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客户不转化、内容不合规?AI 与 Agent 如何破解金融营销五大难题

  • 2025-05-14
    北京
  • 本文字数:3492 字

    阅读完需:约 11 分钟

客户不转化、内容不合规?AI与Agent如何破解金融营销五大难题

作者|徐小磊,广发银行信用卡中心商业智能负责人


在金融营销进入智能化 3.0 时代的当下,AI 与 Agent 已不再是锦上添花的“选配”,而是重塑客户洞察、决策效率和服务体验的核心驱动力。本文将结合行业演进、现实痛点与前沿实践,探讨 AI 技术如何为金融机构打造差异化竞争力,开启以“智能密度”为核心的新一轮营销升级。 

 

在将于 2025 年 6 月 27~28 日举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会(北京站),我们设置了「AI 在金融领域的应用和趋势探索」专题,由广发银行信用卡中心商业智能负责人徐小磊出品,聚焦“AI 在金融领域的应用案例 / 成果与趋势探索”,深入探讨金融 AI 应用案例分享、前沿趋势探索和行业特殊挑战。

欲了解更多内容,可访问大会官网:https://aicon.infoq.cn/2025/beijing/track/1805


很高兴在今天这样一个充满变革的时刻,能和大家一起探讨一个金融营销人都高度关注的话题:AI 和 Agent 如何深刻改变我们的工作,以及我们如何抓住这波浪潮,为企业建立真正的竞争壁垒。

回望与前瞻:金融营销的进化之路与 AI 的价值定位  

在我们这个行业摸爬滚打十几二十年,大家都亲身经历了金融营销的巨大变迁。从最早依赖网点、靠客户经理“跑断腿”的传统 1.0 时代,那时候效率低、覆盖窄,效果基本靠经验;到后来互联网兴起,我们进入了数字化 2.0 时代,有了 CRM,有了线上渠道,开始讲数据、讲精准,银行 APP、网银成了主战场,交易线上化率也确实上来了。但说实话,数据孤岛、体验割裂的问题一直没彻底解决,“千人一面”的推送还是主流,转化率提升也遇到了瓶颈。


而现在,我们正站在智能化 3.0 时代的门槛上,甚至可以说,一只脚已经迈进去了。以大语言模型和 Agent 为代表的 AI 技术,不再是小打小闹的辅助工具,而是成为了驱动营销变革的核心引擎。它的价值体现在哪里?我认为至少有三点:


  • 前所未有的客户洞察力

AI 能读懂结构化数据(交易流水、用户标签),更能解析非结构化信息(客户的聊天记录、语音语调、APP 上的浏览轨迹,甚至未来可能的情绪识别)。它能帮我们挖掘客户内心深处、连他们自己都没意识到的真实需求和意图。这种“读心术”级别的洞察,是我们过去做梦都想要的。


  • 实时和精准的智能决策

基于深度洞察,AI 能瞬间整合市场动态、客户状态、产品特性、合规要求等多维度信息,动态生成最优的营销策略——什么时间、通过什么渠道、用什么话术、推荐什么产品、匹配什么权益,真正实现从“千人千面”到“一人一策”的实时智能决策。决策效率和质量,是指数级的提升。


  • 高效和一致的服务执行

智能客服、虚拟数字人、智能外呼、自动化营销流程(RPA+AI),这些 Agent 可以 7x24 小时、不知疲倦地承担大量标准化、重复性的服务和营销任务,而且保证服务质量的一致性。这不仅极大地提升了效率、降低了成本,更重要的是,把我们宝贵的客户经理解放出来,让他们专注于更复杂、更需要情感链接的高价值服务。


放眼全球,AI 在金融营销领域的投入和应用都在飞速增长,很多头部机构在系统化、平台化建设上已经走在前面,AI 和 Agent 更加是刚需而非选配。

直面痛点:当前金融营销面临的核心挑战


为什么说 AI 和智能 Agent 是“刚需”而不是“选配”?因为它能解决我们当前面临的几大核心痛点:


  • 获客成本居高不下,转化效率亟待突破

流量红利消失,产品同质化严重,获客越来越难、越来越贵,一个零售客户的 CAC(客户获取成本)动辄上千块,大家心里都有数。传统渠道效率低,线上渠道转化难,投入产出比越来越不划算。怎么用更聪明的方式降本增效?这是摆在我们面前最现实的问题。


  • “懂你”太难,个性化体验仍是奢望

我们都说要“以客户为中心”,但很多时候还是做不到真正的个性化。推荐的产品客户不感兴趣,甚至反感;数据散落在各个系统里,客户在 APP 上刚做完风险测评,到网点还得再填一遍,这种割裂的体验伤客又低效。无法提供“恰到好处”的个性化服务,客户凭什么选择我们?


