商业银行基于AI智能体探索营销活动一站式部署

AI智能体（AI Agent）是具备自主感知、决策与执行能力的智能实体，能够通过算法、数据与环境交互完成特定任务。在金融科技领域，AI智能体并非简单的自动化工具，而是通过机器学习、自然语言处理等技术构建的“数字员工”，可模拟人类思维模式，实时分析海量数据并动态优化决策。其核心价值在于将传统金融服务的“被动响应”升级为“主动服务”，以前瞻性、个性化能力重构客户体验与业务效率，成为银行数字化转型的新引擎。 

一是自然语言处理（NLP）。AI智能体的核心能力之一是理解、生成和处理人类语言。通过自然语言处理技术，AI智能体能够进行语义理解与文本生成，通过识别上下文准确理解用户的意图，并根据需求生成自然流畅的文本，回复用户的问题。

二是自主决策推理。AI智能体能够基于感知到的信息和提示词工程中预设的目标进行自主决策，并通过机器学习模型和推理算法综合考虑任务的复杂性、执行时间、资源限制等因素，生成任务规划方案。

三是任务执行能力。AI智能体通过敏捷调用业务系统API、函数工具库等可调度的技能插件工具，扩展大模型边界，实现复杂场景的任务执行，为用户提供完整的解决方案。 

AI智能体为商业银行营销带来两大突破性价值：一是需求精准转化。借助大模型技术，AI智能体可解析营销人员的自然语言指令，并通过自动调用插件检索产品亮点、客户画像、活动策略等知识库，将抽象需求转化为可执行的营销活动部署流程，解决传统模式下“经验依赖高、试错成本大”的痛点；二是操作极简普惠。AI智能体可通过对话式交互引导用户输入营销活动关键信息，将复杂表单填写操作压缩为“一句话部署”，大幅降低工具使用门槛。基于此，银行依托AI智能体打造“营销活动部署助手”，并取得了较好效果。

依托三大核心能力，AI智能体将传统营销活动部署拆解为“意图解析-策略生成-敏捷执行”的智能闭环。首先是意图解析，AI智能体的自然语言处理技术通过多轮对话精准提取营销人员输入的关键词，识别核心意图并自动引导至“产品找客户”或“客户找产品”业务场景；其次是策略生成，AI智能体的自主决策推理能力将基于业务场景目标生成部署决策，把任务拆解为产品筛选、客群匹配等可量化子任务链，生成完整活动部署规划路径；最后是敏捷执行，AI智能体的任务执行能力支持通过调用API接口与函数工具库，自动化完成产品检索、规则计算等各项子任务的复杂操作，形成端到端解决方案，实现从策略设计到部署的全流程智能化升级，显著提升营销效率与精准度。

“营销活动部署助手”正是这一集大成者：它将AI智能体的理解力、决策力、执行力与银行现有系统工具无缝融合，将营销活动部署升级为“对话驱动、一站式闭环”的智能范式（如图1所示）。整体流程轻量化、便捷化，有效提升营销人员体验。

图1 营销活动部署助手框架

（1）对话交互

在营销活动部署过程中，“营销活动部署助手”通过自然语言处理（NLP）与深度学习技术实现对话交互。首先，助手通过大模型解析用户输入的自然语言，精准识别意图并提取关键实体（如产品名称、活动时间）。随后，助手基于上下文感知的多轮对话管理模块动态规划交互路径，通过主动提问或澄清引导用户补充信息，逐步完善活动方案所需参数，最终，助手通过生成式模型输出简明反馈，确保交互过程符合用户认知习惯，降低操作门槛，提升部署效率。

（2）智能规划

“营销活动部署助手”通过提示词工程明确其角色定位与任务目标，依托预配置大模型的任务解析能力将部署流程拆解为多层级子任务，并基于上下文感知与意图识别动态构建任务图谱，通过强化学习与规则引擎协同优化执行路径，过程中结合实时反馈（如用户修正或数据冲突）触发任务计划动态调整，实现部署流程的自适应优化。

（3）技能协同

“营销活动部署助手”通过模块化技能调用与跨系统协同实现高效执行，其核心架构采用插件化设计。在执行产品检索任务时，助手触发知识检索插件，通过语义向量化技术将营销外挂知识库（如产品适配库）中的信息转换为高维向量，基于向量搜索的方式实现毫秒级精准匹配，快速输出TopN相关产品。在产品客群匹配场景中，助手通过调用其他业务系统API实现专业能力联动，采用“大模型+轻量模型”的协同计算模式基于系统数据快速计算产品与客群的适配度，最终使营销人员从繁琐的数据处理中解放，聚焦于活动部署策略优化。

（1）产品找客户

银行营销中精准定位客户是核心难点。“营销活动部署助手”通过智能识别产品名称，自动检索产品知识库匹配TopN关联产品，并基于用户确认结果启动客群匹配计算。助手通过引导式界面协助用户设置客户标签、活动描述等参数，构建从产品筛选到客户触达的智能闭环，有效提升营销精准度，如图2所示。

图2 “产品找客户”流程

（2）客户找产品

银行营销存在客群与产品匹配效率低的痛点。“营销活动部署助手”基于精准圈选的客群多维度数据，通过智能试算生成特征画像，联动产品库完成适配度计算，自动推荐最优金融产品。用户通过可视化交互界面完成标签配置、活动参数录入等操作，实现从客群分析到产品匹配的精准营销闭环部署，如图3所示。

图3 “客户找产品”流程

未来，商业银行将持续提升“营销活动部署助手”能力，在业务侧通过收集助手的运营数据和成效反馈推进场景迭代，在技术侧通过优化基础大模型并推动使用多个AI智能体相互协作等提高活动部署的效率和准确度，不断提升营销获客、活客、留客成效。此外，商业银行还将积极探索AI智能体在更多营销场景的应用，打造智能灵活、高效协同的AI智能体应用生态，进一步提升金融服务质效。

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