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。