  • 产品太复杂,客户“看不懂、不敢买”

尤其像结构性产品、基金、保险这些,条款复杂、风险多样,别说普通客户,有时候我们自己人都得研究半天。客户理解不了,自然购买决策难、犹豫期长,买了之后也容易产生误解和投诉。怎么把复杂的产品用简单、直白、合规的方式讲清楚,消除信息不对称,这是建立信任的关键。


  • 合规“紧箍咒”与创新效率的平衡木

金融是强监管行业,营销的每一步都得小心翼翼,合规是生命线。但这往往也限制了创新的手脚,降低了效率。现在 AI 来了,AIGC 生成的内容会不会违规?算法有没有偏见?数据隐私怎么保障?这些新的合规挑战,要求我们在拥抱技术的同时,必须把风控做得更智能、更到位。


  • 营销效果“一笔糊涂账”,ROI 难以衡量

客户决策路径越来越复杂,线上线下触点多,到底哪个渠道、哪个活动带来了最终的转化?传统的归因模型说不清楚。效果评估不准,预算分配就容易“拍脑袋”,资源浪费严重。怎么科学地衡量营销投入的每一分钱,让价值清晰可见?


这些痛点,单靠传统的优化手段已经很难根治,必须借助 AI 和 Agent 这样的“新武器”。

智能驱动:AI 与 Agent 解决方案的实践与突破


解决上面问题的核心思路是构建一个强大的“智能营销中台”。你可以把它想象成我们营销体系的“大脑”和“中央厨房”:


底层是“数据基座”,打破数据孤岛,把内部(交易、行为、客服记录等)和外部(合作方、公开市场等)的数据汇聚起来,清洗、治理、打通,形成一个实时、全面的 360 度客户视图。这是所有智能化的基础。

中间是“智能引擎”,这里是 AI 算法和模型的核心阵地。有用于客户理解的,例如意图识别、情感分析,有用于预测的,例如流失预警、LTV 预测,有用于决策的,例如智能推荐、动态定价,还有知识图谱来存储和运用产品、市场、合规知识。大语言模型(LLM)、知识图谱、强化学习这些先进技术都在这里发挥作用。


上层是“服务与应用”,把智能能力封装成标准化的服务(API),支撑前端的各种营销场景。比如,更聪明的智能客服、能说会道的虚拟数字人、自动生成营销文案和海报的 AIGC 平台、能自主执行营销计划的自动化营销工具(MA)、以及能够协同作战的智能 Agent 系统。


这里的关键技术突破包括:大模型(LLM)+ RAG,让机器不仅能“听懂”我们的话,还能结合我们内部的知识库(比如产品说明、研究报告、合规条例)给出专业、准确的回答和建议;知识图谱,把散乱的知识点连接成网,让 AI 具备推理能力,能理解复杂关系,做出更靠谱的判断;智能 Agent 与多 Agent 协作(MAS),把不同的任务(如获客、活客、留存、风控、合规检查)交给不同的 Agent,让它们像一个团队一样分工协作,自动完成复杂的营销流程;隐私计算(如联邦学习),在保护数据隐私的前提下,实现跨机构、跨部门的数据合作建模,打破数据壁垒,提升模型效果。


实践是检验真理的唯一标准。行业里的标杆案例,它们已经用实实在在的成果证明了这条路的价值:某股份行的“数据中台”实现了对高净值客户的精准洞察,客户资产管理规模(AUM)显著增长;某理财子公司的“深瞳”智能推荐系统,将理财产品的转化率提升了好几倍,同时还降低了合规风险;某综合性银行利用 AIGC 平台,极大提升了营销内容的生产效率和效果,私域运营玩得风生水起。


这些案例告诉我们,AI 和智能 Agent 不是遥不可及的概念,而是已经能够带来巨大商业价值的现实生产力。

结语:拥抱智能,决胜未来


当然,我们也要理性看待,新技术并非万能药,依然存在一些问题,如下表所示。


展望未来,AI 与 Agent 在金融营销领域的进化方向会更加激动人心,更懂你的“多模态”交互,AI 将能更好地理解语音语调、图像视频甚至微表情,交互体验会更自然、更接近真人;更可信的“因果”决策,AI 不仅告诉你“是什么”,更能解释“为什么”,决策过程更透明,应对监管更从容;更自主的“进化”能力,Agent 会更聪明,能自我学习、自我适应,甚至跨机构协同,形成更强大的“金融智能体”;更实时的“边缘”响应,借助边缘计算,AI 决策和交互会更快,实现真正的“零延迟”体验;更高效的“人机”协同,AI 处理绝大部分标准化工作,人专注于复杂决策、情感关怀和战略创新,实现 1+1>2。


我们正处在一个激动人心的变革时代。AI 与智能 Agent 赋予了我们前所未有的能力,去更懂客户、更好服务、更高效运营。这场变革的核心,是从“资源驱动”转向“智能驱动”。


未来金融营销的竞争,不再仅仅是渠道、产品或价格的竞争,更是“智能密度”的竞争——谁能更有效地运用智能技术,构建起感知、认知、决策、行动的闭环,谁就能在理解客户、优化体验、控制风险上建立起难以复制的优势。抓住智能化转型的战略窗口期,构建起我们自己的“AI 原生”营销体系,关乎企业在未来十年、二十年的核心竞争力。



2025-05-14 10:454323

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