在深化金融供给侧结构性改革与加速数字中国建设的背景下，数字金融正成为金融业高质量发展的重要驱动力。面对银行业从“资源驱动”向“能力驱动”的转型趋势，以及客户对精准化、智能化服务的更高期待，商业银行积极把握以大模型为代表的人工智能技术机遇，探索AI智能体赋能一线营销场景的创新应用，致力于构建更加智能、高效的客户洞察体系，以金融科技创新服务实体经济高质量发展。

现实挑战：传统客户洞察模式的深层困境

长期以来，商业银行客户洞察主要依赖客户经理基于个人经验进行特征查询、客群筛选与数据分析。这种模式在数字化浪潮中日益显现其局限性，成为提升精准营销和主动服务能力的瓶颈。

（一）操作门槛高：技术壁垒阻碍业务创新

传统圈客工具要求客户经理熟练掌握复杂的查询语法与字段规则，学习曲线陡峭。调研发现，客户经理在使用传统圈客工具时，一是不清楚“系统里有哪些可用特征”，面对数百个特征标签无所适从；二是不理解特征字段的业务含义和使用方式，难以准确选择；三是将营销想法转化为查询条件的学习成本高、试错成本大。这些痛点使得客户经理“望数兴叹”，数据资产的潜在价值难以充分释放。

（二）效率瓶颈突出：人工驱动难以满足时效要求

在传统模式下，从产生营销创意到完成客群圈选，往往需要经历需求沟通、技术实现、结果验证等多个环节，周期冗长。面对瞬息万变的市场环境和稍纵即逝的营销窗口，这种“人工驱动”的模式显然难以适应快节奏的业务需求。客户经理的大量精力被消耗在繁琐的系统操作上，而非聚焦于客户沟通与价值创造。

（三）洞察深度不足：经验主义制约精准营销

基于经验的客户筛选往往停留在表象特征层面，难以深入挖掘客户行为背后的深层逻辑与潜在需求。数据之间的关联关系、客户的生命周期阶段、产品的适配时机等关键洞察，在传统模式下难以被有效识别和利用。这种“知其然而不知其所以然”的洞察方式，制约了精准营销和主动服务能力的提升。

创新实践：AI智能体驱动的自然语言圈客新范式

面对传统客户洞察模式操作门槛高、效率瓶颈突出、洞察深度不足等痛点，商业银行以“让客户经理用自然语言就能找到合适客户”为目标，基于AI智能体技术打造自然语言圈客新范式，推动客户洞察从“人工驱动”向“智能驱动”跨越。

（一）自然语言到业务规则的智能解析

AI智能体基于大模型构建NL2DSL（自然语言转领域特定语言）引擎，实现意图精准理解与业务规则自动转换。客户经理只需口语化描述目标客群（如“经常出差的高端客户”），智能体即可通过语义歧义消解、业务术语映射、动态上下文补全等技术，将模糊语义转化为精准的可执行规则。系统智能匹配覆盖客户属性、行为、价值、风险、偏好等千维客户标签，确保高准确率的意图理解与客群定位。相较于传统模式需要挑选数百个字段和关联处理逻辑，该系统将使用门槛降至“自然对话能力”，新客户经理上手时间从3天缩短至5分钟，真正实现“所想即所得”的零门槛操作体验。

（二）基于高性能实时分析引擎的端到端客群计算

AI智能体构建NL2DSL2SQL（自然语言转DSL转SQL）智能转换链路，依托高性能实时分析引擎的OLAP（联机分析处理）能力，实现亿级数据秒级计算。生成的DSL规则由智能转换层精准解析为高效SQL查询，支持复杂条件组合（如“近半年有基金赎回且持有外币理财的客户”）；实时计算层利用分布式并行架构和列式存储优势，将单次圈客数据响应时间从传统Hive离线分析的数小时压缩至20秒，效率提升超百倍。

以“寻找潜在私人银行客户”营销场景为例，传统模式下客户经理需在众多下拉框中逐级选择“客户等级”、“资产规模”、“产品持有状态”等字段，手动配置关联关系，反复调试查询条件，熟练人员操作仍需十分钟以上；而采用新范式后，客户经理仅需输入“近三月资产日均超600万且未签约私人银行的客户”，30秒内即获得精准客群名单，单次营销准备时间降低95%，营销窗口期捕捉能力实现质的飞跃。

（三）可视化多维洞察

AI智能体基于自然语言转可视化（NL2VIS）技术，实现“问数据、出图表、生任务”的闭环。智能体将客户经理的自然语言需求（如“高净值客户的客群分布、资产分布”）自动解析为图表类型、分析维度及业务规则，生成标准化可视化查询指令（VQL），驱动BI引擎实时渲染交互式图表，动态展示客群规模、资产分布、价值贡献等多维特征。客户经理可一键生成可视化营销任务看板，实时追踪营销执行进度与转化效果，让数据洞察直接转化为生产力。

（四）规模化应用与业务价值转化

基于上述三大核心能力，商业银行依托数据中台与流批一体特征工厂，融合准实时与批量加工能力，构建覆盖客户属性、行为、价值、风险等多维度的特征体系，为智能客户洞察提供坚实数据底座。自然语言圈客AI智能体以微应用形式嵌入营销平台，面向全行个人客户经理提供精准营销、客户服务、经营分析等多场景支持，目前已进入规模化推广阶段，日均服务客户经理超10000人次。相关智能体调度范式与特征计算方法已沉淀可复用技术资产，为智能营销能力的持续演进与行业推广奠定基础。

未来展望

面向未来，商业银行将持续深化AI智能体应用，围绕“更懂业务意图、更贴近一线场景、更具自主进化能力”的目标，推动自然语言圈客从工具能力向平台能力升级：一是探索多智能体协同与强化学习技术，实现需求理解、特征匹配、结果分析的专业化分工与策略自动优化；二是从个人客户向对公、机构等全客群延伸，构建覆盖全业务、全渠道的统一智能洞察体系；三是积极参与行业标准制定，推动与同业、科技公司及学术机构的生态共建，为金融科技高质量发展贡献行业智慧。

结语

客户洞察是金融服务的起点，也是价值创造的基石。商业银行以AI智能体技术重塑自然语言圈客新范式，既是响应国家数字金融战略的积极实践，也是践行“以客户为中心”服务理念的具体行动。展望未来，商业银行将继续秉持金融报国初心，以科技创新驱动业务变革，以智能赋能提升服务质效，为金融服务实体经济与高质量发展提供更加坚实的智能支撑，在数字金融的新征程中书写时代担当。

作者：中国工商银行软件开发中心广州技术部