AI银行进化论 | 数智营销工具链重绘银行对公作战图谱

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AI技术如何重塑银行对公业务？解析数智营销工具链的变革力量。

核心内容：
1. 数智化时代银行对公业务面临的挑战与困境
2. AI驱动的数智营销工具链如何助力银行突破传统营销效能
3. 银行对公业务数智营销的本质：工具革命与认知升维

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、数智化时代浪潮下银行对公业务营销面临的挑战

在数智化时代浪潮下，商业银行对公业务正经历着“服务价值重构”与“决策范式迁移”的双重变革。传统“扫楼式营销+模板化方案”的模式已显疲态，客户经理人均服务企业数超50家的重压下，暴露出客户触达效率低、需求洞察滞后、方案同质化严重等问题。据彭博智能（Bloomberg Intelligence）报告显示，随着人工智能蚕食目前由人工完成的工作，未来三至五年内银行业或将面临20万人规模的岗位结构调整。银行对公客户经营面临前所未有的挑战：

图1 数智时代银行对公营销面临的挑战

二、AI驱动的数智营销工具链是银行应对挑战的有力武器

我们观察到，AI驱动的数智营销正重塑银行业的竞争格局，其通过轻量化的AI工具链实现了从客户洞察到策略优化的全链路升级。以智能客户分群与触达工具为例，某银行引入联邦学习技术^①整合内外部数据，结合实时行为分析系统，构建动态客户标签体系，交叉销售成功率增加28%。在轻量化营销辅助工具应用中，某股份行通过NLP技术扫描企业公开信息，自动生成供应链核心企业的融资需求清单，并利用AI动态话术生成器有效提升了外拓成功率。而AI营销陪练工具的创新实践更显著提升员工服务能力——某金科公司“AI智能陪练”系统，通过数字人模拟真实业务场景，结合情绪识别与合规性反馈，使某银行新员工首月话术违规率降低23.8%。

①释义：联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。

在内容生产端，生成式AI大幅降低创作成本。某股份行基于大模型技术，结合LPR政策热点自动生成“存款+理财”组合营销方案，并借助AI快速制作科普短视频，使活动次月客户留存率明显提升。针对垂直行业，某国有大行开发的供应链可视化看板，通过分析企业客户关系图谱，精准识别上下游融资需求，推动对公存款转化率提升。此外，在营销效果优化环节的突破尤为显著，某股份行应用Uplift模型^②区分企业客户敏感群体，通过因果推断算法将营销转化率提升1.38倍，同时降低了对公客户打扰率。

②释义：Uplift模型，是一种用于量化营销活动、干预措施或策略效果的数据分析建模方法，它能够识别和预测哪些个体在接受某项干预后会产生最大的增益，属于因果推断方法之一。

图2 银行业数智营销的场景和工具链应用案例

上述这些实践印证，AI驱动的数智营销工具链通过数据升维（如动态标签画像）、决策升维（如博弈推演）和服务升维（如虚拟营业厅），正在帮助银行突破传统营销的效能天花板，展现出数智化跃迁的核心竞争力。

 三、银行对公业务数智营销的本质不仅是工具革命，更是认知升维

可以预见，生成式AI与营销自动化的融合正掀起越来越多的创新浪潮。区别于传统RPA机械执行既定规则，构建AI驱动的数智营销工具链的底层逻辑，是通过“感知-思考-决策-行动-反馈”的闭环架构，无缝兼容和调用既有的系统或工具，实现四方面跃迁，如下图所示。

图3 AI驱动的数智营销与传统营销的差异

四、AI驱动的数智营销工具链作战图谱与实现路径

传统的银行对公营销模式存在客户触达效率低、需求洞察滞后、方案同质化严重等痛点。AI大模型技术的出现为解决这些问题提供了新的思路。我们提出“AI驱动的对公营销七步作战图谱”，旨在利用AI技术重塑营销全流程，实现从粗放式经营向精细化运营的转变。其整体框架如下：

图4 银行对公数智营销作战体系框架

《七步成诗：对公业务营销价值流的AI时刻》

• 第一步：潜客筛选——从“盲目撒网”到“精准制导”

