金融业作为国民经济的重要支柱，具备大规模数据资源和多元化应用场景，探索运用大模型智能体实现业务流程的自动化与智能化升级，不仅能够提升金融服务的效率和质量，也为社会经济高质量发展提供更强大的金融支持。在此背景下，本文聚焦商业银行数字化转型的典型应用场景，针对传统数据分析报告生成流程中数据采集渠道分散、指标计算人工介入成本高、多维关联分析效率低下、报告内容动态更新滞后等痛点问题，探索开展基于大模型智能体技术的金融创新应用，有效提升金融数据分析报告生成的效率和准确性，为数字金融发展注入新动能。

（来源：金融电子化）