（来源：现代商业银行杂志）
文_中原银行洛阳分行 马汶青
摘要：在『数字化』转型浪潮下，人工智能已成为银行实现客户精准营销的关键技术。本文系统阐释了构建 人工智能精准营销模式的价值，剖析其面临的数据治理、算法应用与运营实施三大挑战，并提出针对性的优化策略，为商业银行提升『数字化』营销能力提供理论参考与实践路径。
中国人民银行印发的《金融科技发展规划(2022—2025年)》明确提出“十四五”期间金融『数字化』转型目标，为金融机构『数字化』转型提供指引。在此背景下，银行业竞争愈发激烈，传统营销模式难以满足客户多样需求与市场变化。人工智能凭借强大的数据处理和分析能力，为银行精准营销带来变革。通过对客户行为、偏好等多源数据深度挖掘，银行能够构建精准客户画像，从而制定个性化营销策略，提升营销效率与客户满意度，实现降本增效。本研究以此为背景，深入分析人工智能在银行客户精准营销中的应用，并探寻其优化策略。
人工智能赋能银行精准营销模式的价值
1.技术赋能：革新智能营销的范式
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术通过大数据分析与机器学习算法，能够突破传统营销依赖人工经验、时间与地域受限的困境。依托自然语言处理、图像识别等技术，银行可实现对客户需求的实时感知，结合深度学习模型预测客户行为趋势，使营销活动由“经验驱动”升级为“数据智能驱动”，大幅提升营销精准度与响应效率。
2.业务转型：升级银行服务模式
人工智能可以推动银行服务从标准化向个性化转型，基于客户画像与行为分析，为客户提供定制化金融产品与服务方案。同时，智能营销系统可提供“7×24”小时不间断服务，打破时间与空间壁垒，实现线上线下营销渠道深度融合，有效提升客户服务体验，助力商业银行在『数字化』浪潮中完成业务模式升级。
3.行业重塑：重构数字金融生态
在行业层面，人工智能驱动开放银行体系建设，促进银行与第三方机构数据共享、服务协同，拓展金融服务边界。通过整合金融科技产业链资源，推动金融服务与场景深度融合，实现金融服务的泛在化。此外，借助智能风险评估与市场预测，银行能够更精准地把握市场动态，增强抗周期能力，在复杂多变的金融环境中稳健发展。
人工智能精准营销模式面临的主要问题
1.数据治理层面的挑战
银行数据来源广泛，涵盖交易记录、『社交媒体』、第三方征信等多源异构数据，在融合过程中面临技术与管理双重难题。例如，某银行在搭建数据中台时，因各业务系统数据标准不一、接口不兼容，导致客户数据整合耗时超预期，严重影响精准营销效率。同时，客户隐私保护与数据利用存在天然矛盾，人工智能模型训练需要大量客户数据，而过度采集和使用可能触碰伦理红线，引发法律风险。此外，数据质量参差不齐，存在数据缺失、异常值等问题，在特征工程环节难以提取有效特征，降低模型预测准确性。
2.算法应用层面的局限
人工智能算法的“黑箱”特性使其可解释性与监管合规要求存在矛盾，银行难以向监管机构清晰说明模型决策逻辑，面临合规风险。在实际应用中，新客户或新产品的冷启动问题突出，缺乏历史数据导致算法无法精准定位目标客户；长尾客户因交易频次低、数据量少，同样难以被有效覆盖。此外，算法偏见还可能导致营销歧视，如基于历史数据训练的模型可能对特定群体存在系统性偏差，造成不公平的营销推送，损害银行品牌形象。
3.实施运营层面的障碍
银行传统组织架构通常按部门职能划分，缺乏跨部门协作机制，难以适应人工智能营销所需的敏捷响应。同时，既懂金融业务又熟悉人工智能技术的复合型人才匮乏，制约了精准营销模式的落地实施。一方面，在技术层面，银行现有主要业务系统架构陈旧，与新兴智能营销平台对接存在技术壁垒，数据交互与系统协同存在困难。另一方面，在客户端层面，部分长辈客户对智能营销工具接受度较低，数字素养不足导致沟通障碍，而年轻客户则对营销内容的个性化和趣味性要求更高，传统营销方式难以满足其需求，从而加剧了数字鸿沟问题。
