系统级烟囱式使用"到"企业级协同使用"的转变，并将报表形式升级为"智能数据故事化" [5] AI与数据智能体融合 - AI技术可整合多维度数据优化金融服务策略，如通过语义解析推荐方案提升员工效率 [7] - 银行需构建Data Agent解决传统数据产品不够智能和通用Agent专业性不足两大痛点 [8] - 兴业数金正在数据准备、图表配置等全链路构建AI智能辅助，驱动数据价值最大化 [9] 技术实现与行业趋势 - 部分银行尝试用AI大模型作为技术底座，但发现需结合自身知识库进行预训练和微调 [9] - 行业需关注数据安全、算法透明度等合规要求，并解决大模型"幻觉"带来的可靠性问题 [10] - 数据可视化成效与业务流程优化高度挂钩，需建立"企业级全民协同"的数据使用机制 [5][6]