基于大模型的NL2SQL（自然语言转SQL）是一种将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL）的技术。这种技术的核心在于利用大模型的能力，理解用户以自然语言形式提出的查询请求，并将其转换为数据库可执行的SQL语句。用户可以直接用自然语言与数据库交互，而无需学习复杂的SQL语法。大模型的出现为NL2SQL技术增添新动力，为业务处理模式的改革提供了新的可能性，它能够将自然语言转换为SQL，并通过口语对话生成并执行SQL语句，智能查询数据库中的数据，为银行业务处理模式的改革提供了新的途径。
随着金融科技的迅猛发展，银行业通过采用创新技术来提升业务办理效率和服务水平。尽管已采用标准化、流程化的后台处理模式，但仍存在部分处理流程耗时过长的问题，需快速定位异常流程处理数据，深入分析寻找解决方案。
在银行的业务分析中，一个显著的问题是科技团队与业务团队之间的合作往往不够流畅，导致业务需求反复提交，而科技团队则将大量时间投入到数据的提取和数据库的维护工作中。这种重复性的工作模式促使业务自助分析成为了客户迫切的需求。通过业务自助分析：
1. 优化业务流程，对于处理效率不理想的业务可以及时调整和优化，提高了响应市场变化的速度。
2. 提升用户体验，为用户提供更好的金融产品和服务，使用户感到更加满意和重视。
3. 产品创新和服务改进，通过数据分析，银行可以了解市场需求和竞争情况，并根据分析结果开发新产品或改进现有的服务。这样可以提升银行的创新能力和竞争力。
1. 分析需求复杂:业务流程分析20%-30%的需求涉及多表联查，关联关系复杂，60%-70%的分析需求包含复杂运算，如多步计算、过程计算等，业务人员理解和使用数据门槛高。
2. 开发投入大：传统数据分析报表的开发周期长，专业数据仓库的投入成本高，这对于企业来说是一大负担。
3. 沉睡报表多：大量报表制作后很少或从未被访问，造成资源的严重浪费。
4. 洞察时间长：传统BI工具提供的数据分析通常是周期性的，无法满足运营团队对于实时或近实时洞察的需求。
通过达观的智能数据查询系统，极大提升了银行对业务的管理效率和流程的把控力度。以金融科技部为例：在日常工作中，许多流程耗时监测数据不再需要专门的技术人员编写SQL进行查询，业务部门随时随地、自由获取监测数据，节省大量技术工作时间，最终提升业务管控与智慧决策能力。
达观数据的智能数据查询系统，结合曹植大模型，实现了口语对话生成SQL语句并自动执行的功能，将企业数据查询效率提升了数倍。通过大模型和独特的算法工程，确保了问题的语义理解的准确性。产品设计上提供了“问题拆解”和“查询过程”功能，使用户可以二次验证数据的准确性，真正实现了对话即数据分析的业务应用。
