阿里云：基于大模型技术的数据开发分析新范式

本文来源于：2024年“鑫智奖”第六届金融数据智能优秀解决方案评选，作者：阿里云

2024-03-11 关键词：AIGC,大模型应用创新5058

一、解决方案简介

随着生成式人工智能AIGC技术飞速发展，智能助手（Copilot）在数据智能开发、分析领域快速落地应用。智能数据助手Copilot不但能够在智能代码生成场景提供SQL生成、SQL改写、SQL纠错、生成注释、问答支持、问题排查等，还在数据分析场景提供数据资产查找、数据探索智能分析、自动图表生成，一键报告搭建等能力。通过智能助手（Copilot）多样化的服务能力，高效、便捷地提升数据开发分析工作效率，为业务决策提供更快速、智能的数据分析方法。

二、应用场景痛点简介

数据在金融行业中的应用具有广泛的前景和深远的影响。通过对数据的分析和挖掘可以更好地管理风险、拓展业务、满足监管要求并提高效率。然而，随着数据的不断增长和技术的不断进步，金融机构也需要不断升级和完善其数据分析和处理能力，以更好地应对市场挑战和机遇。

当前在数据使用过程中，面临诸多问题：

用户想要找到自己需要的表，面对海量数据宛如大海捞针；

数据开发代码质量层次不齐，排查问题或优化成本搞；

数据供需失衡，⼀些临时的取数/分析诉求无法快速响应，影响公司数据决策效率；

作业异常排查效率低，对错误信息定位慢；

报表太多，找不到自己想看的指标数据；

制作报表周期长，分析灵活度不够，影响业务查看数据。

基于上述问题，借助大模型能力在数据开发分析领域下探索，同时金融行业对于AIGC的生成结果准确度要求更高，需要通过问题优化器、用户反馈、多轮问答、企业知识库等手段，不断提升大模型对用户问题的理解能力，很好的解决了代码生成的质量和数据使用分析的效率。

三、解决方案亮点介绍

在数据开发分析领域下，借助大模型能力不断提升生成结果的准确度，打造数据开发分析领域的AI智能助手Copilot，为数据开发与分析提效 30%+，本解决方案主要优势有以下几点：

1.智能代码助手：自动生成、改写、注释等能力，提升开发效率

SQL生成：NL2SQL，只需要找到数据表，通过自然语言表达出我们想要的数据查询结果即可。有效提升工作效率，快速支持业务发展。

SQL改写：只需要用自然语言表达出想要修改的内容即可，批量修改或替换SQL内容，再也不用辛苦人肉敲键盘。

生成注释：自动生成对SQL整体或每一行SQL的注释信息，可以大大降低人力劳作成本，并有效提升SQL的业务可读性。

SQL纠错：查找SQL中存在的错误，并自动修复，可缩短SQL找错改错的时间成本。

2.自然语言交互作业智能调度编排

通过自然语言即可完成数据 ETL 操作和任务发布，简化产品操作复杂度，提高操作效率。

3.BI智能分析助手：通过大模型能力，BI数据分析更智能

数据诊断：*****时间发现报表中的指标异动；

智能探索：一句话就能快速得到分析结果；

报表解读：提供快览、核心指标、查看思路等，快速理解报表内容，掌握重点信息；

报表样式美化：通过对话及调整，完成报表间距、背景、主题等的美化，快速搭建出专业丰富的报表。

四、金融行业客户名单

互联网保险公司。

五、客户评价

某互联网保险：

我司在阿里云大数据平台构建数据仓库和数据应用。在dataworks copilot在分析人员增强分析方面，copilot能够根据分析人员自动生成代码，极大地提高了分析人员的工作效率。分析人员可以更快速地完成数据分析，从而更好地支持业务决策。

其次，在代码自动注释方面，copilot能够根据数据自动生成代码注释，帮助分析人员理解和维护代码。这使得团队成员之间更容易共享和协作，减少了沟通成本和错误率，提高了代码的质量和可维护性。

后，在问题排查方面，copilot能够根据错误信息自动识别潜在的问题和错误，并给出修复建议。这有助于分析人员更快速地定位和解决数据分析中的问题，提高了数据分析的准确性和可靠性。

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