在央行将金融领域人工智能大模型应用纳入“十五五”金融科技发展规划的背景下，2025年前三季度国内金融大模型中标项目较2024年全年增长170%，可见我国银行业的数智化转型已从“可选动作”变为“必答题”。AI大模型的技术突破，正在颠覆银行传统的“产品导向”服务逻辑，推动行业从“流程优化”的浅水区迈向“模式重构”的深水区。在利率市场化深化、同业竞争白热化的背景下，单纯的数字化升级已难以形成壁垒，基于场景的客户体验重塑成为银行突围的关键。
凡景体验咨询通过梳理国内众多银行发布的公开信息发现，无论是头部银行打造的“AI2ALL”数字生态，还是中小机构探索的垂直场景服务，亦或是AI超级客户经理、智能止盈等创新应用，都指向同一个核心趋势：银行的竞争焦点正从“产品供给”转向“场景赋能”。接下来，本文重点从客户体验新范式的核心逻辑出发，系统分析银行如何通过场景深耕重塑服务价值，并通过对典型案例的深入剖析为不同类型银行构建差异化客户体验竞争优势提供具有价值的参考。
一、AI大模型驱动下的客户体验新范式：从工具赋能到生态共生
传统银行的客户体验构建多围绕“渠道优化”与“流程简化”展开，AI技术多作为辅助工具存在。而大模型的出现，凭借其深层语义理解、多模态交互、自主决策等核心能力，推动客户体验从“被动响应”向“主动预判”、从“单点服务”向“生态共生”的范式跃迁。这种新范式的核心逻辑体现在三个维度：
（一）从“需求满足”到“意图预判”的精准洞察
大模型通过整合客户行为数据、交易轨迹、交互历史等多维度信息，构建动态更新的客户画像，实现从“识别需求”到“预判意图”的升级。某股份制银行的智能止盈服务便是典型案例，系统通过大模型分析客户风险偏好、持仓结构、市场趋势，在资产达到预设收益阈值前主动推送个性化止盈建议，而非等待客户发起查询。这种预判式服务的核心在于，大模型能够理解“沉默数据”背后的潜在需求——如通过客户频繁浏览房贷政策、查询公积金余额，预判其购房意图并提前匹配信贷产品与利率优惠，将服务触点前置。
（二）从“渠道割裂”到“无缝协同”的全场景覆盖
传统银行的线上线下渠道存在明显割裂，客户在APP、网点、客服间切换时需重复提供信息。AI大模型通过构建统一的语义理解与数据中台，打破渠道壁垒，实现“一次交互、全程贯通”。某国有大行打造的“AI2ALL”数字生态，正是依托企业级大模型，让客户在网点咨询理财业务后，APP可自动推送相关产品详解；通过语音客服预约转账后，线下柜台可同步调取预约记录，无需二次核验。这种无缝协同体验的本质，是大模型将分散的渠道转化为“场景触点”，让银行服务自然融入客户生活与工作流程。
（三）从“标准化供给”到“个性化共创”的价值升级
大模型的自然语言生成与个性化推荐能力，让银行服务从“千人一面”转向“一人一策”。某城商行的AI超级客户经理，能够根据客户年龄、职业、消费习惯生成差异化沟通话术——对年轻客群采用短视频+表情包的互动形式，对老年客群提供语音播报+大字版界面，对企业主聚焦资金周转效率与税务筹划建议。更重要的是，这种个性化并非单向输出，而是通过多轮交互实现“价值共创”：客户只需用自然语言描述“想准备孩子3年后的留学资金”，大模型便会拆解需求，生成教育金储蓄、外汇理财、保险保障的组合方案，并根据客户反馈持续优化，形成“需求表达—方案生成—反馈迭代”的闭环。
二、场景重塑的四大核心维度：从高频渗透到价值深耕
银行场景重塑的关键，在于找到AI大模型能力与客户需求的精准结合点。结合行业实践与文档研究，场景深耕可聚焦零售、对公、跨境、绿色四大核心领域，通过“技术赋能—流程重构—生态延伸”的路径，实现体验升级与价值创造。
（一）零售金融场景：构建“生活+金融”的沉浸式服务
