智启对公，共赢未来-对公AI落地路径探讨

--对公AI落地路径探讨 神州信息 数据资产总经理：张琨 对公AI场景落地实践 行业分析 01 行业分析 行业分析-对公金融在实现利润压舱石的作用 关键洞察 Ø信贷向“新动能”倾斜，科技型、绿色、普惠类贷款增速显著高于平均水平； Ø“优质赛道”争夺激烈，贷款竞争从“全面铺开”转向“重点领域聚焦”； Ø需根据不同区域产业特色制定差异化营销策略。 行业分析-挑战与机遇 通过行业调研发现，尽管银行发布了大量制度、政策和培训，但知识仍未能高效流动与使用，高质量的"金融服务方案"难以产出。由于缺乏语义检索和嵌入式助手，技术‘智能层’的缺失，导致技术工具重复建设。 主要问题归结 内容"可获取性"不足 •文件分散、缺乏统一标签分类•业务流程脱离知识库•缺少智能推送、更新不及时•无反馈与复盘机制 不 对 称 不 稳 定 低 效 率 技术"智能层"缺失 •缺乏语义检索/RAG支撑，关键词检索命中率低•缺乏嵌入式助手，关键环节无AI实时陪伴•缺少"场景化"模板，决策、授信、方案设计场景的文档、话术、计算模型未能一键生成 营销效果过度依赖个人经验，难以规模化复制 客户经理大量时间耗费在资料搜集和整理上 政策、专家经验与客户经理之间的信息鸿沟 信息过载，洞察难 效率瓶颈，转化难 困境与破局-AI重塑对公客户经理生产力 AI通过自动化执行、知识整合、内容生成与服务优化，将银行对公客户经理从繁琐事务中解放出来，实现了效率与工作生活质量的倍增。 信息过载，决策盲目 晨会规划凭经验，缺乏数据驱动海量资讯筛选难，客户研究效率低下 单兵作战，支撑薄弱 客户拜访准备不足，沟通难以直击痛点内部报告撰写耗时，跨部门协作成本高 客户经理的超级助理流程嵌入，赋能而非替代AI角色定位 提质增效，聚焦高价值的客户沟通与方案设计实现对公金融利润压舱石的作用终极价值 经验依赖，规模受限 新人成长周期长，优秀经验难复制客户关系维护不系统，精力透支严重 02 对公AI场景落地实践 AI赋能全景蓝图与落地场景 智能规划与洞察 动作：AI每日推送优先级任务与客户风险预警。价值：从被动响应到主动规划。 深度陪练与沟通辅助 动作：拜访前AI模拟对练，会谈中实时提示，会后自动生成纪要。价值：提升拜访准备度与沟通效率。 自动化报告与智能风控 动作：AI一键生成授信报告初稿，模型进行风险初筛。价值：释放文书压力，加速审批流程。 个性化学习与互动 动作：AI推送精准行业知识，辅助草拟标准客户互动信息。价值：驱动持续学习，系统化维护客户关系。 从“提效工具”到“业务引擎”的跃迁 AI在某城商银行在从“提高个人效率的工具”，逐步走向“重塑业务流程、承载决策协同的核心业务引擎”。 工具形态 助手形态 引擎形态 企业级AI大脑 •技术特征： •技术特征： 技术特征：裸LLM /工具类AI（ocr，人脸，asr，tts等）典型场景：•ChatBot问答、公开知识检索•通用文档撰写、代码辅助•基础数据分析 •像“大脑”一样统筹感知、学习、记忆、决策、进化；•像“大脑”一样调度企业的资源•能够随着应用自进化。 •以知识检索、报告生成为代表，将行内制度、知识库、报表等与大模型绑定•答案可溯源、可审计，符合金融行业要求 •典型场景： •内部知识检索•基于私域知识的报告生成•业务条线的规则核对、辅助审核 价值定位： •价值定位： •显著提升个人与团队效率•对核心业务流程的渗透仍有限，更多停留在“办公提效” •价值定位： 构建对公业务“端到端”的智能闭环 AI将不再是孤立的工具，而是贯穿“报告-授信-风险-审批”全流程的智能引擎，驱动业务模式重构。 贷后检查助手（试运行中） 放款审核助手（技术原型） 从偿债能力，信用行为与履约能力，企业运行稳定性及风险信号三大维度共12个细项对企业风险进行评估，并进行综合打分，按照分值不同输出正常、关注、预警、严重预警四个风险评估结果，并提供贷后关注建议。（制造业） 贷前尽调报告助手（开发中） （1）通过数智化转型项目实施，提升放款审核环节整体的人工替代率和风险识别率，缩短放款审核平均用时，降低人工判断风险点数量和操作复杂度，辅助人工提升作业质效。 