人工智能精准营销模式的优化策略
1.数据风险防控策略
（1）组建“AI营销伦理审查委员会”
成立由法律专家、数据安全『工程师』、营销业务骨干及客户代表组成的“AI营销伦理审查委员会”，制定覆盖数据采集、算法设计、营销推送全流程的伦理准则。委员会需定期对人工智能营销活动进行审查，重点关注客户隐私保护、算法公平性及营销内容合规性。例如，在设计新的客户画像模型时，委员会需评估模型是否存在对特定群体的歧视性设计，避免因算法偏见导致营销歧视。同时，建立客户反馈机制，及时处理客户关于隐私泄露、营销骚扰等的投诉，将客户权益保护贯穿于精准营销全过程，增强客户对银行人工智能营销的信任度。
（2）构建算法审计与人工干预双通道
建立完善的算法审计机制，运用技术手段对算法运行过程和结果进行实时监测与分析，确保算法输出符合预期且无违规行为。同时，设置人工干预通道，当算法出现偏差或面临重大决策时，专业人员可介入调整。例如，在针对高净值客户的大额理财产品推荐中，若算法推荐结果与客户实际风险承受能力不符，营销人员可及时介入，结合人工判断修正推荐策略，实现技术与人工的优势互补，保障营销活动的精准性与安全性。
2.算法技术整合策略
（1）构建“数据-算法-场景”三位一体架构
深度整合数据资源、算法模型与营销场景，形成协同发展的生态体系。首先，在数据层面，打通银行内部各业务系统数据壁垒，整合外部合作平台数据，构建全面、准确的客户数据池，并通过数据清洗、特征工程等手段提升数据质量。其次，在算法层面，可根据不同营销场景需求，选择或开发适配的算法模型。例如，针对信用卡💳️推广场景，运用预测模型识别潜在客户。最后，在场景层面，深入挖掘客户金融服务场景，将算法输出与场景深度融合。例如，在客户消费支付场景中，实时推送个性化的分期优惠活动，实现“数据驱动算法、算法赋能场景、场景验证数据”的良性循环。
（2）开发可解释性AI营销模型
为解决算法可解释性与监管合规矛盾，银行可积极研发可解释性AI营销模型。采用规则引擎、局部可解释模型增强算法等技术，将复杂的算法决策过程转化为通俗易懂的规则或可视化图表。例如，在向客户推荐理财产品时，模型不仅能给出推荐结果，还能清晰展示推荐依据，如客户的风险偏好、历史投资记录等因素对推荐结果的影响权重。通过提高算法透明度，便于监管机构审查，同时增强客户对营销推荐的理解与信任，减少因“黑箱”特性引发的客户质疑。
3.运营创新策略
（1）打造“前台敏捷-中台智能-后台稳健”组织体系
全面优化银行组织架构，构建敏捷高效的运营体系。首先，前台组建跨部门的营销敏捷团队，负责与客户直接沟通，快速响应客户需求，根据市场动态灵活调整营销策略。其次，中台搭建智能营销平台，集成客户数据分析、算法模型训练、服务活动管理等功能，为前台提供数据支持与技术赋能。最后，后台强化数据管理、风险控制和系统运维能力，保障数据安全与系统稳定运行。通过明确各层级职责，加强部门间协作，提高银行整体运营效率。
（2）设计覆盖客户全生命周期的智能陪伴系统
基于人工智能技术，银行可构建覆盖客户获取、成长、成熟、衰退等全生命周期的智能陪伴系统。首先，在客户获取阶段，运用大数据分析与智能推荐算法，精准定位潜在客户并推送个性化营销信息。其次，在客户成长和成熟阶段，通过实时监测客户交易行为和需求变化，提供定制化的产品升级和服务优化方案。最后，在客户衰退阶段，利用预警模型识别客户流失风险，及时采取挽留措施，如提供专属优惠、个性化服务建议等。通过全流程智能陪伴，增强客户黏性，推动银行精准营销模式的持续优化。
人工智能为银行提供精准营销带来了技术革新、业务转型与生态重塑的机遇，同时也面临数据治理、算法应用和运营实施等多重挑战。未来，银行需进一步深化人工智能技术应用，探索更具个性化、智能化的营销模式，以在激烈的市场竞争中提升客户服务质量与关键竞争力。
