从报表到对话：金融机构如何利用统一查询引擎驱动 AI 问数？
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本文结合某大型金融机构的落地实践，介绍如何基于 StarRocks 打造统一查询引擎，并在此基础上实现 AI+BI 融合的智能决策能力，让投研、风控、财富、运营等多条业务线都能“边想边问”。
行业背景：从“查数”到“问数”的金融数据新常态
不像一般金融机构只处理内部客户与产品数据，券商每天要整合来自市场、交易、客户、研究、运营等数十个系统的海量数据，形成对股票走势、客户行为、风险敞口、营销机会的实时洞察。
证券公司的典型数据分析场景包括：
1. 投研与市场分析
- 行业对标与个股诊断：快速找出某行业内 PE、PB 最低的前十家公司，并叠加融资融券热度、期权成交量等市场情绪指标。
- 机构持仓追踪：按基金、险资、产业资本维度，分析其最新重仓股、建仓节奏、持仓风格变化。
- 财报数据深度挖掘：对比上市公司最近几期财报，找出毛利率、研发投入、现金流的变化趋势和同行差异。
2. 财富管理与客户经营
- 客户资产与持仓分析：分析某家机构客户或重点零售客户的总资产、持仓集中度、收益贡献，为精准推荐与服务提供依据。
- 理财与基金销售排名：统计各渠道、各产品的销售数量与客户购买习惯，为产品开发与营销策略调整提供参考。
- 客户行为与风险识别：识别高净值客户流失风险、融资融券违约倾向等，支撑精准服务与风控预警。
3. 风险管理与合规
- 融资融券风险监控：实时跟踪融资融券余额、风险敞口、重点警示客户名单，支撑自动化预警与即时干预。
- 交易监控与异常识别：监测高频交易、内幕交易嫌疑、市场操纵行为，为合规部门提供快速报警与聚类分析。
- 流动性与对手方风险：分析债券、衍生品交易中的流动性状况和交易对手的信用风险。
4. 内部运营与数据治理
- 系统性能与数据质量监测：通过自然语言问答快速查询“本周数据延迟最高的三个系统”“元数据字段命名规范覆盖率”等运营指标。
- 员工销售与服务排名：按照交易量、新增客户、留存客户等多维度统计员工绩效，为绩效管理提供数据支撑。
这些场景的共同点是：
- 多源、异构、高频更新：行情数据秒级更新，财报数据月度更新，客户行为实时产生，需要在同一引擎下快速关联分析。
- 查询场景复杂多变：从“某行业估值排名”到“融资融券风险监控”，从“客户持仓画像”到“员工销售管理”，不同部门的需求差异极大。
- 对实时性和准确性要求极高：一个“今日成交量前十”的排名，市场部、风控部、合规部都要看，不能有数据口径不一致的情况。
核心挑战：多源、重算、高并发下的理财分析困局
在传统架构下，券商往往采用多套查询引擎并行，导致数据链路长、维护成本高、性能不稳定。面对高并发、多场景的复杂查询需求，尤其是理财、公募与客户联动分析时，多表关联查询容易出现响应慢、资源占用高的问题。
查询系统割裂
BI、API、指标平台、标签系统各自绑定不同的计算引擎，数据口径不统一，A 部门的“融资融券风险客户”和 B 部门理解的可能不一样，导致同一业务问题需要多条链路才能回答。
复杂查询性能瓶颈
一旦涉及多表关联、跨越多个数据源、需要复杂聚合的查询，例如“找出融资融券余额超过 1000 万的客户，关联其最近 30 天的成交数据、持仓结构、账户评级”，可能需要分钟级甚至更长的时间。
数据使用门槛高
大量业务人员不会写 SQL，只能通过固定报表或依赖数据团队帮忙查数，很难做到“想到就问、问了就算”。
AI 能力难以落地
虽然证券公司都在谈大模型、AI 投顾、智能客服等新场景，但是 AI 生成的 SQL 可能因为数据来源分散、字段名不统一而无法执行，同时，自然语言问数的结果解读需要复杂的后处理，难以形成自动化闭环。
基于 StarRocks 的统一查询与智能问答引擎
镜舟科技基于 StarRocks 打造了面向金融机构的统一查询与智能问数解决方案，从底层引擎到上层 AI 问答形成一体化架构。
第一层：统一高性能查询底座
以 StarRocks 作为统一分析引擎，接入行内核心业务库与数据湖的数据，承载 BI 报表、API 服务、指标与标签计算等多类型查询，替代多引擎并行架构。
- 通过列式存储与向量化执行，支持亿级数据秒级响应。
- 通过 CBO 优化器与智能执行计划，即使没有预先建设大宽表，也能高效完成多表关联查询。
- 硬件利用率更高，在相同或更少资源配置下，能支撑数倍的并发与更快的响应时间。
第二层：联邦查询与场景化预计算
- 利用 StarRocks 联邦查询能力整合行情、财务、交易、客户、风险等多源数据，为投研分析、风险监控、客户经营等场景提供统一入口。
- 对“沪深 300 成分股排名”“融资融券风险客户监控名单”“理财产品销售排名”“员工销售绩效”等高频复杂指标建立物化视图，进行预计算和缓存。
- 确保智能问数查询稳定在秒级，同时支撑高并发访问。
第三层：AI 问数与自然语言分析
在统一查询底座之上，引入大模型与上层 AI 问数应用，对接业务人员的自然语言问题，将其自动解析为 SQL 并在镜舟数据库中高性能执行，随后再将结果转化为易于理解的自然语言总结与图表。
通过底层镜舟提供的统一数据入口与极速分析能力，结合外层 AI 问数平台，对一系列金融特有语义进行识别与抽象，实现从问题理解、SQL 生成到结果解读的闭环，让业务人员在同一入口完成自助取数与分析。
案例：某大型金融机构的理财智能问答实践
某大型金融机构在理财与公募业务协同方面有大量分析需求，例如定期盘点“本季度新发理财产品的机构排名、重仓公募基金市值变化及爆款产品、重点机构客户的持仓结构调整”等。
在引入镜舟科技的方案之前，这些分析主要依赖多套 BI 报表与人工 SQL，涉及几十张业务表和外部数据表，分析周期往往以天为单位，难以支撑前台销售与投研团队的实时需求。
项目落地后，银行基于 StarRocks 构建统一查询引擎，将理财产品台账、公募基金持仓、机构客户信息等数据统一纳入一个高性能分析底座，并在此之上接入智能问数平台。
1. 引入 StarRocks 后，基于几十亿行交易明细表的复杂关联查询（如“某类特征客户的持仓盈亏分析”），响应时间从分钟级压缩至秒级。
2. 通过部署智能问数平台，超过一半的临时性取数需求（如各分支机构的业绩排名、特定客群筛选）由业务人员通过对话直接完成，数据团队不再是取数工具人。
3. 统一底座替代了原有的 HBase、Impala 等多套组件，但并发承载能力提升 3 倍，支撑开市期间的高峰访问。
这种从“查”到“问”的转变，正在重塑金融行业的数据文化与决策机制。不远的将来，“依赖数据驱动决策”将成为金融机构竞争力的核心组成部分，而掌握了“智能问数”的企业，将在市场竞争中赢得更多优势。
