一、低利率环境的挑战与契机

在国内外多重因素影响下，近年来我国的利率不断下行。截至2025年三季度末，中国商业银行净息差收窄至历史低位，传统存贷息差盈利模式遭遇系统性冲击。在低利率成为新常态的背景下，经营发展韧性成为银行穿越周期的核心能力，而数字化运营与AI技术的深度应用，日益成为这一能力的关键支撑。

二、数字化运营及AI技术的应用在低利率时代的价值体现

金融业高数据密度、强规则性的特性，与AI的复杂算法能力与高效处理模式高度适配。将数字化与AI深度嵌入业务全流程，可在前台营销、中台风控、后台运营三大领域形成“提质、增效、降本”的聚合效应，对冲低利率带来的经营压力。

（一）前台智能营销：重构获客模式，优化营收结构

低利率时代的盈利压力促使银行业务发展逻辑从“产品驱动”向“客户价值驱动”转变。

1.精准客户洞察是智能营销的基础。通过构建可实时迭代的标签体系与聚类分析模型，在符合监管要求的前提下打通行内数据壁垒，融合基础属性、交易习惯、风险偏好及场景诉求等多源信息，引入外部合规数据源，形成全面的客户数据资产。同时，应用深度学习、联邦学习、实时特征工程等技术，实现客户画像的持续细化和动态更新。AI算法通过聚类和关联规则分析，识别客户金融需求的关键节点，为交叉营销提供数据依据。这种技术赋能的客户洞察，推动营销范式由“产品—渠道—客户”的线性推送，转变为“客户—场景—产品”的逆向匹配，确保服务策略与客户需求同步演进。

2.智能化触客与转化形成服务闭环。在客户交互环节，AI技术可实现“触客-沟通-转化-维护”全流程覆盖：外呼场景中，语音实时转写可捕捉客户意图关键词（如“有闲置资金”），大模型通过提供精准的知识支持、方案建议，推送适用营销内容；在线上渠道，智能提示框能根据用户浏览行为（如在“信用卡分期”页面的停留时长）触发定制化优惠信息。服务结束后，系统自动生成包含业务类型、客户关注点等结构化摘要，助力后续跟踪服务。

3.伴随式服务培育长期价值。低利率环境下，企业与个人对资产保值与增值的需求显著上升，财富管理业务日趋多元化。AI技术推动财富服务从单一产品销售升级为“全程伴随式”管理，面对市场波动与客户财富周期变化，依托AI模型持续追踪市场动向与组合风险敞口，解析客户现金流与风险偏好，输出个性化资产配置方案，实现动态干预与主动适配，开展贴身管家式客户维护。此类深度服务不仅增强了客户忠诚度，也带动了财富管理、保险代销等中间业务的发展。

（二）中台风险管理：精准管控风险，稳定资产质量

低利率环境伴随信用门槛下移与优质资产稀缺，加剧了风险管理的复杂性，通过引入AI数字化技术，重构风险识别、评估与处置流程，实现风险管理从“事后补救”向“事前预警”、“事中控制”的转变，降低风险成本。

1.智能审批提升效率与精度。传统审批是“规则+人工”串行作业，边际成本随业务量线性上升。AI 将流程重构为“数据—模型—决策”并行框架。制度层面：将监管合规要求嵌入可解释层，确保模型输出与现行制度同频；算法层面：采用集成学习混合网络，兼顾刚性规则（如监管明确的风险指标）与柔性特征（如海量数据中隐含的风险信号），提升风险识别力；成本层面：审批时效从天级压缩到分钟级，这种效率跃升既压降了运营支出，也契合客户对时效的要求。

2.动态风险监测筑牢预警防线。传统风控模型多依赖于静态、滞后的财务数据与历史违约记录，在宏观经济波动期预测能力明显减弱。AI驱动的智能风控体系通过构建利率风险预警、信用评估等模型，对客户的交易数据、行为模式及关联网络进行动态分析。实时捕捉异常交易并预警潜在风险，形成动态、高维度的客户风险画像，实现从“统一标准”的规则管控向“因客定价”的精准风控转型，使风险成本从固定支出转变为可调控变量。

3.合规与压力测试强化韧性基础。AI大模型擅长处理海量非结构化文本的特性，在合规监控领域发挥重要作用，可自动扫描分析合同、凭证、交易记录等资料，识别合规风险点，监测交易行为的合规性，降低操作风险与合规风险。同时，智能模型可模拟不同经济周期、利率波动等情景，前瞻性预判对资产质量、盈利能力的潜在影响，协助制定精细化应对策略。

（三）后台运营优化：实现降本增效，夯实发展基础

数字化运营与AI技术的结合，推动后台从“人工密集型”向“智能驱动型”转型，实现了运营效率与服务质量的双重提升。

1.流程自动化释放人力价值。RPA（机器人流程自动化）与AI的融合应用，使大量重复性、标准化的后台业务实现全自动处理。在授信审批、合同核验、放款操作、报告撰写等环节，智能系统可替代人工完成数据录入、校验、比对等工作，不仅减少了人为差错，更将员工从繁琐事务中解放出来，投入到高价值的客户服务与创新设计中。

2.智能化客服提升服务效能。后台客服体系的数字化升级实现了服务的全天候、高效率覆盖。AI驱动的智能问答系统能够快速响应客户咨询，通过自然语言处理技术理解复杂问询，并结合知识库提供精准答案，可高效回答标准化问题，并能进行有深度、具情感、个性化的多轮对话，大幅提升了客户满意度与服务效能。

3.数据与技术整合强化支撑能力。银行通过构建AI中台，整合OCR、生物识别等技术，实现了数据资产化与业务流程智能化的深度融合。后台系统不再是孤立的“信息孤岛”，而是形成了互联互通的数据支撑网络，为前中台的精准营销与高效风控提供实时、准确的数据服务。这种技术架构的优化，不仅提升了单个业务环节的效率，更实现了全流程的协同增效，为银行的集约化发展奠定了技术基础。

三、结语

低利率环境正深刻重塑银行业的竞争格局与发展路径。数字化运营与AI技术不再仅是效率工具，而已成为构建银行新型经营韧性的战略支点。展望未来，持续推进技术赋能、培育动态适应能力，将是银行业在复杂经济周期中行稳致远、实现高质量发展的有力保障。（文章系作者投稿，文中内容不代表电子银行网观点和立场）

责任编辑：方杰