零售金融是银行场景化转型的主战场，核心在于将金融服务嵌入衣、食、住、行等高频生活场景，通过大模型实现“服务找人”。某股份制银行的AI手机银行通过大模型重构交互逻辑，实现三大突破：一是意图识别精准化，客户输入“这个月花销有点多”，系统自动分析消费结构，推送预算管理工具与低息消费贷建议，而非机械回复查询入口；二是服务流程极简化，通过多模态交互，客户上传一张账单照片即可完成信用卡还款，拍摄身份证与人脸视频即可完成账户开户，操作步骤减少60%以上；三是生态延伸场景化，与本地商超、医疗机构、教育机构合作，在客户查询消费账单时推送商户优惠券，在孩子入学季提供教育金规划服务，让金融服务成为生活场景的自然延伸。
养老金融是零售场景的重要细分领域。某国有大行针对老年客群推出的AI服务，通过多模态交互消除数字鸿沟——支持方言语音指令、纸质单据拍照解读、远程视频协助等功能，解决老年客群“看不清、看不懂、不会操作”的痛点。同时，大模型整合健康数据与金融产品，客户上传体检报告后，系统可推荐适配的医疗险产品与康养服务套餐，实现“金融保障+健康管理”的场景融合。数据显示，该场景上线后，老年客群线上活跃度提升45%，服务满意度达92%。
（二）对公金融场景：打造“产业+金融”的全链路赋能
对公业务的场景重塑，核心在于跳出“信贷供给”的单一思维，通过大模型链接产业生态，提供“融资+融智+融情”的综合服务。某国有大行的对公产品顾问助手，整合了全行业产品手册、政策法规、营销案例等知识库，客户经理只需输入企业所属行业、经营规模、融资需求，系统便会自动生成定制化服务方案，包括适配的信贷产品、结算工具、供应链金融服务等，并提供政策依据与案例参考，大幅提升服务专业度与响应速度。
在供应链金融场景，大模型的文档处理与风险识别能力得到充分发挥。某股份制银行通过“大模型+区块链”技术，构建供应链金融智能平台：核心企业上传采购合同后，大模型自动提取供应商信息、交易金额、付款期限等关键要素，生成可融资额度建议；通过分析供应商历史交易数据、征信信息、舆情动态，自动评估风险等级，实现授信审批自动化。该平台上线后，中小供应商融资申请通过率提升30%，平均审批时间从30天缩短至3天，有效解决了中小企业“融资难、融资贵”的痛点。
（三）跨境金融场景：破解“政策+流程”的专业壁垒
跨境金融因政策复杂、流程繁琐、语言障碍等特点，成为客户体验的痛点领域。AI大模型通过自然语言理解与专业知识库构建，为跨境场景提供“政策解读+流程办理+风险规避”的一站式解决方案。广西涉外金融系统推出的“汇小二”智能体，便是典型案例：该智能体以央行、外汇局官方政策文件为核心知识底座，支持文字、语音、实时通话三种交互模式，用户可通过自然语言查询跨境结算、外汇管制等专业问题，系统瞬间匹配相关政策并给出清晰指引，专业问题解答准确率显著提升。
针对企业跨境贸易需求，某股份制银行打造的跨境金融智能平台，通过大模型实现三大功能：一是多语种政策解读，支持东盟国家语言与中文、英文的实时互译，帮助企业快速掌握目的地外汇政策；二是单据智能审核，自动识别报关单、提单、发票等多模态资料，提取关键信息并完成合规校验，审核效率提升80%；三是汇率风险预警，结合市场数据与企业交易习惯，预判汇率波动风险并推送套期保值建议。这种场景化服务，让跨境金融从“专业门槛高”变为“易用性强”，有效支撑了企业的国际化布局。
（四）绿色金融场景：实现“环保+金融”的价值共生
在“双碳”目标引领下，绿色金融成为银行转型的重要方向，大模型为绿色项目识别、风险管控、效益核算提供了技术支撑。某城商行建设的绿色金融管理系统，依托大模型实现三大核心功能：一是绿色资产智能识别，整合内外部数据构建识别模型，自动识别环保、新能源等领域优质绿色资产，解决传统“找资产难”问题；二是环境效益自动测算，内置标准化测算模块，可根据项目类型自动核算碳减排量、节能效益等核心指标，为绿色信贷信息披露提供准确数据支撑；三是环境风险实时监测，追踪授信企业的环保合规情况、污染物排放数据，一旦出现风险预警及时触发处置机制。
某股份制银行与金融科技公司合作，将大模型与智能体技术应用于绿色金融全流程：在项目准入阶段，通过大模型分析项目可研报告、授信文档等非结构化文本，精准判断是否符合绿色金融政策标准；在存续期管理阶段，借助智能体实时抓取环保监管数据，动态评估企业环境风险；在效益核算阶段，自动生成ESG报告与气候信息披露文件，提升信息披露质量。该合作落地后，银行绿色信贷运营成本降低30%，项目识别准确率提升至95%以上。
