财小福 AI 助手运营分析 Agent
面向产品运营人员、业务负责人/管理层等使用对象，通过自然语言获取已沉淀在数仓与指标平台中的标准指标；当用户提出分析类问题时，Agent 会先规划分析路径，将趋势、下钻和报告诉求拆解为多个标准指标 API 调用，再基于分析框架输出结论、优化建议和结构化数据分析报告。
产品运营人员：用于日常指标查询、转化/留存分析、活动复盘和运营周报生成。
老板 / 管理层：用于快速了解核心经营表现、异常变化、关键原因和下一步优化方向。
大模型负责理解问题、规划分析、解释结果和生成报告；真实数据统一通过指标 API / 标准指标 API 返回，保证口径一致、权限可控、可审计。
功能点
围绕产品运营人员和管理层的实际使用场景，展示财小福 Data Agent 可落地的核心功能点：指标查询、问题诊断和报告生成。
自然语言获取指标
识别指标、时间范围、业务对象和筛选条件，匹配指标字典后调用标准指标 API。
分析类问题诊断
用户提出“为什么下降/偏低/不高”时，Agent 按分析框架规划路径并调用多个相关指标。
生成分析报告
调用标准指标 API，基于模板生成核心结论、数据事实、问题判断和优化建议。
Agent 运行链路
。
用户提问
识别用户是在查指标、问原因、看趋势、做下钻，还是生成周期性报告。
任务识别
分类为指标查询、原因诊断、趋势解读、维度下钻、对比分析或报告生成。
语义解析
抽取指标对象、时间范围、业务模块、用户群体、维度和筛选条件。
指标口径匹配
映射到标准指标编码、口径说明、可用维度和同义词，不允许模型自由造指标。
参数补全
补齐统计周期、时间粒度、默认业务对象；低置信度或条件缺失时先澄清。
权限与口径校验
校验用户角色、指标权限、维度权限、脱敏策略、更新时间和数据可用性。
API 编排
按任务选择 query、trend、drilldown、funnel、retention、report package 等数据服务。
结果校验与生成
先校验返回数据完整性和异常值，再区分数据事实、分析判断和优化建议。
标准指标查询
目标是准确返回标准口径指标，大模型主要负责自然语言到结构化查询参数的转换。
- 适合问题：最近 7 天访问用户是多少？
- 输出重点：指标值、统计周期、指标口径、数据更新时间。
问题诊断分析
目标是围绕业务现象构建分析假设，并调用多个指标 API 验证，而不是让模型主观判断。
- 适合问题：为什么访问不少但发送用户不高？
- 输出重点：现象、数据依据、可能原因、优化建议、验证指标。
结构化报告生成
目标是模板 + 数据包 + 分析框架组合生成报告，报告中的数值来自标准指标 API。
- 适合问题：生成本周运营分析报告。
- 输出重点：核心结论、指标概览、趋势分析、问题诊断、下期关注。
交互 Demo
选择一个典型问题，查看 Agent 如何识别意图、规划 API、获取数据并生成分析结果。
指标语义层与 API 设计
指标语义层是 Data Agent 的“可控分析底座”：自然语言先映射到标准指标、标准维度、分析框架和报告模板，再由 Agent 生成标准指标 API 查询计划，避免模型自由造指标、自由归因。
接口原则：不单独封装趋势、下钻和报告数据包接口，统一由标准指标 API 承接数据查询，Agent 根据用户诉求动态生成多步查询计划。
覆盖访问、发送、转化、留存、任务完成
渠道、入口、版本、用户类型、意图等
漏斗、留存、趋势、下钻、AI 效果诊断
模板定义章节，Agent 拆解指标查询计划
| 指标编码 | 指标名称 | 同义词 / 业务黑话 | 计算方法 / 口径 | 可拆维度 | 默认 API |
|---|---|---|---|---|---|
| page_view_uv | 页面访问用户 | 访问人数进页面的人使用入口人数UV | 统计周期内访问财小福页面的去重用户数。 | 日期、渠道、入口、版本、用户类别、新老用户 | /api/metrics/query/api/metrics/querygranularity |
| page_view_pv | 页面访问次数 | 访问量打开次数PV | 统计周期内财小福页面被访问的总次数。 | 日期、渠道、入口、版本、用户类别 | /api/metrics/query |
| send_click_uv | 发送按钮点击用户 | 发送人数提问人数真正用的人开口用户 | 统计周期内点击发送按钮的去重用户数。 | 日期、入口、用户类别、意图类型、版本 | /api/metrics/query/api/metrics/querydimensions |
| send_click_pv | 发送按钮点击次数 | 发送次数提问次数消息数 | 统计周期内用户点击发送按钮的总次数。 | 日期、意图类型、用户类别、入口 | /api/metrics/query |
