当前，国内银行业整体发展迈入存量用户竞争时代，寻找增量新引擎成为共同命题，对营销获客活客能力也提出更高要求。金融大模型的出现，为AI赋能金融业务带来更大想象与应用空间，成为营销领域创新发展的新质生产力。
一、金融大模型在营销领域的应用现状
金融大模型指在继承通用模型能力基础上，进一步融合金融业务知识与相关数据的大规模机器学习模型。自ChatGPT横空出世引发全球关注，国内金融机构迅速行动，诸多商业银行陆续推出金融大模型，积极探索市场营销、客户服务、产品运营、风险管理等应用场景。
中国工商银行：金融业首家完成全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系。在大模型技术与营销业务融合方面，工行打造营销智能助手，开发产品智能问答、营销活动方案设计等功能，支撑智能营销领域创新应用。
中国农业银行：发布ChatABC大模型，应用范围涵盖智能营销、智能客服等领域，其中智能营销主要为营销文案润色、广告图生成、交易分析等功能。
中国建设银行：成立“方舟计划”专项工作组，打造具备“大模型、大算力、大数据”的金融大模型基座与能力体系，投产方舟助手、方舟工具箱、向量知识库三大基础应用，实现智能客服工单生成、自动化生产营销创意内容和文案等场景应用。
平安银行：推出BankGPT大模型，基于通用大模型能力，在数字化经营、数字化运营、数字化管理三个领域尝试落地应用，涵盖营销物料生成、经营数据分析、客户与员工情感分析等场景。
整体而言，目前金融大模型主要发挥其通用的泛化能力优势，赋能银行业信息收集整理、内容创作、客户服务等基础业务和通用场景，但尚未形成体系化应用模式。同时，数字化转型仍需深化，在营销数据融合、运营效能提升等维度亟待金融大模型提供有效支撑。
一方面，银行业营销数据交换和共享环节不够通畅，导致数据难以快速整合应用。另一方面，随着数字化营销需求爆炸式增长，银行业需借助金融大模型重塑金融服务各环节，实现更加高效智能的用户洞察、匹配、触达、陪伴的全链路营销。
二、探索金融大模型赋能全链AI营销的路径
为应对市场变革及需求，金融业需探索支撑信贷、投顾、保险等业务高效发展的精细化、智慧化的一体式智能营销模式，形成基于数据融合底座的全链路AI营销，提升数据营销精准度和营销服务能力，实现数智营销的突破与变革。
（一）数智融合打造AI营销底座。
融汇用户、产品数据信息的数据底座是实现全链路智能营销的基础，在数据建设应用中需要满足多模态储存、海量高质量训练数据、超大规模算力的刚性需求，以及人人可用数、人人好用数的普惠用数需求。通过与AI技术的深度融合，为用户转化预测、业务流程动态跟踪、营销工具灵活应用提供实时数据支持，加速数据要素价值释放。
打造AI营销数据底座，可以从两方面推进：一是打通数据闭环，联结异构数据源之间数据实时同步链路，利用金融大模型进行数据预处理及数据标注，提升流转效率；二是融汇银行业信贷、投顾、保险等各类业务营销场景时机数据，动态收集处理用户信息及行为偏好数据，多维度刻画用户画像，形成底层丰富的用户标签模型。
（二）AI赋能重塑营销全链路。
基于数据底座，创新变革洞察商机、动态调整策略、高效触达到情感陪伴的营销全流程，重塑“智能洞察-智能决策-智能触达-智能陪伴”全链路AI营销。
智能洞察。依托自然语言处理技术和大数据分析能力，AI洞察在信息获取及预测能力方面空前增强。通过文本数据解读、图像识别、情感分析等多维度辅助信息处理，结合用户行为特征与实时用户反馈，精准捕获用户需求偏好，洞察商机，为营销决策提供科学依据。
智能决策。在产品权益匹配策略上，根据智能洞察的目标客群和营销目标，预测不同策略的效果，自动匹配最优产品权益组合，实现策略的动态生成与优化。内容创意策略上，利用嵌入模式与AI合作共创，灵活高效地打造符合用户个性与偏好的创意作品，从而吸引用户关注。
智能触达。高效的用户触达取决于时机与触点两个维度的选择，从而实现用户旅程的精准引导，最大化流量价值。一方面依靠深度学习强化营销时机触发，在客户接触和服务的全部生命周期内，将客户的营销场景进行细分，根据客户行为触发最佳的产品推荐，获取更高的转化率；另一方面利用金融大模型定制用户个性化广告投放方案，对接全域流量触点，支持行内手机银行及微信生态等外部场景触达，自动执行触达策略并跟踪触达效果。
智能陪伴。充分利用AI Agent智能体的情感识别能力，打造更有人情味的数字客户经理，实现陪伴式和沉浸式营销,进一步改善银行智能化用户体验。在客户感知层面，AI客户经理能够24小时快速响应用户，并使用自然语言办理业务，在互动中评估用户情绪态度，优化回应策略。在运营智能化层面，AI客户经理能够根据用户查询意图精准预测需求，智能推荐多场景融合营销方案，解决客户需求不明晰、业务场景与产品组合复杂等问题，提高服务客户效能。
变革之中，风险与挑战并存。随着人工智能与金融产业深度融合，金融大模型正为数智营销带来前所未有的突破，同时也带来不容忽视的风险与挑战。未来任重道远，银行业需充分关注金融大模型的多元影响，逐步攻克数据安全、模型幻觉等技术难题，安全释放金融科技的能量，推动金融服务高质量发展。
来源：中国电子银行网