一、项目背景及目标

在金融开放趋势和全球化竞争压力下，金融机构综合财富管理业务将成为未来个人金融服务的主战场，众多机构纷纷将财富管理转型提上日程，未雨绸缪地在线上线下布局财富管理相关的产品和服务。中证协数据显示，截至2024年6月30日，全国券商营业部总量为11,647家，较2023年5月的10,233家有所增长，近年来券商不断加速财富管理转型，营业部的智能化程度持续增加，伴随服务模式转变，不少券商裁撤A型营业部，增设C型营业部，顺应行业发展趋势。同时，营业部职能逐步向为客户提供全产业链综合金融服务转变。

中信建投证券以近6000名前台员工服务千万级客户群体，存在明显服务缺口，长尾服务客群作为财富管理业务的挑战之一，其具有的特点包括三零客户占比高、风险承受能力低、年龄大、学历低、开户时间久、0资产客户占比高，较难触达服务客群显著占用员工精力，随着公司客户规模加速增长，服务缺口还将进一步扩大，未来每年的客户规模快速增长，都将进一步放大服务缺口矛盾，如何服务好长尾服务客群是我司持续探索的方向。为此，我司不断应用技术创新，建设了长尾客户普惠数智金融服务平台，重点关注针对“交易少、资产少、活跃少”的长尾客户，通过行为分析寻找交易出问题、系统不会用、操作遇障碍、产品不理解等众多服务痛点，探寻客户紧急需求，优化过去服务触达效率低、精准度差、专业度低等问题，快速帮助长尾客户解决关键问题。

二、创新点

中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台以“大模型技术基座+场景化智能中枢”为核心架构，通过技术创新与业务模式重构，打造了覆盖客户全生命周期的智能服务生态体系。平台深度融合大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、向量知识增强（RAG）等前沿技术，突破传统金融服务中客户洞察浅层化、服务响应滞后、合规管控低效等瓶颈，实现多维度创新突破：

1.智能交互辅助

依托自然语言处理与RAG向量检索技术，平台构建了覆盖公司预存知识库、法规制度库、内外数据资源的智能交互辅助中枢，能够在毫秒级响应中完成多维度知识检索，通过动态关联TOP3最优知识条目与实时对话语境，经大模型深度语义加工生成精准应答方案，具备知识覆盖全面、快速检索、智能整合、精准推荐等特点，不仅实现了全类型知识资源的智能化调度，更通过语境感知与内容边界控制技术，确保服务话术的专业严谨性，有效降低合规风险。

图 1 中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台——智能交互辅助

2.画像标签挖掘

平台的画像标签挖掘引擎突破传统结构化数据处理范式，运用大模型对每日数万条非结构化对话进行实时语义解析。通过建立标准化标签体系，平台能够自动提取客户投资偏好、风险特征等多维度画像，同步生成员工服务能力画像与商机标签，并通过跨系统标签统一管理，实现客群分类模型与触达策略的动态优化，具备“快速感知，辅助运营”的特点，使营销转化率提升显著。

3.智能教练分析

平台智能教练模块构建了对话质量评估的数字化标准，通过实时语义分析技术对服务过程进行多维评价，不仅能够识别客户性格特征与潜在风险，更能结合经典营销方法论生成个性化改进建议，实现话术合规指引与服务质量闭环优化。同时，平台的反馈迭代机制将员工实践经验反哺算法模型，形成能力提升的良性循环，辅助缩短新员工培训周期，持续提升员工专业度。

4.智能合规质检

智能合规质检体系创新性地采用大模型与小模型协同架构，通过多级检测机制突破传统质检规则复杂难实现、需提前训练、运营成本高等瓶颈，支持正则匹配、语义理解、策略组合等混合检测模式，业务人员可自主配置质检规则逻辑关系，既满足通用合规要求，又适配各业务线特性，从而大幅提升质检准确率及规则维护效率。

图 2 中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台——智能合规质检

5.大模型基座支持

平台的大模型智能底座构建了统一的能力输出平台，通过标准化接口封装会话小结生成、智能标签提取等核心功能模块，支持各业务系统按需调用AI能力，既保障了技术服务的集约化管理，又实现了智能营销组件的灵活部署，为公司智能营销提供了可扩展的大模型技术支撑底座。

