本文立足商业银行零售业务转型的真实痛点，探讨如何通过构建零售AI策略中枢、夯实数据和知识双轮驱动的智能化底座，以及建设人机协同的新型运营生态，助力银行在守住风险底线的前提下，加速实现“AI+零售”的新格局。
当前，我国银行零售业务逐渐步入深耕存量的买方市场，传统依赖渠道扩张与粗放经营的模式难以为继，服务与销售脱节、专业服务难以规模化复制、跨渠道体验割裂等“三重矛盾”愈发凸显。在此背景下，以大模型和智能体为代表的生成式人工智能技术加速演进，为破解零售金融的难题提供了新的技术工具。然而，必须清醒地认识到，金融业务的强监管、低容错与高信任属性，决定了AI赋能零售并非简单的技术外包或互联网模式照搬。本文立足商业银行零售业务转型的真实痛点，探讨如何通过构建零售AI策略中枢、夯实数据和知识双轮驱动的智能化底座，以及建设人机协同的新型运营生态，助力银行在守住风险底线的前提下，全面推进服务营销一体化，打破产能边界，加速实现AI+零售的新格局。
当前商业银行零售业务面临三组主要矛盾
从供给视角看，服务与销售脱节导致银行效率与客户体验双重折损
关系营销理论指出，营销的重点不是单次交易，而是通过服务、信任、承诺、互惠，发展长期客户关系并创造价值。但在银行经营实践中，服务与营销往往存在脱节，不仅降低了银行资源的利用效率，还易导致客户体验下滑，使得银行的投入与产出存在双重折损。
一方面，“有服无销”导致了银行服务资源浪费与潜在商业机遇漏损。在服务方面，数字化转型大大拓宽了银行的服务触点，但大多数客户通过手机银行、客服热线等渠道发起的查询、咨询、业务办理等行为，往往止步于问题的解决。服务人员或系统仅履行被动响应的职能，缺乏在交互中识别客户潜在需求并进行引导的能力。而客户主动发起咨询背后蕴藏着的资产配置、信贷融资等深层次金融诉求，由于服务与销售的断层，未能有效转化为业务价值。导致银行在每一次客户触达中付出了成本，却没有把握住潜在的商业机会。
另一方面，“重销轻服”的强推式营销严重降低客户体验。与服务端的被动形成鲜明对比的是，销售端在业绩压力驱动下往往采取主动出击模式。然而，由于缺乏前置的深度服务支撑与客户意图洞察，银行的主动营销常表现为无差别的产品推销、生硬的外呼打扰或脱离场景的群发推送，忽视了客户在当前生命周期阶段和特定场景下的个性需求，易引发防备心理与反感情绪，不仅转化率极低，更在不断透支银行的品牌信用，使得银行陷入越营销越难营销的负面循环。
从需求视角看，客户规模的覆盖广度和专业化的服务深度难以兼顾
随着财富管理理念的普及与消费升级，客户的需求正在发生深刻演变，无论是资产配置需求，还是信贷规划诉求，都越来越呈现出高度个性化、专业化和综合化的特征，但这也导致银行在供给端陷入客户覆盖广度与服务深度不可兼得的困境。
借助手机银行等数字渠道，银行很大程度上解决了长尾客户的触达问题。但触达仅仅是服务的起点，在有限的人力资源约束下，如何为海量的中长尾客户提供深度陪伴，成为银行亟待解决的新难题。在零售业务中，专业化的深度服务高度依赖个人客户经理的专业洞察、共情沟通与复杂方案设计能力，这种服务能力的供给受到个人精力与时间的硬约束。
因此，银行追求客户覆盖的广度时，受制于成本与人力，只能提供智能客服固定话术等去专业化、标准化的浅层服务；而银行追求专业服务的深度时，又只能将有限的资源收缩至少数头部客群。这种专业服务能力无法低成本规模化复制的瓶颈，直接导致了当前零售客群“多数人无服务，少数人浅服务”的问题，庞大的中产及潜力客群处于服务的真空地带。
从交互视角看，碎片化的渠道触点愈发难以适配一体化的客户旅程
在数字化时代，客户需求日益呈现出一体化的特征，金融行为不再是一条单线交易链条，而是跨渠道、多场景的复杂过程。在此过程中，客户期望其在任一渠道留下的意图与进度，都被银行了解并在下一触点自然接续，即客户认知中的银行应当是一个全知全能的整体，而非一个个孤立的触点。
然而，银行端的现实却是渠道、策略分散部署。受制于历史演进与部门架构，手机银行、网上银行、客服热线、线下网点、企微社群等渠道，分属不同的开发团队与运营机构，拥有各自独立的数据池、客户视图与营销策略。这种“烟囱式”架构早期推动了业务的快速线上化，但在全渠道融合的当下，却由于缺乏实时互通与逻辑联动，导致银行在面对客户时存在“失忆症”。这种体验的割裂不仅打破了服务旅程的连贯性，更削弱了客户对银行专业度的信任。
