在金融行业竞争日益激烈的今天，客户经理的专业能力与工作效率直接关系到银行的业务增长与市场竞争力。然而，传统工作模式正面临严峻挑战。拜访客户前，客户经理需要耗费大量时间与精力，从分散、海量的信息中筛选有效内容，研究客户适配产品、收集行业资讯，以制定营销方案。这一过程不仅效率低下，更可能因方案不够精准而错失业务机会。客户拜访结束后，撰写一份标准化的拜访报告同样繁琐耗时，客户经理需手动梳理、总结非结构化的交流信息，过程繁杂且易出现遗漏或格式问题。更重要的是，这些宝贵的客户互动信息难以系统化留存与高效检索，无法为后续的客户关系维护与业务决策提供有力支持。

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为解决相关痛点，江南农村商业银行创新推出了“金桥访客”智能微应用。该项目通过大模型技术赋能客户经理的客户拜访全流程，打造了一个高效、智能的营销辅助工具，其核心目标是解决访前方案筹备耗时费力、精准度不足，以及访后报告撰写繁琐、标准化程度低、留存管理不便等问题。

智能访前准备：从“信息搜集”到“策略生成”

传统模式下，客户经理需手动搜索行业动态、匹配产品信息，过程耗时且难以精准。“金桥访客”的智能访前助手改变了这一流程：客户经理只需在访前助手模块输入客户全称，系统便能精准定位目标客户。它首先对行内产品库中与该客户高度适配的产品信息进行深度挖掘，同时广泛、精准地收集该客户所处行业的最新动态与关键资讯。

基于这些深度整合的内外部信息，系统内的大模型能够快速生成一份定制化的营销方案。该方案不仅涵盖具体产品的推荐理由，更能结合行业痛点，提供具有针对性的解决方案思路。这为客户经理提供了全面且精准的拜访准备资料，使其在与客户沟通时能够更有效地把握需求，显著提升营销对话的专业性与成功率。

智能访后整理：从“繁琐整理”到“一键生成”

客户拜访结束后，“金桥访客”的智能化能力在访后报告模块继续展现。客户经理输入客户名称并选择拜访对象后，可详细录入本次拜访的内容，包括交流的关键信息、客户的具体诉求以及现场沟通情况等。系统依托阿里云语音识别模型，支持普通话及主流方言实时转写，客户经理在拜访现场或途中可随时记录关键信息。

此外，系统利用先进的语义处理能力，对这些输入的非结构化信息进行智能分析与整理，自动将其转化为标准化、结构化的拜访报告。并基于提取的信息，系统自动生成包含“客户诉求”“业务机会”“下一步计划”等模块的标准拜访报告，格式规范、要点清晰。客户经理可对生成的报告进行修改完善，并一键发布。发布后的报告将自动留存，形成可随时查阅、检索的数字化档案，为银行持续积累高质量的客户拜访数据资产。

全流程闭环：从“单次任务”到“营销锦囊”

“金桥访客”的设计体现了全流程赋能的理念。它并非孤立工具，而是嵌入在客户经理从“线索发现”到“经验沉淀”的完整工作链中。例如，客户经理可以从“数智江南”APP的“金桥寻客”入口，发掘供应链金融等场景的潜在客户，并一键跳转至“金桥访客”启动深度营销准备，实现“寻客-访客-跟客”流程贯通。访后，系统不仅能生成报告，其“意向跟踪”功能还能定时推送业务进展提醒。

而成功的拜访案例，经脱敏后可作为“营销锦囊”分享至全行知识库，实现优秀服务经验的复用与传承，真正构建了“寻客-访客-跟客-沉淀”的流程闭环。

自上线以来，“金桥访客”已取得切实可见的成效。该工具累计使用次数已突破30万次，智能生成的标准化报告超过10万份。最为关键的是，它直接推动客户经理的工作效率提升近50%。访前助手极大缩短了方案筹备时间，让客户经理从繁琐的信息筛选中解脱；访后报告功能则简化了撰写流程，并通过标准化减少了信息遗漏。这使客户经理能将更多精力聚焦于客户沟通与需求挖掘本身，在提升服务专业性的同时，也为客户关系维护与业务决策构建了系统化的数据支撑体系，最终实现了工作效率、服务质量与业务增长的多方共赢。（江南农村商业银行首席信息官 杨凯）

（徐旖，邱国忠）