背景
客户经理(RM)的工作日常基本是这样:早上盯盘,中午整理客户名单,下午开始一对一发产品/研报推荐。瓶颈不是没有内容,是没有时间把内容个性化 —— 1,400 份研报对绝大多数 RM 来说都是看不完的。
管理层希望:RM 应该能在 30 秒内,基于某客户的画像和最近的市场行情,生成一段可发送的、合规通过的、个性化的产品推荐。
挑战
- 研报来自卖方、买方与内部研究院三个来源,格式、口径、合规等级各不相同
- 金融文案有严格合规要求 —— 「建议持有」和「我个人觉得可以拿着」是两件事
- RM 个人画风差异大,AI 输出不能一刀切
- 数据敏感 —— 客户画像不能离开公司私有云
「AI 不替 RM 做判断,只是让 RM 把判断更快地、更安全地、更个性化地送到客户面前。」
—— 客户财富管理 CTO,二期立项会议
方法论
我们以客户画像 + 行情上下文 + 合规模板三个维度构建检索条件,每一段输出都先过合规校验再展示给 RM,RM 可以一键发送、修改或拒绝 —— 行为反向训练系统。
STEP 01
研报结构化 ETL
1,400 份多源研报统一切块、归一,贴上「主题标签 + 风险等级」
STEP 02
客户画像微缩库
提取近 12 个月交易、风险偏好、可投资金等关键维度,存入私域向量库
STEP 03
三维检索
按「客户画像 + 当下行情 + RM 偏好」召回 Top-K 推荐主题
STEP 04
合规预审
金融话术合规模板,所有 AI 文案先过合规模型 + 关键词黑名单
STEP 05
企微原生卡片
RM 在企微对话框旁直接看到候选话术 + 一键发送,不切换工具
STEP 06
行为闭环
RM 是否采纳、客户是否回复 → 反向作为训练信号优化召回
对比 · Before / After
BEFORE
RM 群发模板:「尊敬的客户您好,本周市场震荡,建议关注稳健型产品 XX...」
问题:无客户画像、无个性化、回复率长期低于 5%
AFTER
AI 助手为客户「林女士」生成:「林总好,注意到您 9 月减仓权益,本周固收+ 类的 XX 中性策略产品近 1 月波动 0.8%,建议作为底仓配置参考。完整研报已附,合规版话术已就绪。」
改进:基于真实持仓画像 + 当下行情 + 合规话术,RM 一键发送
注:示例为脱敏后的简化版本。
成果数据
RM 日均有效触达客户数 · 人
10 周渐进上线
+3.4x
vs. 启用前 24 人均值
W0W2W3W4W5W6W7W8W10
客户原声
Y
"我们曾经把这件事外包给两家 AI 公司,做了 9 个月没上线。海帆团队最大的差异是先和我们 RM 一起跑了两周晨会 —— 他们真的懂这个工种。"
Yang Liu · 财富管理 CTO
技术栈
Claude 3.7话术生成 + 合规审GPT-4o意图识别Milvus私域向量库企业微信 SDK嵌入触点海帆 Compliance合规预审引擎