此外，渠道的割裂还会导致高意向商机流失。在碎片化渠道中，客户的购买意向往往微弱且转瞬即逝。例如，当客户在手机银行长时间浏览某款理财产品却犹豫未决，这一高价值的行为断点往往只停留在App的日志数据中，无法即时触发策略中枢向客户经理企微端发送跟进指令，导致客户意图在渠道的断层中被掩盖和流失。
AI 赋能下商业银行零售业务创新的路径
面对上述三重结构性矛盾，人工智能尤其是大模型与智能体技术的发展，为银行零售业务的底层逻辑重构提供了可能。但AI赋能并非简单的技术引入，必须在尊重金融业务规律的前提下，实现重塑交互范式、打破能力边界、缝合渠道断点。
以智能体与知识工程为基础搭建可信金融AI，驱动服务营销融合
解决服务与销售脱节，不能走向每个服务触点都强行推销的极端。人工智能依托智能体集群与知识工程的深度融合，旨在实现基于专业洞察与合规前置的顺水推舟式转化。在传统模式下，服务系统被动响应，销售系统主动打扰。而智能体集群以其意图识别、策略规划、工具调用、内容表达的闭环能力，改变了与客户的交互模式。例如，当客户通过手机银行或企微发起一次简单的余额查询或账单咨询时，AI智能体不再仅提供数字，而是基于对客户实时意图的洞察，主动调度资产配置或信贷分析等工具，流畅地衔接给出“如何让闲置资金增值” 或“如何优化债务结构”等陪伴式建议。
但要实现这种无痕引导而非硬性推销，关键在于AI须具备真正的专业厚度与合规底线，而知识工程与风控体系则为建设可信金融AI提供了根基。知识工程平台将海量的行内投研观点、市场行情、产品条款及合规标准进行精细化加工与召回，为智能体提供了专家级能力。更重要的是，在金融场景下，必须将适当性管理的硬约束嵌入智能体的工作流。AI在推荐产品前，必须自动校验客户的风险评级与产品准入规则。这使得智能体在交互中，既能将晦涩的理财产品说明书转化为通俗的持仓解读与风险提示，又能确保每一次转化都经得起合规检验，进而推动服务成为销售转化的信任起点，真正实现在服务中开展销售、在陪伴中创造价值的良性循环。
借助AI驱动的大吞吐量与高转化率，打破服务能力的产能瓶颈
针对广度与深度的矛盾，AI的边际价值在于将高度依赖零售客户经理的手工作业，升级为人机协同下可量产的专业赋能。
一方面，AI凭借强大的实时洞察与大吞吐量触达能力，可破解“多数人无服务”的难题。传统模式下受制于人力成本，银行对长尾客户只能采取被动响应。而AI助手能突破时间与并发限制，实时捕捉客户行为信号，以极低边际成本将标准化、低门槛的金融服务主动送达广大长尾客群，让原本被迫闲置的客群获得基础的专业陪伴。
另一方面，AI通过金融大模型与知识工程实现专业能力的平权，破解“少数人浅服务”的难题。长期以来，深度的投研观点与复杂产品解读难以规模化复制。如今，借助AI可以将优秀客户经理的投顾逻辑、策略策划能力封装为标准化工具，如一键生成资产配置报告、智能撰写营销话术等，并赋能初级员工。
然而，当前大模型仍存在幻觉缺陷，在金融这一低容错领域，必须坚持人在回路的协同机制。AI负责数据清洗、方案初稿生成与常规交互，客户经理负责共情沟通、复杂方案最终把关与高净值客户深度连接。通过人机协同，实现深度专业陪伴在穿透层级，向更广泛客群渗透的同时，守住专业与合规的底线。
以零售AI策略中枢衔接渠道断点，实现客户意图的跨渠道识别与策略接续
在AI赋能商业银行零售业务过程中，零售AI策略中枢是统筹全局、调度资源的核心，使银行能够实现跨渠道的统一安排与连贯服务。
首先，AI策略中枢通过打通对公对私、线上线下等多维数据，构建基于实时信息的客户意图识别机制，替代传统的静态标签。在此基础上，AI策略中枢能够实时捕捉客户在任一渠道的需求信号，将基础画像、行为轨迹与交互意图进行动态融合，这使得银行从看标签的盲人摸象转变为看轨迹的明察秋毫，精准感知客户在跨场景复杂过程中的真实诉求。
其次，中枢具备对行为断点事件的实时监测与意图更新能力，这是防止商机流失的关键。AI策略中枢能敏锐捕捉浏览未购买、搜索未办理等微小断点，在较短时间内重新评估并更新客户意图，将其视为亟待接续的契机。
