银行做营销，以前挺麻烦的。想搞个活动，先得拉一堆人开会。策划、市场、技术，各个部门的人坐一起，吵来吵去，一个月能定下来一个方案就算不错了。而且，方案定了，效果怎么样，很多时候也是凭感觉。发出去的短信、打出去的电话，客户爱不理睬。
但是，众邦银行现在换了种玩法。他们搞了一套AI营销系统，让很多事情变得简单直接了。
这是它的工作原理。
第一步，营销经理提需求。他不用写几十页的PPT，只需要在系统里输入目标。比如，“我想提高30岁以下年轻客户的理财产品购买率”，再选定客群特征，这事就算开始了。
第二步，AI系统出方案。系统里有专门负责想点子的“策略智能体”。它会分析银行过去所有的数据，看看什么样的活动对年轻人最管用。然后，它会自动生成好几个方案。方案A可能是搞个社交媒体打卡活动，送点小礼品。方案B可能是跟热门的游戏合作，推出联名卡。这些方案连具体步骤和预算都写好了。
这个过程很快。过去要花一个月讨论的事，现在AI系统几天就搞定了。银行说，这把整个策划周期缩短了70%。这样一来，他们就能更快地响应市场变化。
第三步，AI系统盯数据。活动上线后，另一个叫“运营智能体”的东西会接手。它会24小时盯着超过200项关键数据。比如，广告有多少人看了？多少人点击了？最后多少人真的买了产品？哪个渠道来的客户最多？这些数据都是实时更新的。如果发现某个广告渠道效果不好，系统会马上提醒，营销经理就可以立刻调整，把钱花在效果更好的地方。
第四步，AI系统联系客户。到了最后一步，系统会分析每个客户的习惯。它知道张三喜欢早上看手机，那就在早上给他推送App消息。它也知道李四不爱接电话，但会看短信，那就给他发条短信。这种做法让客户觉得没那么烦人，也更容易接受信息。结果是，客户的响应率整体高了2.8倍。
所以你看，整个过程很清晰。人只负责做决定，也就是“我想要什么”，然后AI去执行，去分析，去优化。人轻松了，效率也高了。
风控领域
银行的核心就是管好钱，别出乱子。所以风控是重中之重。以前的风控，很依赖有经验的老师傅，靠人去查、去看、去判断。但是人总会累，也总有看不到的地方。
AI的加入，让风控变得更严密，也更高效。
先说审计。银行的业务流水那么多，就像一个巨大的仓库。以前的审计，就像是仓库管理员抽检。他不可能把每个箱子都打开看看，只能随机抽20%的箱子。那剩下的80%箱子里有没有问题，就只能靠运气。
现在，众邦银行用了“智能审计智能体”。这东西不知疲倦，可以把仓库里95%以上的箱子都过一遍。它自动检查每一笔账目，核对每一项数据。一旦发现不一致或者可疑的地方，就会立刻标记出来，让人去复核。这样一来，审计的覆盖率从20%提升到了95%以上，风险被发现的概率大大增加了。
再说合规审查。金融行业三天两头出新规定，银行必须时刻遵守。以前，合规部门的人很痛苦。他们得把厚厚的法规文件一字一句地读完，再跟银行内部几百项操作流程去比对，看有没有冲突的地方。这活儿不仅累，而且容易出错。
现在，这个工作也交给AI了。AI能读懂复杂的金融法规，然后自动跟银行的业务规则进行比对。比如，新规要求某项业务必须双人复核，AI就会自动检查银行的系统流程里是不是已经设置了这一步。如果没有，它就会发出警报。这个做法把审查效率提升了80%。合规人员不用再去做这种重复劳动，可以把精力放在处理更复杂的问题上。
最后是反洗钱。这是一个很头疼的问题。犯罪分子洗钱的手段越来越隐蔽，他们会把一笔大钱拆成无数笔小钱，通过很多不相关的账户转来转去。靠人眼去看，很难发现其中的关联。