图 3 中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台——大模型基座支持

三、项目技术方案

1.项目规划与实施路径

①总体规划目标

构建以“数据驱动、智能决策、精准服务”为核心的长尾客户普惠数智金融服务平台，通过全链路智能化改造，解决长尾客户服务中存在的触达效率低、服务精准性不足、合规管理复杂等痛点，实现客户服务从“被动响应”向“主动关怀”的范式升级，推动证券行业普惠金融服务能力跃迁。

②具体实施方案

平台以“数据贯通-智能赋能-生态融合”为核心路径，整合了优问、互联网营销、智能外呼、断点营销、企业微信、两端呼等全域数据源，构建多渠道全域历史服务记录数据，提高数据深度及覆盖面。平台同步部署了DeepSeek-R1 671B等大模型基座，结合RAG增强检索技术搭建智能决策中枢，完成智能外呼、坐席辅助、合规质检等核心模块构建，赋能长尾客户服务全流程。在业务侧建立“智能触达-服务沉淀-策略迭代”闭环，动态优化营销策略库，形成可弹性扩展的智能化服务生态体系。

2.技术架构设计

中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台通过平台利用大模型、大数据等技术精准分析客户画像，建设基于智能外呼的多层级营销决策与涵盖事前事中事后的全流程智能坐席辅助模块，提升洞察分析与触达能力，实现了基于短信、电话、在线客服等多种形式的一键触达，解决过去服务触达效率低、精准度差和专业度低等问题，平台技术架构如图4所示。

图 4 中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台技术架构图

长尾客户普惠数智金融服务平台基于微服务架构设计，采用DevOps技术部署，利用MySQL实现数据存储，引入Redis实现数据缓存，同时支持Kafka消息队列实现用户状态监听，设计架构大大简化系统基础设施构建，通过流水线实施自动代码拉取、自动测试、自动安全监测和自动部署等环节，实现无人工接入的自动化部署，平台各模块以大语言模型技术为核心，围绕智能化进行优化，在实现助力营销决策的同时保障了“事前-事中-事后”的全流程合规，大幅节省资金和人力投入，技术方案可划分为智能服务、任务管理、行为监控及基础设施四个部分，全流程智能辅助、全流程合规质检两个流程。

①智能服务

智能服务部分以应用智能化为核心，提供安全、高效、便捷的智能服务，利用客户大规模、多模态数据，同时基于基座和场景微调大语言模型、计算机视觉、多模融合及深度学习技术，以预置Prompt的方式对客户行为数据对客户进行预测，获取该对话所表达的意图，最终能够预测用户行为，筛选高价值用户，实现营销决策过程精确画像构建和意图识别；同时引入智能决策、智能外呼，主要用于客户运营、智能服务等场景，深入外呼中心痛点，基于语音合成、语音识别、语音理解等AI技术建设智能外呼机器人，能够与金融业务完美整合，分担人工坐席压力，在降低成本的同时大幅提升金融营销能力。

②任务管理

任务管理部分包含任务管理、数据抓取、智能分配及一键拨打等功能。任务管理能够从行为监控单元中抓取数据实时生成任务，并将该任务智能分配给营销服务人员，同时内置任务生成引擎，采用可配置模型实现任务的自动生成和匹配。任务管理则是为管理员用户提供的核心功能，可实现任务的重定向、删除等操作。一键拨打支持客户数据一键导入在系统中，由坐席直接点击外呼呼出，从而提高外呼效率，同时能够记录客户需求、备注下次跟进时间、推荐话术及区分出无效客户与意向客户等，从而有效管理外呼数据，提高成单率，同时也避免重复外呼发生的封号、投诉风险。

③行为监控

行为监控部分包含异构数据处理、客户行为属性生成、海量行为数据存储及轻量级用户行为埋点等功能。异构数据处理将不同产生方式的金融数据按照一定的程序和要求进行处理，从而给出针对性的客户行为属性。海量数据存储监控为埋点奠定基础，轻量级用户行为埋点通过状态埋设，收集各界面上客户的状态信息，并发送至统一后台消息队列，消息队列提供全流程客户信息供任何监听消息队列的营销人员使用，为其决策提供数据支撑。