| visit_to_send_rate | 访问到发送转化率 | 开口率提问转化访问转发送 | 发送按钮点击 UV / 页面访问 UV。 | 渠道、入口、版本、用户类别、新老用户、首访意图 | /api/metrics/querymulti-metric plan /api/metrics/querydimensions |
| d1_retention | D1 留存 | 次留次日留存第二天还来 | 当日使用财小福后，次日仍使用财小福的用户占比。 | 新老用户、首次入口、首次意图、任务是否完成 | /api/metrics/querygranularity + cohort filter |
| task_completion_rate | 任务完成率 | 办成率解决率成功率 | 目标任务完成会话 / 任务型会话。 | 意图类型、工具类型、模型版本、用户类别 | /api/metrics/query/api/metrics/queryai_effect metrics |
| fallback_rate | 兜底率 | 答不上率不知道率失败率 | 触发兜底回复的会话数 / 总会话数。 | 意图类型、知识库、模型版本、渠道 | /api/metrics/queryai_effect metrics |
| 维度编码 | 维度名称 | 适用指标 | 枚举示例 | 分析价值 | API 参数 |
|---|---|---|---|---|---|
| channel | 渠道 | 访问、发送、转化、留存 | APP 首页、行情页、交易页、理财页、消息推送 | 判断用户从哪里进入财小福，识别高质量入口和低转化入口。 | dimension=channel |
| entry_source | 入口位置 | 访问、发送、访问到发送转化 | 首页悬浮球、搜索框、客服入口、运营 Banner、功能页推荐 | 拆解入口触达效果，定位“有曝光但不开口”的入口。 | dimension=entry_source |
| app_version | 版本 | 访问、发送、留存、任务完成 | v8.5.0、v8.6.0、v8.7.0 | 用于评估版本迭代、入口调整或首屏改版后的影响。 | dimension=app_version |
| user_type | 用户类别 | 访问、发送、留存、任务完成 | 新用户、老用户、活跃用户、沉默用户、高净值用户 | 判断不同用户群体的使用意愿和转化差异。 | dimension=user_type |
| intent_type | 意图类型 | 发送、任务完成、兜底率、转人工率 | 行情查询、功能导航、业务办理、规则问答、理财咨询 | 定位 AI 能力短板，识别高频但低完成的业务场景。 | dimension=intent_type |
| model_version | 模型 / Prompt 版本 | 任务完成、兜底率、满意度 | prompt_v1、prompt_v2、model_a、model_b | 用于 A/B 测试和 Prompt / 模型效果评估。 | dimension=model_version |
| 设计项 | 说明 | 示例 | Agent 如何使用 |
|---|---|---|---|
| 接口形态 | 每个指标对应一个标准查询能力，也可以通过统一入口传入 metric_code。 | /api/metrics/querymetric_code=page_view_uv | Agent 先完成指标语义匹配，再选择对应指标编码调用。 |
| 时间范围 | 通过 date_range 控制统计周期。 | start_date=2026-06-01end_date=2026-06-07 | 用于回答“最近 7 天 / 本周 / 上月”等问题。 |
| 时间粒度 | 通过 granularity 控制是否返回趋势数据。 | granularity=daygranularity=week | 用户问趋势时，Agent 不调用趋势接口，而是对同一指标传入时间粒度。 |
| 维度分组 | 通过 dimensions 指定分组维度；不传维度则默认汇总。 | dimensions=["channel"]dimensions=["user_type"] | 用户问“按渠道拆一下”时，Agent 对同一指标传入分组维度。 |
| 维度筛选 | 通过 filters 限定查询范围。 | filters={"channel":["首页"]} | 用户问“首页入口的新用户表现”时，Agent 转为筛选条件。 |
| 返回元数据 | 返回指标值的同时返回口径、单位、更新时间、支持维度和数据延迟。 | unit="人"data_latency="T+1" | Agent 在回答中展示口径和统计周期，避免只给数字。 |
