作 者 | 百融云創(chuàng)研究院

來 源 | 九卦金融圈

AI在顛覆很多理所當(dāng)然的事，很多行業(yè)里 “理所當(dāng)然” 的慣性認(rèn)知正在被證偽。

如果還抱著 “向來如此便是對的” 的想法，很容易在 AI 浪潮里掉隊(duì)。只有先植入 “AI 重構(gòu)一切” 的認(rèn)知，主動(dòng)打破思維定式，才能在金融服務(wù)的新賽道上跟上節(jié)奏，甚至找到新的增長突破口。

到了今天，我們終于能說二八定律并非是理想狀態(tài)，而是無奈之舉，領(lǐng)先銀行正在用AI構(gòu)建“長尾定律”，讓海量中長尾客群成為銀行穩(wěn)健發(fā)展的堅(jiān)實(shí)后盾。

什么是長尾定律？“長尾定律”（Long Tail Law）的概念由美國《連線》雜志主編克里斯?安德森（Chris Anderson）于 2004 年正式提出。他在觀察亞馬遜、Netflix 等互聯(lián)網(wǎng)平臺的商業(yè)模式后發(fā)現(xiàn)：當(dāng)商品儲存、流通、展示的成本大幅降低時(shí)，那些需求小眾、銷量分散的 “長尾商品”（對應(yīng)需求曲線中長長的尾部），聚合起來的市場規(guī)模能與熱門商品（對應(yīng)曲線頭部）相當(dāng)，甚至超過后者。這一理論打破了 “80% 收益來自 20% 核心產(chǎn)品” 的傳統(tǒng)認(rèn)知，揭示了 “小眾需求聚合產(chǎn)生大價(jià)值” 的新規(guī)律。

在金融業(yè)務(wù)語境下，長尾定律指：借助技術(shù)手段打破 “服務(wù)成本” 與 “客戶價(jià)值” 的強(qiáng)綁定，讓過去因需求分散、單體貢獻(xiàn)低而被忽視的 “長尾客群”（如資產(chǎn) 50 萬以下的個(gè)人客戶、小微企業(yè)主等），通過規(guī)模化、個(gè)性化的智能服務(wù)，釋放出聚合型增長價(jià)值，最終實(shí)現(xiàn) “80% 長尾客群貢獻(xiàn)核心增量”的新運(yùn)營邏輯。

要怎么做：

業(yè)務(wù)流程AI化、業(yè)務(wù)know-how AI、精細(xì)化Agent設(shè)計(jì)。

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業(yè)務(wù)流程AI化

銀行客戶經(jīng)營大體經(jīng)歷了四個(gè)階段。

第一階段是任務(wù)線索定向。告訴理財(cái)師你該去經(jīng)營哪些用戶，并提供適配的溝通由頭與話題建議，讓客戶觸達(dá)更具針對性，避免盲目經(jīng)營。

第二階段是SOP 流程落地。任務(wù)線索更多是點(diǎn)狀的指引，SOP 通過規(guī)范的操作牽引客戶完成行為躍升，比如深化需求溝通、推進(jìn)服務(wù)轉(zhuǎn)化等，確�？蛻艚�(jīng)營從 “單點(diǎn)觸發(fā)” 轉(zhuǎn)向 “系統(tǒng)推進(jìn)”。

第三階段是AI 提效賦能。在標(biāo)準(zhǔn)化SOP 鏈路中，篩選出簡單、可復(fù)制的環(huán)節(jié)，交由 AI與機(jī)器人自動(dòng)執(zhí)行。此舉可大幅減少人工重復(fù)勞動(dòng)，在保證服務(wù)效果不打折扣的前提下，提升整體客戶經(jīng)營效率，讓理財(cái)師聚焦于更需專業(yè)判斷的復(fù)雜服務(wù)場景。

第四個(gè)階段是AI專業(yè)精進(jìn)，形成全流程閉環(huán)。隨著 AI 技術(shù)在專業(yè)能力上的深度突破，其已能跨越基礎(chǔ)執(zhí)行層面，向更專業(yè)的崗位場景延伸。例如在客戶資產(chǎn)配置分析中，AI 可基于海量市場數(shù)據(jù)與客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好，生成貼合需求的專業(yè)配置方案。這種專業(yè)能力的覆蓋，不僅能進(jìn)一步彌補(bǔ)人工在專業(yè)領(lǐng)域的精力與效率短板，還能讓客戶在經(jīng)營全流程中獲得更精準(zhǔn)、更深度的專業(yè)服務(wù)支持，推動(dòng)客戶經(jīng)營的專業(yè)度與服務(wù)質(zhì)量再升級。