对公智能营销 信贷尽调报告助手运用大模型技术，自动化整合银行内部核心、信贷等各种业务系统，征信、工商、税务等外部数据，通过注入专家经验并结合专家评分法，深度分析企业财务及信用状况，模拟专家决策过程，客户经理快速生成结构清晰、内容专业的信贷报告。（制造业与普惠） 为每个客户经理配备数字员工对公金融专家助手，打造客户画像、财务分析、政策助手、案例助手、产品助手、报告助手、行研助手、供应链分析、准入预判等多智能体矩阵,充分挖掘存量客户。通过AI技术赋能，实现业务知识的智能化问答与精准推送，解决传统人工查询耗时长、信息更新滞后等问题。 （2）通过“双模并行”技术实践，形成数智模型应用典型案例，积累相关经验作为其他领域数智化转型参考。 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 AI驱动的数智营销通过动态知识引擎和自进化能力，实现了知识的实时更新和产品适配精度的持续提升。在客户洞察方面，通过数据穿透和知识图谱，能够实时捕捉客户隐性需求并预测资金缺口，从而显著提升转化率。 底层逻辑 决策模式 服务效率 客户洞察 交互方式 传统对公营销 以线下拜访、电话沟通为主，服务响应存在时空限制。标准化产品手册难以满足个性化需求。 采用"规则引擎+人工经验"的线性决策，方案生成需多部门协作，耗时数天至数周。如信贷方案需多部门人工核对多项指标。 单客户服务成本高，客户经理大部分时间用于基础数据整理。文档审核依赖人工交叉核验，耗时长、效率低。 经验导向：依赖客户经理人工收集信息，分析维度单一且更新滞后，通常基于静态标签分类进行标准化推荐 线性工作流：基于"数据录入-标签分类-人工匹配"的线性流程，客户经理许多时间消耗在数据整理和填报环节。 AI大模型在几分钟内完成客户财务报告分析并生成方案辅助决策，效率显著提升。 动态知识引擎：通过NLP实时解析数据源，定期更新产业政策知识图谱。自进化能力：智能推荐模型定期优化参数，产品适配精度每季度提升。 数据穿透：通过知识图谱整合工商、税务、供应链等多维动态数据，实时捕捉客户隐性需求。预测客户资金缺口，提前生成定制化融资方案。 构建"数字员工+智能体"生态，结合历史交易数据生成可视化资产配置方案，给用户带来全新体验。 基于AI的文档工具可自动提取非结构化数据信息，检测文档中财务勾稽关系、合规问题，大幅缩短审核时间。AI批量生成营销话术，提升客户经理日均触达客户数。 大模型赋能流程提质增效-营销助手 •针对企业客户产品种类多、规则复杂、对客户经理专业知识储备要求高；获客难、流程慢、产品同、协同弱； 对公金融营销助手的产品定位 对公金融营销助手通过人工智能代理技术（多Agent），为客户经理提供对公金融领域的营销答疑指导和营销服务方案。 方案业务架构 核心业务方案是构建‘智能层’，将客户经理、渠道、产品、机制、工具这五大要素汇聚到“智能层”，以高质量的数据为基础，通过多智能体的加工，最终输出高质量的‘金融服务方案’，形成价值闭环。 当前助手集成行内外30+数据服务接口，沉淀xx标签、累计xx规则模型 对公业务最关注的数据是哪些？供应链、图谱分析，交易对手的分析对供应链、关系图谱的分析技术 方案特色 对公金融营销助手，本质上是一个“行业知识+ AI创意+营销策略+数据智能”四位一体的垂直领域解决方案。它不仅仅是工具，更是对公金融赛道上的“战略级赋能伙伴”，旨在解决“专业门槛高、内容创作慢、营销策略空、效果评估难”四大痛点，帮助客户“精准触达目标客群、高效传递产品价值、科学衡量营销成效、稳健把握市场机遇”。 A I内 容 引 擎 垂 域 知 识 库 场 景 化 营 销 数 据 洞 察 合 规 与 风 控 l营销效果追踪：可视化营销活动报告l客户画像洞察：深度理解目标客户lA/B测试建议：持续提升营销ROI l客户旅程映射：全旅程营销策略建议l营销活动模板库：丰富的场景化模板l渠道策略建议：差异化内容分发策略 l合规性审查：自动扫描预警风险内容l数据安全隔离：严格保密客户数据l版本追溯与审计：记录可查便于追溯 l智能内容生成：一键生成专业营销文案l个性化定制：基于品牌定位的专属物料l多模态创作：一站式内容创作解决方案 对 公 金 融 营 销 助 手 "行 业 知 识+ A l创 意+营 销 策 略+数 据 智 能"四 位一体 的 垂 直 领 域 解 决方 案 对公金融营销助手示例