客户在银行领导团队不断寻求新团队的有效方式和客户效率，经历了“销售合作伙伴”的重要时期。 当时人员流动大、培训难见效、业务技能上不去等是每天面临的现实问题，想了解行业的AI产品，借鉴信用卡智能客服的做法，用AI代替人，但完全不理想的事情是：
因为，销售的业务流程并不比客户服务的标准化和系统化好。更重要的是，在客户经营方面，所有线上和线下沟通场景的数字化都非常薄弱，缺乏数据和技术的个性化功能；
后来转行从事AI行业，服务于多家银行机构的数字转换项目，多次参与行业的一些大型、深入的调研活动，看到了技术和实际应用中的差距，因此以下几个银行机构在客户经营数字化方面的业务痛点；
#业务痛点一
缺乏高可用性的客户图像标签体系
目前，大多数银行都缺乏完善、高可用性的客户图像体系。 虽然国有企业、股份制企业和少数大型城市企业都有自己的客户图像体系，但严格说来，这些客户图像体系存在很多问题，缺乏高可用性。
一线业务员观点缺失，参考价值较低。 目前盛行的客户图像体系是从大量历史结构化数据中捕获，由少数远离一线接待业务的中后台成员构建而成，对一线业务人员有借鉴意义，一线业务人员在进行客户图像标签管理和维护时，实际上丰富而不动感。
传统上，由结构化数据支撑的图像体系通常是静态的，缺乏对语音、文本、视频等非结构化交流数据中提取的动态图像的补充。 视频是指顾客的最新视频信息，如顾客在交流中表示准备买房等。
传统上，由结构化数据支撑的图像体系通常是静态的，缺乏对语音、文本、视频等非结构化交流数据中提取的动态图像的补充。 视频是指顾客的最新视频信息，如顾客在交流中表示准备买房等。
客户图像缺乏有效的分析利用。 通过机器学习算法，我们可以了解客户图像与客户业务的关系，使更有吸引力的产品和服务与客户准确匹配。 目前许多银行的推荐算法给业务带来了很大的价值，但瓶颈主要是客户图像数据的丰富、准确。
把建议付诸实践
通过AI语义识别，从交流会话数据中自动提取客户图像，大幅降低人工汇总填写客户图像信息的工作负担，提高工作效率。
构建统一、可自动化反复更新的高可用性客户图像体系，聚合所有客户的结构化图像和非结构化图像标签数据，提高营销活动的准确性。 在营销活动中，丰富的客户图像标签改进了基于客户图像数据的推荐算法，不仅有助于实现更准确的客户接触，而且可以直接提供给一线客户经理，更有针对性地与客户沟通和产品推荐。
#业务痛点2
没有面向客户经理的专业能力图
目前，各大银行客户经理负责管理的客户和名单分配，以及各地区网点理财经理的分配，几乎都是均衡分配、业绩均衡引导的。 由于没有按照财务经理的能力图谱分配，一些经理和名册没有很好地跟进。
众所周知，银行营销依靠多方面的能力，一些客户经理专业性极强，依靠自己的专业能力吸引客户，留下客户，获得客户满意的评价； 一位客户经理虽然专业一般，但有很强的沟通能力，非常有亲和力，能维持客户关系，同样能吸引客户，留下客户，获得客户满意的评价。
不同地区的客户需要不同的能力特征的客户经理。 例如，商业区网点和青年客户需要专业性强的客户经理，居民区网点和老年客户需要亲和力和沟通能力强的客户经理。
把建议付诸实践
根据交互数据，分析客户经理的专业能力，了解各客户经理技能的短板在哪里。
在远程银行场景中，可以根据客户经理的专业能力图更好地匹配进行名单分配；在网上银行网站场景中，根据客户经理的专业能力图成功分配到不同地区的网站。
#业务痛点3
精细化客户经营和合规风险防范，缺乏数字化基础支撑
沟通是客户经营的重要环节，但反映在目前许多城商行信息化的问题还没有完全解决，几乎没有沟通录音和文本信息的留存。 存在交流录音和文本数据留存的银行也处于留存阶段，几乎没有开始开发利用现有录音和文本，完善客户经营和防范合规风险的数字化基础还有很大的发展空间。
相比之下，国有银行和股份制商业银行大部分已经完整记录了沟通数据，一些银行也将录音转写识别，但对于如何利用这些数据却相对粗放，是精细化客户经营、精细化销售流程管理的最大。
把建议付诸实践
通过合规方式完整记录所有渠道的所有沟通数据，为后期使用和监管部门的审计检查做准备。
通过分析交流数据，会产生很多商业价值。 例如：跟踪了解业务员与客户营销沟通流程的战略执行情况，及时发现问题，落实障碍，及时调整销售行为、销售策略、产品策略和话术等细节，精细的销售流程管理和运营。
#业务的痛点4
总行多渠道缺乏联动合作
一些数字化转型比较先进的银行机构通过网点、网络、远银、客户服务等多渠道分别实现了自己的客户画像和客户体验分析，但没有很好地融入总行的统一渠道，多渠道的客户经营、客户顾客满意度差，业务人员效率也差。
把建议付诸实践。
统一所有渠道的数据，对客户的图像和客户体验进行全面的分析。
通过ai语义识别，实现工单的自动填写(或半自动ai辅助填写)，加快工单的移动速度，减轻业务人员的工作负担，提高工作效率。