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業(yè)務(wù)know-how AI化——讓AI去學(xué)習(xí)金牌客戶經(jīng)理

好，那AI到底是怎么批量復(fù)制金牌客戶經(jīng)理、金牌理財(cái)顧問的，我們需要對其核心能力體系進(jìn)行系統(tǒng)性解構(gòu)，這四大核心能力共同構(gòu)成了高凈值客戶服務(wù)的 “專業(yè)護(hù)城河”，也是 AI 智能體需重點(diǎn)復(fù)刻的關(guān)鍵維度：

一是對客戶足夠了解。也就是客戶洞察與畫像構(gòu)建能力。并非簡單掌握客戶基礎(chǔ)信息，而是能通過多維度數(shù)據(jù)交叉分析，形成動(dòng)態(tài)、立體的客戶認(rèn)知，為后續(xù)服務(wù)奠定精準(zhǔn)基礎(chǔ)。

二是金融專業(yè)能力強(qiáng)。需具備全品類金融知識儲備，不僅深度理解各類金融產(chǎn)品（如存款、理財(cái)、基金、保險(xiǎn)等）的底層邏輯、風(fēng)險(xiǎn)收益特征、費(fèi)率結(jié)構(gòu)與兌付規(guī)則，更能基于客戶畫像輸出定制化解決方案，包括資產(chǎn)配置、持倉診斷等。

三是敏捷響應(yīng)隨時(shí)陪伴。尤其在市場波動(dòng)期，如股市大幅震蕩、債市調(diào)整時(shí)，能第一時(shí)間與客戶溝通，提供市場解讀以緩解客戶焦慮，再基于客戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力給出操作建議，避免客戶因情緒驅(qū)動(dòng)做出非理性決策，通過“及時(shí)響應(yīng) + 專業(yè)陪伴” 強(qiáng)化客戶信任度。

四是共情能力和溝通能力。既能通過共情式傾聽精準(zhǔn)捕捉客戶未明確表達(dá)的潛在訴求，如客戶提及 “擔(dān)心退休后生活質(zhì)量”，實(shí)則隱含養(yǎng)老規(guī)劃需求，又能將專業(yè)金融知識轉(zhuǎn)化為客戶易懂的語言，以降低客戶理解門檻，最終實(shí)現(xiàn)從“需求挖掘”到“方案落地”的高效轉(zhuǎn)化。

專屬大模型是靈魂、場景數(shù)據(jù)是關(guān)鍵

要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)know-howAI化，靈魂，是財(cái)富客群經(jīng)營專屬大模型，若用通用模型用到專業(yè)場景中，就算手搓出來精巧的智能體，也只是有形而無神，那財(cái)富專屬大模型是怎么訓(xùn)練出來的呢？——場景數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。

首先收集財(cái)富場景營銷 Top Sales 的數(shù)萬條有效溝通語料，供大模型從準(zhǔn)確度、共情度等維度訓(xùn)練。

對溝通內(nèi)容做最小顆粒度標(biāo)注，通過多輪數(shù)據(jù)分析與效果評估，篩選用戶認(rèn)可度更高的溝通組合，提煉當(dāng)前觀測下的最優(yōu)溝通結(jié)構(gòu)，將其確定為 “高分模板”。

再將模板應(yīng)用于理財(cái)師全量溝通場景，評判其能否輸出高分、優(yōu)秀溝通內(nèi)容；針對實(shí)現(xiàn)高分溝通的理財(cái)師，反向校驗(yàn)其實(shí)際業(yè)績與整體效能，驗(yàn)證模板有效性，再依據(jù)校驗(yàn)結(jié)果迭代優(yōu)化模型，最終構(gòu)建完整的理財(cái)師評測模型。

共情能力與溝通能力就通過這樣的方式訓(xùn)練到了專屬大模型中。

在這里有兩個(gè)算法很重要，一個(gè)是RLHF:基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement Learning from Human Feedback），另外一個(gè)是DPO:直接偏好優(yōu)化(direct preference optimization)，都可以用來不斷微調(diào)專屬模型。

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精細(xì)化Agent設(shè)計(jì)、多Agent協(xié)同作業(yè)

有了專屬大模型，就可以構(gòu)建智能體，將金牌客戶經(jīng)理、金牌理財(cái)師的核心能力灌注給AI Agent。

• 客戶洞察能力

最重要的利用AI Agent是將與客戶每一次溝通，都變成一次鮮活的KYC。通過AI對電話內(nèi)容進(jìn)行分析打標(biāo)，提煉出客戶的偏好產(chǎn)品、高中低意向，以及客戶主動(dòng)提及的其他需求，如逆回購產(chǎn)品、賬戶使用問題等，生成高優(yōu)線索給到人工，持續(xù)挖掘商機(jī)提升轉(zhuǎn)化。

