在金融行業數字化轉型加速推進的背景下，四川農商聯合銀行憑借“大模型驅動的智能問數應用”項目，成功斬獲鑫智獎·2025第六屆金融機構數智化轉型優秀案例評選中的“大模型創新優秀案例獎”。該項目通過引入前沿人工智能技術，重構了傳統數據服務模式，為地方性金融機構突破數據應用瓶頸提供了創新范本。

面對金融行業普遍存在的系統異構、人機協同低效、核心技術受制于人等結構性矛盾，該行以數據資產化為核心戰略，構建了覆蓋統一數據倉庫、實時計算平臺、數據中臺的基礎架構。但實踐中發現，業務人員獲取數據的門檻居高不下，IT部門與業務部門存在溝通鴻溝，海量數據價值未能充分釋放。項目團隊通過深度調研發現，傳統“Text-to-SQL”方案在處理復雜業務邏輯時存在準確率低、維護成本高等缺陷，這促使開發團隊轉向更具創新性的“Text2API”架構。

該項目創造性地構建了國產化智能問數新范式，將數據服務API作為大模型的核心調用后端。這種架構設計既規避了直接生成復雜SQL的風險，又充分利用了現有數據中臺在服務化封裝、業務邏輯沉淀等方面的成果。通過自然語言理解技術，業務人員可直接用日常用語查詢數據，系統自動完成語義解析、API調用和結果可視化，真正實現了“人人用數據”的愿景。

在安全可控方面，項目團隊構建了金融級精細化權限管控體系。該體系與銀行統一身份認證系統深度集成，實現用戶身份嚴格認證，同時建立多維度數據查詢權限矩陣，確保數據訪問嚴格遵循崗位權限和機構層級。全鏈路安全審計功能可追溯每個查詢操作，為數據合規使用筑起堅實防線。

項目實施采用敏捷開發模式，自2024年1月啟動以來，分三個階段穩步推進。首期完成超百卡國產算力集群部署，構建起穩定的大模型推理環境；中期通過Prompt工程優化和業務術語庫建設，顯著提升模型對金融語境的理解能力；當前正著力拓展數據服務接口，增強模型在特定業務場景下的泛化能力。技術路線圖顯示，未來將向“數找人、數提策”的智能決策支持方向演進。

業務功能創新體現在三大核心模塊：自然語言驅動的智能查詢支持多輪對話和模糊查詢處理，業務人員無需專業背景即可完成復雜數據分析；結構化結果呈現模塊可自動生成動態表格和交互式圖表，支持在線排序、篩選和下鉆操作；智能可視化分析功能能根據數據特征推薦最優圖表類型，實現數據到圖形洞察的無縫轉換。

運營數據顯示，試點階段應用日均處理自然語言查詢數千次，用戶對交互便捷性和數據即時性給予高度評價。通過建立實時監控儀表盤，團隊持續追蹤查詢意圖理解準確率、API調用成功率等關鍵指標，確保系統穩定運行。目前，應用已接入核心業務領域的數據服務接口，并正在動態拓展更多業務場景。

該項目在技術自主可控方面取得重要突破，依托國產算力集群完成大模型在金融場景的適配部署。這種技術路線不僅降低了對外部廠商的依賴，更通過數據服務總線管控，有效防范了數據泄露風險。隨著應用范圍擴大和功能深化，預計將在降低運營成本、提升決策效率、創新金融服務等方面產生顯著效益。

項目團隊總結出三條關鍵經驗：堅實的數據治理基礎是項目成功的基石，場景驅動的技術創新能精準解決業務痛點，國產化技術路線對保障金融安全具有戰略意義。這種將前沿技術與業務實踐深度融合的模式，為金融機構數字化轉型提供了可復制的解決方案。