近日，常熟农商银行“常银数据助理”项目有了新进展。枫清科技作为项目实施方，以智能指标问数技术，打造了以自然语言交互为核心的智能指标问数系统，系统深度融合金融各类业务场景，年节约人力成本超111万元。

据了解，智能指标问数系统解决了常熟农商银行传统指标查询依赖人工、响应慢、口径混乱等痛点。该系统融合了NLP与金融知识图谱技术，深度适配银行零售、小微、对公等条线业务场景，构建涵盖1200+标准化指标的统一语义知识库，精准识别金融行业术语、习语及业务黑话，智能应答准确率稳定在92%以上；与此同时，使用该系统无需掌握SQL或专业分析工具，仅需通过日常对话即可完成复杂指标查询，实现了“意图识别-指标分析-数据查询-归因分析-报告生成”全流程自动化。例如输入“折线图分析近6个月XX支行对公存款增长趋势”，系统可在800ms内生成可视化图表，并自动标注异常波动点及根因。

此外，该系统还支持经营、考核、绩效、监管等多口径动态组合指标，覆盖存款、贷款、理财、风险、监管等业务指标场景，可满足总行管理者、支行行长、客户经理等不同角色的数据视角切换需求，并凭借多轮对话记忆与上下文理解能力，支持“追加筛选条件”“对比不同支行数据”等连续问数操作，实现交互式深度数据分析。

项目上线后，在服务方面，系统覆盖了全行9000+用户、30+总行部门及90+本异地机构，日均处理智能指标问数请求近1500次，分流67%的传统人工查询需求，减轻了数据服务团队的压力。

在效率与体验方面，业务自助取数效率提升80%，传统人工处理需5分钟的复杂指标查询，通过智能问数1分钟即可完成；三季度用户调研显示，问题解决率从上线初期的74.22%升至92.4%，用户满意度也同步提升。

在系统性能方面，系统全年运行稳定性99.99%，平均故障恢复时间低于30秒；高峰时段（如月末、季末）并发承载能力达260+请求/秒，交易处理时效同比提升65%，大模型调用资源消耗降低50%，兼顾高性能与低成本。

在场景拓展方面，系统已覆盖经营、考核、绩效等8类主题指标分析，2025年9月新增客户经理绩效指标问数场景后，当月服务量环比增长了229%。

数据显示，智能指标问数系统为常熟农商银行年节约人力成本超111万元，研发效率提升3倍，替代约160份手工报表，能让员工将更多精力投入到高价值的业务创新与决策工作中。

据《银行科技研究社》了解，“常银数据助理”项目的落地见效，是常熟农商银行以AI技术为引擎，推动金融服务数字化转型的一个缩影。

近年来，该行深耕计算机视觉、智能语音、大模型等领域，推动AI在金融服务领域落地，实现多场景赋能。

具体来看，在员工提效方面，上线大模型知识库问答、AI智能研发助手，员工可快速查询信息并生成代码，提升运营与研发效率；在客户服务方面，升级智能客服，引入NLP和机器学习，精准理解客户意图，减少人工转接率15%；在业务审批方面，推广智能审批。在贷前资料审查环节，增加大模型多模态图片识别技术，实现合同凭证、不动产权证、营业执照等资料的自动核对。在贷中合同复核环节，通过语音转文字和AI审核分析技术，实现双录视频中合同要素的智能核对审批；在风控层面，利用AI图像识别分析抵押物，辅助判断抵押物价值。训练小微贷款大模型，提升风险预警能力。

目前，常熟农商银行已将AI技术融入122个业务场景，覆盖智能办公、研发、营销、风控、运营等五大领域，提升了工作效率。