AI 让银行营销更智能，但更重要的是“懂客户”
AI 在银行营销中的应用已经不仅仅局限于文案生成，而是渗透到了整个营销流程。
据悉，中国银行已经开始利用 AI 大模型构建智能营销助手系统，结合知识图谱和 AI 技术，实现精准获取客户信息、深度分析用户行为。这个系统能帮助银行营销团队更高效地制定营销策略，提升了客户转化率。
平安银行已利用 AI 生成营销文案和海报，数据显示：AI 让营销文案生产效率提升 30%；AI 让营销海报设计效率提高 10 倍；AI 赋能智能客服，能提高用了用户互动率。
上海一家品牌营销公司负责人 Eric对九卦姐表示，目前头部银行主要在这几个核心环节应用 AI：
智能客服：7x24 在线问答、语义理解优化
某国际银行采用多渠道接入智能客服系统，客户可通过多平台与机器人互动，系统按问题类型和复杂度智能分流给合适人员或部门，提高问题解决时效性。
尽管智能客服系统在某些领域取得了显著成效，但仍有不少消费者反映，部分智能客服操作麻烦且无法解决个性化问题。例如，某些平台的智能客服在接通后层级设置繁复，人工服务“藏得很深”。这导致消费者在面对问题时，往往难以通过智能客服获得及时有效的帮助。
内容生成：AIGC生成营销文案、海报设计、H5 互动内容
据悉，中国工商银行在推广“工银财富管理”服务时，AI根据活动主题和客户数据，快速生成多种风格的设计方案，供营销团队选择。广发银行信用卡团队上线了“智说”AIGC大模型，用于生成不同风格的推广文案。工作人员输入目标客户、短信内容、参与方式等信息后，模型可快速生成文案，并后续实现短信编写、文案润色与审批等功能。一些区域性银行也在利用AIGC技术生成本地化的营销内容。例如，针对不同地区的客户，AI可以生成符合当地文化和语言习惯的文案和设计。
但也有人担心，AIGC生成的内容可能涉及版权归属不明确的情况。由于AIGC的训练数据来源于大量已有的作品，其生成的内容可能无意中复制或模仿了受版权保护的作品，从而引发侵权风险。
AIGC生成的文案和海报也可能因训练数据的偏差或错误，产生不准确或夸大的信息，导致虚假广告问题。AIGC生成的文案和海报也可能与银行的品牌调性不一致，需要人工审核和调整以确保符合品牌形象。
精准推荐：基于用户行为分析，实现千人千面的营销触达
比如，某国有银行利用AI大模型与知识图谱打造智能营销助手。通过收集客户多维度数据构建知识图谱，如客户关系网络图谱等。大模型基于图谱数据深度学习后，自动生成营销策略。根据客户交易记录推测投资需求推荐理财产品。实施后，客户满意度提升了30%，营销效率提高了40%。
但挑战是初期数据整合困难，需通过建立数据管理部门来解决。
舆情监测：快速分析社交媒体上的品牌声量，防范舆论危机
银行舆情监测正朝着智能化、个性化和数据可视化的方向发展。据报道，2024年12月17日，工商银行获得了一项名为“一种确定舆论类别的方法、装置及设备”的发明专利。该专利利用长短期记忆（LSTM）神经网络技术，能够高效地识别和分类公众舆论。这一技术的应用将极大提升舆论分类的准确性和效率，帮助银行在面对市场变化时及时调整策略。
尽管AIGC技术可以提高舆情监测的效率，但在情感识别和趋势预测方面仍存在局限性。现有系统在处理复杂情感和预测舆情变化趋势时，可能无法准确判断公众的真实态度和未来走向。这可能导致银行在应对舆情危机时反应迟缓或措施不当。
虚拟数字人：用于直播、产品讲解、短视频营销
虚拟数字人可以随时随地提供服务，不受时间和地点的限制，大大提升了金融服务的覆盖面。据IDC发布的《银行数字科技五大趋势》预测，到2025年，超过80%的中国银行业机构都将部署数字人，承担90%的客服和理财咨询服务。
比如，兴业银行的3D数字人“小兴”已经实现了资讯播报、客户服务等多个细分场景的落地。“小兴”最显著的特点之一是其强大的实时互动能力。通过机器视觉和AI技术，“小兴”能够准确识别客户的身份、属性和动作，更好地感知用户、理解用户意图。例如，当用户在手机银行App中遇到问题时，“小兴”可以通过语音和文字的方式提供即时帮助，解答用户的疑问。
虚拟数字人需要收集和处理大量的客户数据，要确保这些数据的安全，防止泄露，也是一个亟待解决的问题。
总之，AI 可以生成符合银行品牌调性的多媒体营销内容，例如智能理财顾问推荐视频；AI 可以为银行生成多语言金融内容，提升海外市场的客户覆盖能力；AI 还能进行场景化营销，根据客户需求自动生成最适合的营销文案和视觉素材。“银行营销的生产力边界正在被重构。”Eric 这样形容 AI 在银行营销中的作用。
不过，银行也需要注意，虽然 AI 能精准推荐，但也要避免“过度营销”导致客户反感。因此，如何在个性化推荐和用户隐私之间找到平衡，将是银行营销团队需要思考的问题。
AI 让银行的营销方式更高效，但仍然需要人工调优
成都一家服务银行的品牌营销公司负责人苏慕认为，AI 让银行的营销方式更高效，但仍然需要人工调优，“我们目前已经在品牌营销中使用多种 AI 工具，比如：
