案例名称

零售客户洞察智能体

案例简介

针对银行零售客户经营存在分析门槛高、客群构建效率低、洞察与营销脱节、商机挖掘依赖人工经验等行业痛点，中原银行创新打造基于大模型技术的客户洞察智能体。项目融合大模型意图理解、任务编排、智能生成能力，结合银行数据标签体系与业务规则，通过自然语言交互实现客群圈选、客群洞察、客户 360°深度解析，覆盖资金、持仓、趋势、风险、商机多维度分析。构建“找客—识客—懂客—拓商机—防风险—定策略—助营销”全链路智能经营闭环，实现客户经营从人工分析向人机协同、从被动查询向主动洞察、从数据赋能向“数据+智能”双轮驱动的跨越式升级，有效提升客户经营效率与营销转化质效，推动银行客户经营模式向智能化、精细化方向转型，为数字金融高质量发展提供实践参考。

创新技术/模式应用

本项目以大模型技术应用为核心智能引擎，融合意图理解、任务规划、智能推理、数据分析与银行业务知识体系，创新打造面向客户经营的智能助手。通过构建对话式交互入口，使业务人员能够以经营目标驱动AI赋能，完成从客群发现、客户洞察、商机挖掘到营销触达的全流程智能化作业。项目突破传统客户经营依赖人工取数、规则分析和经验判断的模式，推动客户经营由“人工分析、被动响应”向“AI自主分析、主动经营”转变，实现数据、模型与业务场景的深度融合，形成大模型赋能客户经营的新型智能化应用模式。

1. 创新技术：构建大模型驱动的智能体应用架构，主要包括“智能交互—大模型推理—AI能力编排—统一数据服务—数据底座”五层架构。大模型负责意图识别、任务规划、推理分析和内容生成，通过AI能力编排自主调用客群构建、客户画像、资金分析、趋势分析、持仓分析、营销线索、商机挖掘、风险识别等专业能力。智能体通过统一数据服务平台获取内外部数据，实现“自然语言—业务语义—数据能力—智能分析”的可靠转换，兼顾分析效率与数据安全、权限管控和过程可控。

2. 创新模式：构建大模型驱动的人机协同式智能经营模式，将大模型的意图理解、任务规划、能力调用、推理分析和结果生成能力融入客户经营全过程，使AI能够围绕业务目标自主理解需求、自主拆解任务、自主调用分析能力、自主发现经营机会并形成经营建议。一是自主客群构建，自然语言驱动客群解析、客户筛选、名单生成，实现从“人工找数据”向“AI自主找客户”转变；二是自主洞察分析，针对客群和单客自主开展画像、资金、趋势、持仓分析，识别变化并形成可解释洞察；三是自主商机经营，围绕存款、贷款、财富场景主动识别商机并形成经营建议；四是经营风险协同，同步识别交易、限额、流失、信用、资金错配风险，实现机会与风险协同决策。

通过上述创新实践，将传统“人工取数—建模分析—客群筛选—商机挖掘—营销策划”流程升级为“业务目标输入—AI自主规划—能力自主调用—智能分析判断—经营决策辅助”，有效降低客户分析门槛，提升客户洞察、商机发现和经营决策能力，推动银行数据、智能与业务场景深度融合，释放数字金融智能化应用价值。

项目效果评估

项目面向客户经理、经营管理人员和数据分析人员，聚焦客群挖掘、客户洞察、精准营销、商机发现和风险管理等关键场景，通过大模型智能助手赋能客户经营全流程，显著提升业务人员分析效率、客户服务能力和经营质效，推动客户经营向智能化、精细化方向持续升级。

1. 应用规模扩大：智能经营加速普及。项目上线以来，累计服务用户790余人，月活用户150余人，累计生成经营客群1900余个、客户名单7.5亿人次，覆盖存款、贷款、财富等业务场景，形成规模化、常态化应用。

2. 客群挖掘提效：从人工筛选到AI智能发现。业务人员通过自然语言描述经营目标，AI自动完成规则解析、客户筛选和名单生成，客群挖掘时间由20分钟缩短至2分钟，耗时缩短90%，显著降低数据使用门槛。

3. 分析效率提升：从人工分析到智能洞察。AI自动开展客户画像、资金流动、指标趋势、持仓结构等分析并生成智能洞察，单客/客群分析时间由1小时缩短至5分钟，耗时缩短91.7%，有效提升客户洞察和经营决策效率。

4. 商机挖掘增强：从被动营销到主动经营。围绕存款、贷款、财富等场景，AI主动识别潜在商机并输出目标客户、商机原因及经营建议。累计挖掘商机客群96个，触达43万余户，推动数据价值向经营成果转化。

5. 经营风险协同：从单一经营到机会风险并重。将交易、非柜面限额、流失、信用及资金错配等风险纳入客户经营分析，在发现经营机会的同时识别潜在风险，提升经营决策的全面性和审慎性。

6. 模式价值提升：从单点应用到规模化智能经营。项目推动客户经营模式由传统的数据分析支撑向智能化经营协同转变，实现业务人员使用方式、分析流程和经营决策模式的全面升级。通过在实际业务场景中的持续应用，形成可复制、可推广的大模型赋能银行客户经营新范式，为银行业数字金融智能化转型实践提供示范参考。

责任编辑：佟桃梨