最后，AI策略中枢实现策略的智能装配与跨渠道接续调度。在识别断点后，中枢不再局限于单渠道的被动响应，而是可以全局统筹，智能装配最合适的跟进策略，并调度最适宜的渠道进行接续。例如，针对前述理财犹豫客群，中枢可自动向客户经理企微端下发跟进指令，或调度智能外呼进行适时关怀，从而实现客户服务不断档，减少高意向商机流失。当然，跨渠道数据流转的前提是必须建立严格的数据安全与隐私保护机制，确保客户敏感信息在加密状态下流转，遵循最小必要原则，让跨渠道的无缝接力既懂客户，又守护客户隐私。
商业银行推进AI+零售业务创新的建议
夯实数据、知识、风控等智能化底座，防范AI重复建设问题
人工智能在零售金融领域的效能取决于其对银行业务逻辑的理解深度与专业知识的厚度。为此，银行需跳出单纯的外部工具采购思维，主动建设以实时数据驱动和企业级知识为核心的智能化底座
一是建设实时动态的客户洞察体系。将行内结构化数据与跨渠道交互行为轨迹相融合，在合规框架内实现意图的敏捷捕捉与更新，为在恰当的时机、通过恰当的渠道、匹配恰当的策略提供数据支持。
二是构建企业级的金融知识平台。缺乏垂直领域知识储备的大模型易产生幻觉，无法承担无监督下的金融服务职能。银行需建立体系化的知识工程平台，将宏观研究、产品说明书、服务条款及合规标准进行精细化处理，把风控红线、合规要求转化为大模型可理解的负向提示词与约束链，遏制AI幻觉，筑牢专业与合规根基。
三是打造统一的零售AI智能中台。面对庞杂的零售业务线，银行应避免各部门分散采购、独立建设AI应用导致的重复投入与体验割裂。应构建统一的零售 AI中台框架，统筹任务规划、工具调用、知识检索与安全围栏，以组件化方式为全渠道输出一致的智能体能力，既降低研发成本，又从底层保障跨渠道体验的逻辑连贯。
重塑以客户旅程为锚的考核与组织机制，保障服务营销一体化落地
服务营销割裂与渠道断点的深层根源，在于银行内部的KPI设定与部门壁垒。若不重构考核与组织机制，AI中枢的跨渠道调度指令将在落地时与旧机制形成冲突。
一方面，要改革考核方式，建立服务营销价值共享机制。服务营销割裂的深层原因是服务部门关注响应率、满意率等指标，而销售部门则对转化率负责，二者目标并不一致。实现服务营销一体化必须重构考核逻辑，以客户旅程为锚，建立跨环节的联合KPI（关键绩效指标）和收益共享机制。通过开发AI归因系统，让服务触点创造的潜在商机与远期转化被合理计量并反哺服务团队；同时让销售转化后的长期客户价值纳入销售考核。从利益分配上消除有服无销与重销轻服的对立，使服务即销售成为员工自发的理性选择。
另一方面，要打破部门壁垒，构建业、数、技、运融合的敏捷作战专班。跨渠道断点源自银行内的部门割裂，要保障AI赋能穿透渠道壁垒，不能仅靠松散的条线间配合，必须由更高层领导牵头，打破条线割裂，成立由业务、数据、技术、运营、合规人员组成的实体化运作中心，赋予其端到端的决策权与资源调度权。建立扁平化决策与快速投产机制，确保AI项目从需求洞察到策略上线不再是单一部门的孤立交付，而是跨职能协同的价值闭环。
重构运营生态与合规治理体系，迈向算法与策略驱动的新阶段
在“AI+零售”的创新中，运营队伍的职责与合规治理模式必须同步完善。随着AI接管前端交互，运营团队的核心应从传统的触客、推销中解脱出来，转向对产品库、知识库、策略库的管理与优化。运营人员需转变为AI训练师与策略架构师，不断丰富优质内容供给，优化AI的推荐逻辑，将业务专家的实战经验源源不断地沉淀为大模型可理解的思维链（COT）与标准操作程序（SOP），持续推动AI智能体与银行业务深度融合。
同时，银行需建立适应生成式AI的合规治理体系。针对AI自主生成的营销内容与交互话术，必须设立专门的算法审计与合规回溯机制，确保智能体的每一次推荐可解释、可追溯、可追责。同时，要树立底线思维，建立AI行为阻断机制，防范提示词攻击与数据泄露。只有将AI纳入制度规则体系中，人机协同的新生态才能释放长期、安全的商业价值，真正实现AI驱动下零售业务的高质量破局。
（作者为中国建设银行研究院副院长）
来源：“当代金融家杂志社”公众号
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