AI就很擅长做这个。它能同时分析海量账户的数据，从中找出隐藏的关联。比如，它可能会发现，有几十个平时没什么交易的账户，在某个时间段内，都往同一个新开的账户里转了一笔不大不小的钱。这个模式人可能注意不到，但AI能轻易捕捉到。通过这种方式，银行识别可疑行为的效率提升了50%，给账户评定风险等级的效率也提升了40%。
总的来说，AI在风控上的作用，就是让银行看得更全、查得更快、抓得更准。
运营领域
一个大公司，内部沟通和数据流转的效率，决定了它跑得快不快。银行尤其如此。以前，很多银行内部像一个个独立的部门小岛，数据不互通，技术有门槛，导致运营效率很低。
举个例子。一个支行的行长，想看看自己上个季度的业务数据，分析一下哪个产品卖得好。在过去，他得给总行的IT部门提交一个数据提取申请。IT部门的人可能很忙，这个申请要排队。等数据拿到手，可能一个星期都过去了。这就是“人找数据”，费时费力。
众邦银行想解决这个问题。他们做了一套工具，目标是把“人找数据”变成“数据找人”。
他们具体做了几件事。
最重要的一件，是让不懂技术的人也能自己找数据。他们开发了一个可以用自然语言查询的系统。现在，那个支行行长不需要再找IT部门了。他可以直接在系统里输入一句话，就像跟人聊天一样：“帮我查一下上个季度我们支行所有理财产品的销售额，按客户年龄段分类。”
系统马上就能听懂，并且在几秒钟内把数据图表呈现在他面前。这让一线业务人员使用数据的效率提升了超过50%。数据不再是少数技术人员的专利，而是变成了每个人手边的工具。
另一件事，是让报告自动生成。管理层做决策，需要看各种深度分析报告。以前，数据分析师接到任务，要先去不同系统里捞数据，然后清洗数据，再做分析建模，最后写成报告。整个流程走下来，短则三五天，长则一两个星期。
现在，AI可以自动完成大部分工作。一份深度分析报告的生成时间，从5天被压缩到了半天。这意味着，管理者看到的永远是最新鲜的数据。基于这些及时的信息，他们做决策的速度自然就快了。银行说，这让他们的决策效率也提升了50%。
这些工具把银行内部的运营流程理顺了。数据流动得快了，人与人之间的协作也更顺畅了。
服务领域
银行做的所有内部优化，最终都要看它能不能给客户带来更好的服务。如果不能，那一切都是白搭。
众邦银行把AI用到了服务客户，特别是服务那些以前很难被服务到的小微企业上。
中小企业贷款难，这是个老问题。为什么难？因为银行觉得风险大。一个小企业，说不清它到底经营得怎么样，有没有能力还钱。银行要做详细的调查，成本很高，不划算。
但是，很多小企业其实是某个大企业的供应商或者经销商。它们本身是健康的，只是因为规模小，拿不到贷款。
AI提供了一个解决思路。银行利用AI去分析整个产业链的数据。
具体步骤是这样的。
第一，AI会看核心大企业的数据。这个大企业信誉好，经营稳定。
第二，AI会分析这个大企业和它上下游小企业之间的交易数据。比如，AI发现一家小零件厂，过去五年一直稳定地给这家大企业供货，而且从未延迟，货款也一直正常结算。
第三，基于这些真实、连续的交易数据，AI就可以判断出，这家小零件厂的经营是稳定的，还款能力是有保障的。
通过这种方式，银行就敢给这家小零件厂放贷款了。AI帮助银行精准地评估了风险，降低了服务成本。
效果很明显。众邦银行通过这种产业链金融模式，累计发放了超过1500亿元的贷款，服务了50万家链条上的中小微企业。
这1500亿，对于一个大银行来说可能不算什么。但是对于那50万家小企业来说，可能就是一笔救命钱，一笔能让他们扩大再生产、活下去的钱。
这说明，技术最终还是为人服务的。把AI用在这些地方，才算是真正用对了地方。
