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01-对公智能营销助手
应用场景：银行对公业务中客户经理访前材料准备、客户背景调研与定制化营销方案生成
社区投稿案例
投稿方：陶立萍 · 服务商：神州信息 · 收录时间：2026/8/18
本案例信息由投稿方提供、平台整理，尚未经人工核实，重要信息请以原文为准。
案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
金融服务 · 员工约 16,700 人，年营收逾百亿元
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
客户经理手动收集客户信息、查阅工商/司法/财务数据、撰写授信报告和营销方案；访前材料准备需数天，客户背景调研耗时数小时，定制化营销方案准备需一周以上，新客户经理上岗周期6-12个月
5. AI 介入在哪一步
AI介入访前准备环节，替代人工信息收集、多源数据分析、报告与方案初稿撰写；客户经理负责最终审核确认
6. 模型与架构
神州信息金融大模型，私有化部署，基于RAG知识库与NL2SQL语义层增强，通过Skillbase金融Agent OS调度多智能体，对接工商/司法/财务等外部数据源及银行内部CRM、信贷系统
7. 数据基础（必填项）
接入工商、司法、税务、供应链、行业政策、银行产品库、历史授信报告等多源结构化与非结构化数据；未说明具体数据量及清洗标注投入
8. 效果
访前准备时间原值数天→现值分钟级（缩短80%），客户背景调研原值数小时→现值分钟级（缩短70%），营销方案原值一周以上→现值天级（缩短80%），上岗周期原值6-12个月→现值1-3个月（缩短50%），隐形风险识别率原值→现值+20个百分点；未提供AI准确率或采纳率
9. 投入
未说明人力、预算档位、实施周期及推理成本
10. 坑
投稿方未提供
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