| 用户诉求 | Agent 查询计划 | 调用方式 | |
|---|---|---|---|
| 查一个指标 | 调用一次标准指标 API | metric_code=page_view_uvdimensions=[] | |
| 看趋势 | 对同一指标传入时间粒度 | metric_code=page_view_uvgranularity=day | |
| 维度下钻 | 对同一指标传入分组维度 | metric_code=visit_to_send_ratedimensions=["channel"] | |
| 分析原因 | 根据分析框架生成多个指标查询任务 | page_view_uv + send_click_uv + visit_to_send_rate | |
| 生成报告 | 不需要指标查询计划接口 | 根据报告模板生成指标清单，分步调用标准指标 API | 核心指标 + 趋势粒度 + 维度分组 + 异常指标 |
| 问题类型 | 分析框架 | 需要指标 | 核心下钻方向 | 输出结果 |
|---|---|---|---|---|
| 访问到发送转化低 | 漏斗拆解 + 分子分母拆解 | 页面访问 UV、发送 UV、访问到发送转化率、首屏点击率 | 入口、渠道、用户类别、版本、意图类型 | 识别转化断点、影响最大的入口/人群、优化建议。 |
| D1 留存偏低 | Cohort 留存 + 首次体验分析 | D1/D7 留存、首次意图、任务完成率、兜底率、满意度 | 首次入口、首次意图、任务是否完成、新老用户 | 判断留存低是否来自首次价值感不足或任务失败。 |
| 使用率不高 | 曝光-点击-访问-发送漏斗 | 曝光 PV/UV、入口点击 UV、访问 UV、发送 UV | 入口位置、渠道、版本、新老用户 | 定位是触达不足、点击不足，还是进入后交互不足。 |
| 任务完成率低 | AI 能力链路拆解 | 意图识别准确率、工具调用成功率、兜底率、转人工率、响应时延 | 意图类型、工具类型、模型版本、知识库类型 | 判断问题来自知识、工具、路由、模型还是交互体验。 |
| 版本改版效果评估 | A/B Test + 前后对比 | 访问 UV、发送 UV、转化率、D1 留存、任务完成率 | 版本、实验组/对照组、渠道、新老用户 | 评估改版是否带来真实转化和留存提升。 |
| 模板类型 | 适用对象 | 核心章节 | 必选指标 | 图表建议 | 输出形式 |
|---|---|---|---|---|---|
| 运营周报 | 产品运营人员 | 核心结论、指标概览、趋势变化、问题诊断、下周动作 | 访问 UV、发送 UV、转化率、D1 留存、任务完成率 | 指标卡、趋势图、漏斗图、维度 TopN | 周报文本 / 页面卡片 |
| 管理层简报 | 老板 / 管理层 | 一句话结论、关键变化、主要风险、决策建议 | 核心规模指标、转化指标、留存指标、异常指标 | 核心 KPI 卡、异常指标列表、关键原因 Top3 | 摘要简报 / 汇报页 |
| 转化专项报告 | 产品经理 / 运营 | 转化漏斗、流失环节、维度拆解、优化方案、验证指标 | 访问 UV、发送 UV、转化率、入口点击率、首问成功率 | 漏斗图、入口对比图、用户类别对比图 | 专题分析报告 |
| 留存专项报告 | 产品运营人员 | 留存表现、分群差异、首次体验、问题判断、召回策略 | D1/D7/D30 留存、首次意图、任务完成率、满意度 | 留存矩阵、分群柱状图、首次意图占比 | 留存分析报告 |
| AI 效果评估报告 | AI 产品 / 运营 | 能力表现、失败类型、知识缺口、工具调用、Prompt 优化建议 | 任务完成率、兜底率、转人工率、响应耗时、满意度 | 问题类型分布、失败原因 TopN、版本对比 | 效果评估报告 |
报告生成能力
报告中的数值来自标准指标 API，模型负责结构化表达、结论归纳和建议生成。
匹配报告模板
识别“周报/月报/专题报告”，选择对应章节结构和分析框架。
拆解指标查询计划
根据报告模板自动生成指标清单、时间粒度、维度分组和筛选条件，再分步调用标准指标 API。
组装分析报告
基于多次指标 API 返回结果，输出核心结论、数据事实、原因判断、优化建议和下期关注指标。
权限、安全与可信输出
金融机构生产环境下，Agent 必须可控、可审计、可复核。
不查底表
Agent 不直接访问 ODS/DWD 明细表，只调用指标平台或 ADS 层封装后的标准数据服务。
不返回明细
默认只返回汇总指标；涉及客户、资产、交易等敏感维度时，必须权限校验和脱敏。
结论可追溯
区分数据事实、分析判断和优化建议；每个结论需要绑定指标依据和统计周期。