例如，我們輸入標(biāo)簽：歷史投資偏好（科技股/指數(shù)基金）、風(fēng)險(xiǎn)偏好（中高）、渠道偏好（線上交互）、流動(dòng)性、收益偏好、地域（一線城市）、職業(yè)關(guān)聯(lián)（互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者）、市場熱點(diǎn)（AI芯片政策）、搜索行為（近期高頻查詢“ESG投資”），KYC Agent會(huì)輸出針對營銷行為、有的放矢的客戶畫像：

“客戶偏好中高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，歷史持倉以科技股和寬基指數(shù)基金為主，習(xí)慣通過線上渠道自主管理投資。作為一線城市互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，對技術(shù)創(chuàng)新高度敏感，近期積極關(guān)注AI芯片政策動(dòng)態(tài)及ESG主題投資機(jī)會(huì)，需匹配高成長性與社會(huì)價(jià)值兼顧的資產(chǎn)組合�！�

這里需要多Agent聯(lián)動(dòng)來實(shí)現(xiàn)，具體有標(biāo)簽增強(qiáng)Agent、KYC Agent、意圖判斷Agent、營銷線索生成Agent等。

• 金融專業(yè)能力。完善的投顧矩陣，服務(wù)每一次專業(yè)交流

產(chǎn)品解讀Agent：通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)+降維解讀+生成式文本捏合，生成可視化解讀報(bào)告，幫助用戶快速理解基金特征與風(fēng)險(xiǎn)，助力金融機(jī)構(gòu)建立標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)體系。產(chǎn)品解讀效率從原有的3分鐘，降低到30秒，效率提升3倍以上，專業(yè)度提升到人均鉆石客戶經(jīng)理水準(zhǔn)。

賬戶診斷Agent：秒級診斷賬戶問題，AI自動(dòng)輸出配置建議，包括一句話總結(jié)畫像特征、 診斷股債配比和行業(yè)集中度、AI 診斷交易頻次和擇時(shí)能力等。

資產(chǎn)配置Agent：基于客戶的 KYC 信息，AI 投顧能夠迅速生成精準(zhǔn)匹配客戶財(cái)務(wù)狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo)的資產(chǎn)配置報(bào)告，實(shí)現(xiàn)真正的一對一服務(wù)，充分滿足不同客戶的獨(dú)特需求。

投顧資訊Agent：自動(dòng)化生成盤前、盤后等資訊內(nèi)容，提高生產(chǎn)效率。

培訓(xùn)Agent：AI自動(dòng)出題并模擬客戶提問，還可以對回復(fù)給出提升建議。

當(dāng)專屬大模型在數(shù)萬條溝通語料中淬煉出共情的溫度，當(dāng)專業(yè) AI Agent 在秒級響應(yīng)里織就服務(wù)的精密網(wǎng)絡(luò)，我們終于清晰看見：曾經(jīng)遙不可及的金牌服務(wù)，正借著 AI 的力量，從 “少數(shù)人的專屬” 變成 “多數(shù)人的日�！�。

那些被傳統(tǒng)二八定律遺忘的長尾客群，不再是 “被忽視的大多數(shù)”，而是在智能服務(wù)的滋養(yǎng)下，成為銀行穩(wěn)健前行的 “新引擎”—— 資產(chǎn) 50 萬以下的普通人能擁有定制化資產(chǎn)配置，小微企業(yè)主能獲得及時(shí)的金融支持，每一份小眾需求都被看見，每一份微小價(jià)值都被珍視。

這場變革，從來不是技術(shù)對人工的簡單替代，而是金融服務(wù)回歸 “以人為本” 的全新覺醒。它打破的是 “向來如此” 的思維桎梏，開啟的是 “人人可享優(yōu)質(zhì)金融” 的嶄新篇章。

未來已來，對于銀行從業(yè)者而言，擁抱 AI 不是選擇題，而是關(guān)乎生存與發(fā)展的必修課；對于每一位普通用戶而言，這場變革帶來的，將是更貼心、更專業(yè)、更普惠的金融陪伴。

當(dāng) AI 的浪潮持續(xù)奔涌，當(dāng)長尾的力量不斷匯聚，我們有理由相信：金融服務(wù)的下一個(gè)黃金時(shí)代，必將由 “技術(shù)賦能” 與 “大眾價(jià)值” 共同書寫。而此刻，正是我們站在浪潮之巔，與這場變革同行，見證金融回歸初心、創(chuàng)造更多可能的最好時(shí)光。