一、解决方案简介

1.建设思路

策略复盘助手是结合零售客群经营业务场景和AI Agent技术打造一款支持使用自然语言对话问答的系统，通过大模型+小模型构建执行计划、调度相关工具，并且能够运用记忆模块实现多轮问答、数据分析、数据可视化等功能。

2.技术架构

①数据分析工具。针对不同业务场景，匹配最适宜的数据分析方法，旨在深入剖析指标数据的波动根源、追溯数据来源及其构成。同时，依托丰富的历史数据，运用预测模型洞察未来发展趋势，为业务人员提供前瞻性的指引与策略建议。这一流程确保业务人员能够基于精准的数据洞察，做出更加明智的决策，推动业务持续增长。

②意图识别。能够针对业务人员问题精准捕捉意图，高效提取问题中的实体信息，并实现精准的语义对齐。通过持续的调试与优化训练，能够增强对非标准实体信息的识别能力，从而降低业务人员的使用难度，大幅提升其使用体验。

③协同引擎。通过整合并高效调用各个模块与分析工具，实现了模块间的无缝协同；能够基于业务人员的对话内容及历史行为数据，智能地筛选并推荐相关问答信息，精准理解意图。同时还具备强大的上下文理解能力，支持业务人员在连续、多回合的自然语言交互中，获得流畅且精准的对话体验。

二、应用场景痛点简介

在客群经营场景下，策略运营闭环包含数据洞察、策略生成、策略部署及执行、策略评估、策略优化五个流程，传统的客群经营方法在整体经营流程中存在诸多缺陷，从而限制了银行在客群经营方面的效率和效果，需要通过数字化转型和创新服务来提升竞争力和客户满意度。业务人员面临的痛点主要包含以下几个方面：

1.指标数据获取时效长

数据当前依赖于数据分析人员手动编写SQL代码进行获取，这在面对庞大的数据需求时，导致数据分析人员的工作负担加重，进而使得业务人员往往需要等待多日的排期才能获取所需数据。此外，当提取的数据量庞大且复杂时，业务人员难以直接从中洞察数据的实际表现情况，影响了数据利用的效率和效果。

2.数据分析门槛高

为了深入探究数据变动背后的根本原因或查看某一客户群体画像特征，业务人员需具备一定的数据分析能力，这对非技术背景的业务人员而言构成了相当大的挑战。他们可能会将大量宝贵的时间和精力投入到学习数据分析技巧上，而非专注于数据的洞察与实际行动，这无疑会降低工作效率并阻碍业务进展。

3.策略制定主观性强

策略的制定过程往往过度依赖于管理者的个人主观判断与过往经验，缺乏系统性和客观性的数据分析支持及科学论证。此外，策略通常未能充分针对细分客户群体实施差异化设计，而是普遍采取了“一刀切”的粗放策略，这极大地削弱了策略的精准度和实施效果，降低了其针对特定市场和客户需求的有效性。

4.策略看板数据人工汇总耗时久

业务人员每周都需要导出策略执行效果的各项指标数据，并需手动对这些数据进行格式调整与整合，以形成一份完整的报表。这一过程颇为繁琐，大约需要半天至一天的时间才能完成，极大地占用了业务人员的工作时间和精力。

三、解决方案亮点介绍

1.建设目标

策略复盘助手巧妙融入AI Agent技术，致力于零售客群经营的智能化跟踪与管理，核心目标包括：

通过流畅的交互问答机制，业务人员能够轻松快捷地提取所需数据，并且通过可视化图表一目了然地掌握数据表现与趋势情况，迅速获取有效信息；

打破数据分析的壁垒，业务人员只需简单一键操作，即可获取包括归因分析、穿透分析在内的深度指标分析结论，大幅降低数据分析的专业门槛；

凭借先进的数据分析方法，智能推荐并优化经营策略，为业务人员提供科学、精准的策略建议；

具备实时监控与评估策略执行效果的能力，能够自动化生成详尽的报表看板数据，确保业务人员能够随时掌握策略的动态效果，及时做出调整。

2.产品功能

①数据洞察

辅助业务人员迅速获取关键指标数据，并通过直观的图表工具，高效地洞察数据在一定时期内的变化趋势和维度分布，协助业务人员利用可视化图表从庞大的数据集中直接且高效地提取有价值信息。在用户群体画像分析场景，助力业务人员快速把握特定客户群体的综合特征。不仅有助于针对性地制定精准营销策略，提升客户满意度，还能有效推动业务增长，实现业绩的持续提升。通过数据分析，业务团队能够更深入地理解客户需求，优化服务，从而在竞争激烈的市场中占据优势。

②策略推荐

通过引入先进的数据分析方法，对经营目标进行深度智能分析，精准圈定对提升目标具有显著效果的客户群体范围。随后，依据该群体丰富的历史产品相关数据反馈，进行产品需求预测与个性化推荐。

③策略评估

助力业务人员即时追踪策略执行成效，支持一键式访问策略效果数据，使业务人员能够迅速洞察策略实施的全貌。不仅支持多维度策略数据分布的可视化分析，确保策略执行的每一个环节都能得到实时监控，还赋能业务人员基于实时数据快速做出决策调整，显著提升营销作业效率与策略成功率。此外，设计了便捷的一键查看策略数据看板功能，并允许业务人员随时下载看板信息，便于在团队内部无缝共享，促进团队协同与策略优化的深度整合。

④策略优化

基于营销客群的详尽特征信息及其在营销目标达成过程中的具体表现，运用先进的模型算法进行深度挖掘与细致分析，精准识别出策略优化潜力较大的用户群体。进一步地，为业务人员提供一系列量身定制的优化建议，直击策略执行的痛点，助力业务人员迅速识别并调整营销效果不佳的策略。通过这样的方式，业务人员能够依据数据洞察，及时且有效地优化营销策略，从而推动营销效果的提升。

四、金融行业客户名单

北京银行。

五、客户评价

在信息获取时间方面，策略复盘助手实现了业务人员和管理人员在1分钟内全面掌握关键业务指标与策略评估数据，与传统方式相比，节省超过90%的时间；在用户画像精度方面，策略复盘助手通过自然语言对话即可获取目标用户群的详细画像信息，准确率提升30%以上；在策略推荐和优化方面，策略复盘助手提供的个性化、数据驱动的建议使得经营决策的效率和效果提升 50%以上。