④基础设施

基础设施是传统IT基础设施的延伸，它以数据为中心，让数据存得下、流得动、用得好，使数据要素价值实现最大化。平台的基础设施单元主要提供数据基础设施的底层支撑，包含Spring Cloud、MySQL、Redis等数据服务及Docker等云服务设施和英伟达A800系列显卡等硬件算力设施，能够巧妙简化分布式系统基础设施及构建必要工具集，如服务注册与发现、熔断机制、网关路由、配置中心、消息总线、负载均衡、链路追踪等子系统开发，同时基于DevOps的部署方式以低成本的方式实现员工、渠道、总览的报表数据汇总服务，为运营决策提供底层支持。

⑤全流程智能辅助、全流程合规质检

全流程智能辅助贯穿客户服务的“事前规划-事中执行-事后复盘”全生命周期，基于大模型技术构建动态知识引擎，在服务启动前通过客户历史行为与实时状态预生成个性化沟通策略，服务过程中依托实时语义分析实现智能话术推荐与风险预警，对话结束后自动生成服务小结并提取关键标签反哺画像体系。全流程合规质检采用“规则引擎+小模型初筛+大模型语义核验”的三级架构，支持多维度检测项灵活配置：事前通过正则表达式匹配敏感词库，事中结合意图识别模型实时拦截违规话术，事后运用大模型深度解析对话上下文，识别隐性合规风险（如诱导性表述、信息遗漏等），最终实现服务合规率提升与人工复核工作量下降的双重突破。

3.业务模式创新

①数据闭环驱动

通过“客户行为采集-智能分析-策略生成-触达执行-效果反馈”五步循环，持续优化服务模型，形成“越用越智能”的业务增强回路。

②场景差异化服务

针对高频痛点场景（如交易异常指引、产品认知盲区），封装标准化服务解决方案，支持按客户分群自动触发差异化流程导航。

④人机协同模式

智能外呼+人工触达的模式，遇到复杂问题无缝转接人工坐席，并通过实时辅助系统提升服务专业度，实现服务成本下降与质量提升的双重目标。

⑤客户价值深挖

通过商机标签预测模型，辅助客户经理精准识别潜在高净值客户，促进长尾客户资产转化率提升。

四、项目过程管理

本项目实施周期分“基础建设——功能深化——规模推广——持续优化”四个阶段，科学划分关键里程碑并动态控制实施周期：

平台以“数据贯通-智能赋能-生态融合”为核心路径，在完善基础功能的同时，整合了优问、互联网营销、智能外呼、断点营销、企业微信、两端呼等全域数据源，构建多渠道全域历史服务记录数据，提高数据深度及覆盖面。平台同步部署了DeepSeek-R1 671B等大模型基座，结合RAG增强检索技术搭建智能决策中枢，完成智能外呼、坐席辅助、合规质检等核心模块构建，赋能长尾客户服务全流程。在业务侧建立“智能触达-服务沉淀-策略迭代”闭环，动态优化营销策略库，形成可弹性扩展的智能化服务生态体系

基础建设阶段（4个月）：完善平台基础服务功能，整合优问、互联网营销、智能外呼、断点营销、企业微信、两端呼等全域数据源整合，构建多渠道全域历史服务记录数据，提高数据深度及覆盖面，同步完成智能外呼、坐席辅助模块对接，建立自动化DevOps流水线，实现平台基础服务建设。

功能深化阶段（4个月）：开展大模型智能化改造及智能决策引擎优化，部署DeepSeek-R1 671B等大模型基座，结合RAG增强检索技术搭建智能决策中枢，完成智能外呼、坐席辅助、合规质检等核心模块智能化能力接入，赋能长尾客户服务全流程。

规模推广阶段（4个月）：面向业务侧推广使用，完成坐席人员的系统培训与实战演练，建立跨部门协同运营机制，持续根据业务需求优化系统逻辑，实现日均处理4000通服务请求的常态化运行。

