Aufbau eines KI-gestützten Lending-Analytics-Assistenten auf Snowflake
Über den Kunden
Unser Kunde ist ein führender US-amerikanischer Fintech-Kreditgeber, der technologiegestützte Finanzierungslösungen für kleine und mittelständische Unternehmen anbietet.. Mit der Ausweitung des Kreditgeschäfts erzeugte das Unternehmen auf seiner Snowflake-Datenplattform zunehmend größere Mengen an Daten aus Kreditvergabe, Kreditverwaltung, Portfoliomanagement und Kundeninteraktionen. Die Fachbereiche benötigten einen schnelleren Zugriff auf verlässliche Erkenntnisse, ohne für jede Reporting-Anfrage auf technische Ressourcen angewiesen zu sein.
Projektübersicht
Der Kunde hatte in ein modernes Snowflake Data Warehouse mit kuratierten Lending Data Marts investiert. Dennoch waren die Fachanwender weiterhin auf Analysten angewiesen, um SQL-Abfragen zu erstellen, Berichte zu generieren und operative Fragestellungen zu beantworten.
Sigma arbeitete mit dem Kunden zusammen, um eine KI-gestützte Conversational-Analytics-Lösung zu entwickeln, mit der Fachanwender Governance-konforme Kreditdaten sicher in natürlicher Sprache abfragen können. Die Lösung nutzt Snowflake Semantic Views, Cortex Analyst, Cortex Agents und wiederverwendbare Agent Skills, um präzise, nachvollziehbare und rollenbasierte Business Insights bereitzustellen und gleichzeitig die Enterprise Governance aufrechtzuerhalten.