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（ChatGPT、豆包AI、Kimi、DeepSeek） 主要用于资料收集和文案创意撰写；
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（Super Drawing、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E） 主要用于平面视觉设计；
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（可灵、Runway、Sora、剪映） 主要用于视频内容的生成。”
他认为，AI并非冰冷的“替代者”，而是为营销团队注入智慧的“催化剂”，将繁琐的执行工作自动化，让营销人从重复劳动中解放出来，将才华倾注于策略的打磨与创意的迸发。
AI 让金融信息传播更快，但生成不实信息的风险也在加大
尽管 AIGC 提高了银行营销的效率，但它也带来了一个重要的挑战——AI 生成的不实信息。最近，DeepSeek 创始人被伪造了一条虚假回复的事件，让人们开始思考，如果 AIGC 生成的内容出现失真甚至误导，银行如何应对？
AI 可能会生成“失真”的市场分析，如果客户基于 AI 生成的错误信息做投资决策，银行是否需要承担责任？
AI 可能生成虚假的银行公告、产品信息，如果传播开来，会影响银行的公信力。
面对 AIGC 生成不实内容的风险，银行可以采取以下措施：
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建立 AI 生成内容的“事实校验系统”，确保 AI 生成的金融信息准确无误；
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引入“AI 监管沙盒”模式，在银行内部先进行试验，再逐步推广；
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设置 AI 生成内容的审批流程，避免 AI 自动生成未经审核的金融信息。
尽管如此，AI 生成的内容仍然需要人工优化，一方面是为了确保品牌调性，另一方面是合规性的要求。
尤其在监管合规方面，AI 难以把握监管文件的细微变动，比如理财新规的措辞调整。如果银行直接使用 AI 生成的产品介绍，可能会踩监管红线。因此，银行在应用 AI 生成内容时，必须做好后端审核。
AI 让个性化营销更强，但品牌的“温度感”仍不可替代
AI 可以分析用户行为，帮助银行做出更精准的营销决策，比如：
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用户搜索“定期存款”，AI 能推送符合年龄和投资风格的存款产品；
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客户在社交媒体上咨询“如何申请房贷”，AI 会分析语义并自动推荐最合适的房贷攻略；
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AI 可以结合用户的历史行为，推送最有可能被接受的金融产品。
虽然AI 让银行的营销更精准，但精准 ≠ 真实连接，苏慕称，“我们会把 AI 当成辅助，而非主导。AI 可以帮助收集案例、发散创意、分析数据，但品牌调性、用户信任感和情感链接，仍然需要人来把控。”
Eric 也认为，“AI 生成的内容必须在品牌框架和调性下进行。真正优秀的银行品牌营销，不仅是‘精准投放’，更是‘有温度的品牌表达’。”
银行营销的核心竞争力，仍然是品牌信任，而 AI 只是提升效率的工具。
AI时代，银行营销如何进化？
从以上案例来看，AI 在营销中的应用确实能提升效率，但最终决定品牌成败的，仍然是人。品牌温度、用户信任，仍然是银行的核心竞争力。AI 不会取代银行营销团队，但它会改变营销人的工作方式：
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营销人需要懂 AI 运营，而不仅仅是传统的内容策划，更不是仅执行营销任务；
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品牌策略和创意仍然不可替代，AI 只是工具，真正的品牌建设仍然需要人来策划；
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AI 内容审核将成为新岗位，银行可能会设立 AI 运营+审核团队，确保 AI 生成的内容符合品牌调性和合规标准。
未来，银行营销的关键，不是“AI 能做什么”，而是“银行如何用 AI 做得更好”，更是银行如何在 AI 时代保留自己的品牌温度和差异化竞争力。