三、差异化竞争优势构建：头部银行与中小银行的路径选择
银行在场景重塑过程中，因资源禀赋、技术实力、客户基础的差异，需选择不同的差异化路径。头部银行凭借资金与技术优势，聚焦生态化布局；中小银行则通过垂直场景深耕与轻量化合作，实现弯道超车。
（一）头部银行：生态化布局，打造全场景赋能平台
头部银行（国有大行与全国性股份制银行）的差异化优势在于“规模效应+技术沉淀”，可通过构建“大模型底座+开放生态”，实现全场景覆盖与跨界赋能。某国有大行建成的企业级千亿金融大模型技术体系，赋能20余个主要业务领域、200余个场景，通过“领航AI+”行动，在个人金融、金融市场、对公信贷等领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景。其核心策略是“技术自研+生态开放”：一方面构建自主可控的大模型技术栈，保障数据安全与服务稳定性；另一方面搭建开放平台，接入第三方场景合作伙伴（如生活服务、产业互联网平台），将AI能力输出给生态伙伴，实现“金融赋能生态，生态反哺金融”的良性循环。
在风险管控领域，头部银行通过大模型构建全链条风控体系，形成差异化优势。某国有大行推出的信贷AI智能体矩阵，实现智能化信息捕捉、风险分析等功能；开发的信贷评审AI数字助手，可快速分析制度与数据，提升评审效率。另一国有大行依托大数据平台与大模型，构建全链条反欺诈模型体系，2025年上半年累计保护潜在受害账户逾10万户，防止客户资金损失超8亿元。这种“技术+数据”双驱动的风控能力，成为头部银行吸引优质客户、控制业务风险的核心壁垒。
（二）中小银行：垂直化深耕，聚焦细分场景突破
中小银行（城商行、农商行）受限于资金、技术、数据等资源，难以实现全场景覆盖，其差异化路径在于“聚焦细分市场+打造特色场景”。某城商行立足本地中小企业，开发的“普惠金融智能平台”，通过与本地政务平台、产业园区合作，整合企业纳税、社保、水电等数据，借助轻量化大模型实现快速授信审批，中小企业贷款申请通过率提升25%，平均放款时间从7天缩短至1天。其核心策略是“小切口、高密度、可验证”：聚焦本地优势产业（如制造业、农业），深耕细分场景（如供应链融资、农户信贷），通过与金融科技公司合作降低技术门槛，实现“小而美”的差异化竞争。
在零售场景，中小银行可聚焦本地生活服务，打造“社区银行+AI”模式。某农商行推出的社区AI服务助手，通过微信小程序为周边居民提供便民服务（如水电缴费、快递查询、社区通知），同时嵌入金融服务（如储蓄存款、小额贷款、理财推荐）。大模型根据居民互动数据，精准推送个性化服务——为上班族推荐自动转账理财，为宝妈推荐教育金储蓄，为个体户推荐经营贷产品。这种“便民服务+金融赋能”的模式，让中小银行在与头部银行的竞争中，凭借本地化优势建立客户粘性。
AI大模型时代的银行竞争，本质是场景生态与客户体验的竞争。银行的场景重塑，并非简单的技术叠加，而是以客户为中心，通过大模型将金融服务深度融入生活、产业、跨境、绿色等场景，实现从“产品供给者”到“价值共创者”的转型。头部银行可依托生态化布局构建全场景优势，中小银行可通过垂直化深耕打造特色品牌，不同类型银行虽路径不同，但核心逻辑一致——以场景为载体，以AI为引擎，以合规为底线，重塑客户体验新范式。
随着“人工智能+金融”政策的持续推进，以及技术的不断迭代，银行场景重塑将进入“深度融合、价值共创”的新阶段。未来，只有那些能够精准把握客户需求、持续优化场景体验、坚守合规底线的银行，才能在激烈的市场竞争中构建起不可复制的差异化优势，实现高质量发展。银行的数智化转型之路，道阻且长，但行则将至——场景重塑，既是破局关键，亦是未来方向。
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