作战目的：改变传统粗放模式，转向智能化客户甄别，旨在打造一套基于AI的精准客户靶向筛查系统，大幅度提升优质潜在客户的捕获率。

资源盘点：利用行内存量客户、外部商圈合作等收集潜客名单，例如：

a. 已有名单类：包括银行内部CRM系统沉淀的客户数据、历史营销活动名单、以及通过外部渠道（如工商信息、行业协会等）获取的潜在客户名单。

b. 已有市场类：包括银行已有的市场活动、行业研讨会、线上推广、线下商圈走访等渠道积累的客户线索。

筛选技巧：利用数智工具进行多维度客户标签分析和筛选模型构建，实现精准筛客，筛选维度根据应银行自身特点确立，通常包括按客群、按人脉、按产业等，例如：

图5 潜客筛选维度示例

AI应用机会：AI大模型能够处理海量结构化和非结构化数据，进行深度学习和特征识别，大幅提升潜客筛选的效率和精准度，将营销人员从繁琐的名单筛选工作中解放出来，专注于高价值客户的拓展；同时，针对过往业务吐槽的“营销模型算法黑箱，推荐结果看不懂、有效性存疑”等问题，应充分考虑推荐原因的“可解释性”，利用SHAP^③等方法让业务“看的清、有信心”。

‌③释义：SHAP（SHapley Additive exPlanations）‌是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法，它基于博弈论中的Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。

• 第二步：需求洞察——从“经验推断”到“数据透视”

作战目的：打破经验主义壁垒，构建基于AI的数据驱动型客户洞察体系，实现从表层需求挖掘到深层动机解析的跃迁，为精准营销奠定基石。

画像标签：基于多源数据构建全面的客户画像，例如：

图6 需求洞察画像示例

需求推演：利用数智工具进行需求预测和挖掘，例如：

a. 显性需求：企业明确提出的金融服务需求，如贷款、存款、结算等。重点分析历史业务数据、客户沟通记录，识别显性需求。

b. 隐性需求：企业潜在的、未明确表达的需求，如供应链金融、跨境金融等。考虑结合企业经营数据、行业趋势，预测隐性需求。

c. 创造需求：基于对行业发展趋势和客户业务痛点的洞察，为客户提供前瞻性的方案或报告，创造新的业务机会。分析行业趋势、政策法规，挖掘潜在的创新业务模式。

AI应用机会：AI大模型具备强大的自然语言处理（NLP）能力和知识图谱构建能力，可以从海量文本数据（如企业年报、新闻资讯、社交媒体信息）中提取关键信息，构建更全面、更立体的客户画像，实现更精准的需求洞察；同时，针对过往客户画像静态，更新时效性不足的问题，应利用模型建立动态优化和自动刷新的机制，让画像保鲜。

• 第三步：产品匹配——从“静态铺货”到“千人千面”

作战目的：摒弃人找产品的模式，构建AI驱动的动态产品适配引擎，实现产品与需求的即时、个性对接，最大化提升产品触达效率和适配度。

组合逻辑：基于客户画像和需求预测，进行产品动态组合，例如：

a. 目标导向：根据客户的业务目标和发展阶段，匹配相应的金融产品组合，如初创企业侧重融资支持，成熟企业侧重资产管理和全球化布局。

b. 组合原则：遵循风险匹配原则、收益最大化原则、客户体验最优原则，进行产品组合设计。

配置指南：为营销人员提供产品组合配置指南，包括产品选择、额度配置、期限匹配等建议，提升产品推荐的专业性和效率。例如：

a. 产品适配：针对不同类型企业客户，进行差异化产品组合推荐：

b. 企业客户分层组合：针对大型企业、中小企业、小微企业等不同规模客户，提供定制化的产品组合方案。

AI应用机会：AI大模型可以学习银行的产品知识库、历史销售数据、客户偏好数据，构建智能产品推荐模型，实现产品与客户需求的精准匹配和动态组合，提升产品推荐的个性化和智能化水平。同时，针对过往以单一成交转化率为跟踪指标的情况，应考虑建立多渠道、多维度的反馈机制，及时收集前线声音，让推荐具备进化的养分，稳步提升。

• 第四步：方案呈现——从“手工制作”到“智能速创”

