作者：菁菁

“十五五”规划建议明确提出，全面实施“人工智能+”行动，抢占人工智能产业应用制高点。在金融领域，AI的渗透已不再是“锦上添花”，而是关乎核心竞争力的战略命题。

据行业调研显示，当前金融机构在人工智能技术投入上已形成共识。金融智能体作为AI与金融业深度融合的核心载体，正加速落地渗透，助推金融业开启“人机共生”的全新发展生态。以商业银行为例，构建智能中台已成为多数银行的现实选择，数字员工、财富管理、信贷审批等已成为金融智能体的核心落地场景。

对于证券行业而言，数字化转型早已不是“选择题”，而是必须落地的“必答题”。正如财达证券总经理胡恒松在2026恒生证券行业合作伙伴峰会上所言：“数据资产与算法能力正成为券商实打实的竞争力”。中信建投证券董事长刘成在公司2026年资本市场峰会上也明确提出，将加快打造“数智投行”，战略性重视数据要素，差异化应用人工智能与大模型技术，提升资产定价、投资顾问等环节的效能。

客户痛点

某头部券商在数字化转型过程中，面临着数据开发与治理的三大核心挑战：

第一重：开发效率瓶颈

数据开发人员在SQL编写、优化、排错上耗费大量时间，复杂查询从需求提出到结果产出往往需要数小时甚至数天。业务人员与技术人员之间存在“语言鸿沟”，取数需求反复沟通，效率低下。

第二重：运维成本高企

数据任务运行失败后，日志排查依赖人工经验，定位问题耗时长；SQL性能问题频发，优化门槛高，导致资源消耗大、系统稳定性受挑战。

第三重：平台使用门槛

数栈产品涵盖数据采集、开发、治理、资产、安全、服务到分析的全链路模块，新员工上手周期长，跨部门使用需反复培训，学习成本高。

解决方案

面对上述挑战，该企业选择携手数栈，深度集成DeepSeek大模型能力，搭建智能助手——“灵瞳”。灵瞳以AI赋能数据开发与治理全链路，为用户提供产品操作答疑、数据开发、智能查询、辅助分析、智能操作等一站式服务，助力平台用户减少重复开发量，显著提升工作效率。

智能助手：零门槛产品操作，新人也能秒上手

数据平台涉及多个复杂模块，新入职的数据开发人员或业务分析师常常需要花费数周时间熟悉操作流程，频繁查阅帮助文档或向老员工请教。

灵瞳内置完整的产品操作文档知识库，用户只需通过自然语言提问，即可获得精准的操作指引。例如，用户提问“如何配置数据源信息？”，灵瞳能准确识别意图，检索知识库，返回包含操作入口、操作流程、示意图片的完整答案。

友好的操作知识库问答功能可以让新人上手周期从数周缩短至数天，减少80%的帮助文档查阅时间，大幅度降低了跨部门培训成本。

数据查询：从SQL到自然语言，业务人员也能自助取数

智能查询：说人话，出结果

传统数据查询场景下，用户需要自行编写SQL语句进行数据检索，这对于非技术人员而言几乎是一道“天堑”。

灵瞳支持通过自然语言提问自动生成检索语句并执行。例如，用户提问“在SalesDB.sales_quota_statistics下，请帮我查询销售额最高的部门的销售数据？”，灵瞳自动生成SQL、执行查询、返回结果，并记录查询日志。查询结果支持一键下载。

若生成SQL不够准确，用户可点击展开运行SQL按钮进行二次编辑和二次执行，补足智能执行的边界场景。

多轮对话：AI记得住上下文

灵瞳的数据查询问答支持多轮对话，可记忆前期对话内容，结合上下文自动生成新的查询语句。

典型对话示例：

用户：在SalesDB.sales_quota_statistics下，请帮我查询销售额最高的部门的销售数据？

灵瞳：[返回查询结果]

用户：那销售额最低的呢？

灵瞳：自动识别上下文，生成针对最低销售额的查询语句并返回结果。

灵活的数据查询功能为业务人员提供友好的自助取数能力，不再依赖开发找表查数，查询效率从小时级提升至秒级，且可以有效释放数据开发人力资源，聚焦高价值工作。

辅助编码：AI加持，开发效率倍增

SQL优化：慢查询“克星”

在金融场景中，复杂SQL查询的性能直接影响业务响应速度。通过灵瞳进行SQL优化，能够显著提升SQL执行性能、降低资源消耗。

在Python、Shell、FlinkSQL等任务场景下，用户选择需要优化的SQL，灵瞳自动展示优化前后对比图，支持SQL重复优化和手动修改。

智能注释：让代码“会说话”

代码注释是提升可读性和可维护性的关键，但往往被开发人员忽视。灵瞳支持一键生成SQL注释，帮助开发者更好地理解和管理代码。

智能解释：读懂复杂SQL

对于复杂的金融业务SQL，新接手的数据开发人员常常需要花费大量时间理解业务逻辑。灵瞳的SQL解释功能，可自动解释复杂SQL的含义和逻辑，降低代码维护成本。

通过辅助编码能力，可使SQL优化效率提升70%以上，显著降低代码维护成本，促进知识传承与团队协作。

异常排查：智能日志诊断，问题定位“分分钟”

数据开发任务运行失败后，开发人员需要逐行翻阅错误日志，凭借经验定位问题。对于复杂任务，排查往往耗费数小时。

灵瞳通过AI对日志进行智能诊断，自动分析错误原因，辅助开发人员快速定位问题。适用范围覆盖：

• 数据开发：SQL、Python、Shell任务的语法检查、执行、调试失败场景
• 数据质量：质量校验任务异常
• 元数据：同步任务异常
• 运维：各类运维任务异常

通过智能排查能力可以使异常排查时间从小时级缩短至分钟级，降低对个人经验的依赖，有效提升系统稳定性。

总  结

灵瞳在某头部券商的深度落地实践表明：AI+数据中台不再是概念炒作，而是可落地、可量产的数字化转型利器。

通过融合DeepSeek大模型能力，灵瞳实现了数据开发、治理、查询、运维全链路的AI赋能，在SQL优化、智能查询、异常诊断、操作引导等场景中取得了显著成效。这不仅提升了数据团队的开发效率，更让业务人员真正参与到数据价值挖掘中，推动了企业数据文化的普及。

正如行业专家所言，现阶段AI在金融领域更多扮演着“高效助手”的角色，为专业决策提供有力支撑。灵瞳正是这一理念的最佳实践——它不是要取代数据工程师，而是让他们从繁琐的重复劳动中解放出来，聚焦于更高价值的业务创新。