面对低温市场的考验，财富管理机构持续探索着以客户为中心的经营之路。招商银行最近新调整了M+会员体系，尾部整合、中部做细、高端做精，将线下优势的金葵花与原APP的M+体系结合统一，实现用一套语言数字化经营客户，体现了招商银行对客户分层的最新理解。

客户理解的起点永远是以客户为中心，但对客户意图的识别却是各机构开展KYC(KnowYourCustomer，客户身份认证)最难的一环。借助新一代的大模型技术，我们有望在数字化客户标签画像的基础上，实现对客户意愿洞察的破题。

大模型投顾助手，助力理财经理高效展业

在与头部财富管理机构共创的过程中，中关村科金基于真实业务痛点，创新打造了大模型应用投顾助手。以大模型为智能基座，调度机构内现有的客户、产品、资讯、投研、资产配置等系统，以企业微信作为统一入口，通过对话的交互方式，辅助理财经理深入确认KYC、掌握产品知识、提供投顾服务、持仓跟踪分析、日常内容陪伴等，覆盖展业的方方面面。

提升客户理解，应用标签建立360全景画像

客户理解是买方投顾以客户为中心的核心，金融机构借助CDP客户信息平台系统，可以将机构多年积累的客户信息、交易数据、行为数据等综合应用，根据以下几个维度建立客户360全景画像。

基础属性：主要来自ECIF、CRM等客户系统，核心是通过客户的身份认证信息，分离出客户的基础信息标签。

多渠道身份ID：即我们常见的ONE-ID，如今金融机构客户经营的电子渠道日渐增多，尤其是客户在微信生态的行为更加高频和轻量，日常资讯内容、活动报名、产品信息浏览等行为更多地迁移到了微信小程序、公众号、视频号等渠道。部分机构也建立了抖音平台、B站等视频平台媒体矩阵，通过ONE-ID把用户散落在各端的行为串联起来很有必要。

客户偏好：将客户的历史交易数据和埋点系统采集的客户行为数据结合起来，辅以部分内容资讯的偏好探测，综合分析和预测客户在各个维度的喜好程度，实现千人千面的客户推送。

行为时间轴：主要来自客户的行为信息，将客户与机构的重要时刻以时间轴的方式呈现出来，掌握客户生命周期的完整脉络，识别一些容易被忽略的重要营销MOT（MomentOfTruth，关键时刻研究）机会，提示理财经理跟进处理。

预测性标签：基于机器学习算法，对客户的产品偏好进行概率性预测，也可以利用CDP的Lookalike（相似人群扩展）能力，利用相同客户群的泛化实现个性化推荐。

投资意图：本次新增的标签类别，基于心理账户理论，客户每笔钱的使用场景、投资目的不同，对风险的承受偏好也完全不同。比如一个期货账户风险等级为C5（激进型），有过期货交易经验的500万资产客户，在投资300万用作自身未来养老需求时，仍然会偏向选择稳健或平衡类的产品。识别客户每一笔资金的投资预期对投顾服务至关重要，但传统问卷等方式只是给出了客户的整体情况，具体单笔情况仍需要理财经理与客户深度沟通达成。原来机构很难获取这部分信息，现在借助企业微信或APP上的文本机器人，沟通过程更加数字化，可以基于大模型实现一定程度的投资意图识别。

大模型+会话洞察，沟通中精准识别意图

客户的投资意图来自于对客户对话的洞察，中关村科金【新一代会话洞察平台】采用大模型作为智能底座，进行了全新升级。

大模型具有强大记忆力和深入理解力，为突破传统对话分析的局限性提供了可能性。通过大量的学习和训练，大模型不仅具备庞大的知识库，更掌握着丰富的语言模式和语义规则，能够精准地理解每一段对话的含义，为每一通对话进行全面、准确的标注。

此外，大模型具备令人惊叹的上下文理解能力，不仅可以理解单个对话的表面语义，更能根据对话的上下文环境，自动推断出真实含义。这使得大模型可以更好地理解复杂的会话数据，对会话的深层含义和意图进行精准解读。

借助大模型能力，中关村科金【新一代会话洞察平台】无需再借助经验丰富的分析师花费数周时间建立会话分析体系、上传会话数据，平台可自动抽取部分数据交由大模型进行业务场景学习。完成后平台将自动构建会话标签体系，以及每个标签的定义。

根据测试，中关村科金【新一代会话洞察平台】在产品营销、客户服务、员工陪练等不同行业、不同场景下，对话数据打标准确率、召回率均能达到90%以上。

智能投顾，意图识别在产品推荐中的应用

如下图实际效果，通过应用【新一代会话洞察平台】，投顾助手实现了从客户的企微会话中，提取客户的投资意图，形成投资参数的流程。

资产配置引擎先根据客户的基础KYC和本笔投资意图，综合判断客户情况，提供产品推荐。之后投顾助手自动从产品库中查询产品的要素、各类信息、净值表现等，提炼核心卖点、推荐话术等，为客户生成一个综合的产品推荐卡片。

过程中，依托中关村科金自研的一站式大模型训推及应用开发平台PowerAgent实现流程调度，并把资产配置引擎、产品信息查询、卖点提取等形成一个个Agent，智能完成整体投顾流程。

大模型技术的应用，不仅优化了客户与理财经理之间的沟通，也为产品推荐提供了更为个性化和精准的依据，从而提升营销效率和成效。未来，中关村科金将持续探索大模型技术在客户理解与营销服领域的应用，助力财富管理机构为客户带来更加智能化、个性化的投资体验，进一步推动行业数字化发展。

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