作战目的：解放人工创意束缚，构建AI驱动的营销方案助手，实现从构思到生成的全流程智能化加速，缩短耗时、提升个性化水平和市场竞争力。

方案逻辑：基于客户需求和产品组合，构建智能营销方案生成框架，例如：

图7 营销方案逻辑示例

生成范式：构建智能方案生成范式，快速生成个性化营销方案，例如：

图8 营销方案生成范式示例

AI应用机会：AI大模型具备强大的文本生成能力，可以根据预设的方案模板、客户画像和产品组合，自动生成结构完整、内容丰富的营销方案，并支持个性化定制和快速迭代，大幅提升方案制作效率和质量。

• 第五步：转化成交——从“刚性让利”到“弹性议价”

作战目的：突破单一促销的局限，引入AI博弈策略助手，指导动态议价，实现成交策略的智能迭代升级，掌控成交节奏，实现客户高效转化。

博弈路径：将营销过程视为与客户的博弈过程，制定动态成交策略，例如：

图9 转化成交思维示例

销售方法：借鉴成熟的销售方法论，结合数智技术进行优化，例如：

a. FABE推销法：即产品特性（Features）、产品优势（Advantages）、产品益处（Benefits）、证据支持（Evidence），将这些方法论与客户画像、需求洞察工具等结合，实现更精准的客户触达和成交转化。

AI应用机会：AI大模型可以模拟客户决策过程，分析不同成交策略的效果，事前预演陪练，事中为营销人员提供最优的成交策略建议，事后并根据客户反馈和市场变化动态调整策略，提升成交转化率。

• 第六步：争议管理——从“应激回复”到“预判沟通”

作战目的：超越被动式异议解答，构建AI赋能的预演陪练和实时话术助理，将客户异议扼杀在萌芽状态，显著降低沟通阻力，提升营销流畅度。

争议预判：基于客户画像和历史数据，预判客户可能提出的异议，例如：

图10 争议预判内容示例

灵活应对：根据客户对话的语气、语调和问题，实时分析客户情绪，灵活调整应对策略，提供个性化的解决方案。

AI应用机会：AI大模型可以分析历史客户沟通记录、异议处理案例，学习有效的沟通话术和技巧，为营销人员提供智能化的异议处理建议，提升应对客户异议的能力。同时，基于高频场景提前预判客户可能提出的异议，储备多套预案和话术，做好充分准备。

• 第七步：长效经营——从“流量变现”到“互相成就”

作战目的：构建客户全生命周期价值运营体系，升华客户关系，从“交易对象”转变为“长期伙伴”，实现客户忠诚度和NPS（净推荐值）的飞跃式提升。

心态转变：营销人员需要转变传统销售心态，树立长期经营理念，例如破除短视思维、培养伙伴心态、修炼共情能力、保持专业精进、管理负面情绪等。

关键动作：通过持续的客户关怀和互动，提升客户粘性和忠诚度，例如：

a. 一周一信息：定期向客户推送行业资讯、产品动态、节日问候等信息。

b. 一月一电话：每月与客户进行电话沟通，了解客户需求和反馈。

c. 一季一面谈：每季度与客户进行面对面交流，深入沟通业务合作。

d. 一年一回馈：每年为客户提供专属回馈和增值服务，感谢客户的支持。

AI应用机会：AI大模型可以构建智能客户关怀体系，根据客户画像和行为数据，自动化生成个性化的关怀内容，自动按上述关键动作进行定向推送，并根据客户反馈进行优化，提升客户关怀的效率和效果。同时，利用AI工具准备完整的“弹药库”，供一线业务随时武装，例如：

图11 营销弹药库示例

结语

不可否认，生成式AI和营销自动化技术的进步为银行的对公营销带来了巨大的变革机遇。通过构建AI驱动的数智营销工具链，银行可以实现对公营销流程的自动化、智能化和个性化，大幅提升营销效率、精准度和客户体验。然而，数智工具链的建设和应用也面临诸多挑战，需要银行从数据、技术、人才、组织文化等多方面进行系统性布局和持续投入。建议银行应积极拥抱AI技术，将构建数智营销工具链作为战略重点，加大资源投入，加强跨部门协作，积极探索创新应用，逐步构建起以AI驱动的、高效协同、以客户为中心的对公营销价值方程式。

作者