持续优化阶段（长期）：在业务侧建立“智能触达-服务沉淀-策略迭代”闭环，动态优化营销策略库，形成可弹性扩展的智能化服务生态体系，通过实时数据大屏动态追踪核心指标，结合客户满意度反馈与监管要求变化，实现技术架构与服务模式的双向优化。

各阶段确保每迭代周期（平均2周）交付可验证功能模块，关键路径偏差控制在±5%以内，最终实现12个月整体交付周期与98%计划达成率的项目管理目标。

五、运营情况

本项目通过“总部策略中枢-互联网运营中心执行枢纽-分支机构落地终端”的三级协同机制，构建了覆盖全业务链的数字化运营体系，实现服务精准度与运营效率的双重提升：

1.推广应用成效

总部基于大数据分析构建“客户价值-服务需求”双维度分类模型，发布服务任务、内容与标准，覆盖交易异常处理、产品认知提升等高频场景。互联网运营中心通过智能任务分发系统，日均处理派单量达4000通，借助智能外呼机器人实现标准化服务任务的自动化执行，客户触达效率较传统模式明显提升。分支机构依托系统智能筛选的高价值客户清单，开展定制化服务触达，服务营销转化率较人工模式显著提高，形成“总部策略输出-中心批量处理-机构精准攻坚”的差异化运营闭环。

2.系统运行效能

平台日均处理客户交互请求超4000次，智能辅助模块单日峰值承载量连续上升，语音识别准确率达92%，对话意图理解精度提升，智能质检系统累计完成十余万次服务质检，违规话术检测响应时间压缩至500毫秒内。系统稳定性方面，核心模块可用性达99.99%，服务响应时效从传统模式的分钟级优化至秒级，客户问题解决率显著提升，投诉率大幅下降。

3.生态协同成果

通过标准化API接口，平台的大模型基座服务已对接公司多个业务系统，实现客户行为数据跨域流动与策略联动。互联网运营中心累计沉淀多项客户行为标签，反哺总部策略迭代效率提升，分支机构通过系统自动化生成的客户跟进建议，人均服务客户量和高净值客户识别准确率上升，形成“数据驱动服务-服务反哺数据”的价值闭环。

累计目前，平台累计服务客户37.36万人，服务客户数量同比增长300%，新增APP活跃客户接近20万人，长尾客户问题解决数量大幅增加，复杂问题处理时效提升，客户满意度显著上升。

六、项目成效

中信建投证券针对长尾客户“交易频率低、资产规模小、活跃度不足”的特征，通过用户行为深度分析，聚焦交易异常、系统操作障碍、产品认知不足等多类高频服务场景，建设了实现“智能分析-精准触达-服务闭环”的智能服务平台。平台人工外呼累计触达客户40.4万人，服务客户数量同比增长300%，新增APP活跃客户接近20万人，长尾客户问题解决数量大幅增加，复杂问题处理时效提升，客户满意度显著上升。

中信建投证券大力推动财富管理数字化转型，通过建设长尾客户普惠数智金融服务平台，为综合财富管理业务提供有力的支持，在长尾客户服务场景下取得显著成效。项目不断突破创新，项目累计获得国家发明专利授权三项，先后获得中关村数字经济产业联盟、中国信通院、服贸会等机构颁发的多项荣誉，在《金融科技时代》、《财经》等杂志刊发多篇文章。

图 5 中信建投证券长尾客户普惠数智金融服务平台——创新成果

七、经验总结

本项目以“技术架构先行、数据驱动决策、生态协同落地”为核心建设经验，通过微服务架构与DevOps自动化部署实现系统高弹性扩展，验证了大模型与业务场景深度耦合的技术路径；推广层面创新“总部策略标准化输出-运营中心智能批处理-分支机构精准攻坚”的三级协同机制，以智能质检与实时辅助系统解决规模化服务中的合规与效率矛盾，最终形成可复制的“AI能力中台化、服务策略场景化、运营管理闭环化”方法论，为金融行业长尾客户服务数字化转型提供实践范式，其“技术赋能+机制创新”双轮驱动模式使服务成本下降，客户留存率显著提升。