2026年1月23日，，由金科创新社主办的“2026金融业数据管理创新研讨会暨首届金融数据管理人年会”在京成功召开。。。。

会议以“筑牢数安底座
，
，，，释放数据价值”为主题，，，来自银行、、、、保险、
、、证券基金等金融机构的数据应用、
、、、管理、、、、平台建设和安全领域的相关负责人及科技企业的专家出席了会议。。。科若特数据资产交付部总经理张琨受邀参会，
，，，阐述以“AI for Process”理念为指引，，
，推动银行对公服务流程的数智化变革。。

科若特数据资产交付部总经理

张琨

以下为发言观点整理：

行业痛点：知识壁垒制约银行对公业务高质量发展

对公金融是银行利润“压舱石”。。根据人民银行2025年三季度数据显示，，，，商业银行对公贷款余额达184.3万亿，
，，同比增长8.20%
，，，显著高于零售贷款3.90%的增速，，，成为金融机构核心营收支柱
。。从细分数据看，，，信贷资源正在加速向“科技、
、、、绿色、
、、
、普惠”等“新动能”领域倾斜，，竞争正在从“全面铺开”转向“重点领域聚焦”。。。。

面对新的对公营销发展机遇，
，，尽管银行投入大量资源建立制度体系和培训机制
，，，，但是受政策、、、专家经验与客户经理之间存在知识不对称等因素，，导致高质量的金融服务方案难以规模化产出。。
。

面对对公营销挑战，，，
，AI技术成为了破局的关键，，其核心价值在于可以实现对公营销流程的变革，，
，赋能新生产力的产生。。

AI赋能商业银行对公服务三层路径：

01 赋能工具

以基础大模型能力实现文档处理、、知识问答等基础效率提升；

02 赋能知识

以助手形态，
，通过知识库对接和RAG技术，，，，使AI具备行业专业知识，，
，，进入业务辅助环节；

03 赋能流程

构建全流程智能闭环：贯穿 “营销 - 授信 - 风险 - 审批” 全链路，，，，解决传统线性工作流的低效问题
，，，提升业务转化效率与风险管控能力。。
。。

场景实践："AI for Process"重塑对公服务新的生产力

基于AI for Process理念，，科若特构建了全方位的AI赋能全景蓝图，，，并在多个场景中推进落地实践
。。。例如：

场景一：智能规划与洞察：每日推送优先级任务、
、、客户风险预警，，
，实现从被动响应到主动规划。。。

场景二：沟通辅助与陪练：拜访前模拟对练、、、、会谈中实时提示、、、、会后自动生成纪要，，，
，提升沟通精准度。
。。。

场景三：自动化报告与风控：一键生成授信报告初稿
，，
，通过模型完成风险初筛，，
，，加速审批流程。。。
。

场景四：个性化学习与互动：推送行业知识、、、草拟客户互动信息，，，，系统化维护客户关系
。。

尤其在对公营销领域，，科若特研发的对公智能体产品已经取得阶段性进展
。。例如：对公金融营销助手
。。。采用多Agent架构，，，集成客户画像、、
、、产品推荐
、、、、财务分析等多项功能，，，，能快速响应客户咨询，，一站式输出服务方案，，
，，成为客户经理的"数字外脑"。。

打造“四位一体”的智能化对公营销解决方案

科若特对公金融营销助手本质上是"行业知识+AI创意+营销策略+数据智能"四位一体的智能化解决方案
，
，，，具有五大特点：

科若特对公智能营销助手

拥有专业的垂域知识库，，，
，实时收录解读绿色金融政策
，，追踪产业最新技术突破
，，深度理解各类金融产品；

具备强大的AI内容引擎，，，，可一键生成专业营销文案，
，提供个性化定制物料与多模态创作服务；

聚焦场景化营销，，，
，提供客户旅程策略建议、、丰富的活动模板库与差异化渠道分发方案
；

出色的数据洞察能力，，，，实现营销效果可视化追踪、、客户画像深度分析与 A/B 测试优化
；

坚守合规与风控要求，，，自动扫描预警风险内容，
，，严格保密客户数据，
，确保所有操作可追溯审计
。。。

落地案例

科若特对公智能营销助手已经在华东某城商行落地
，，通过部署对公金融营销助手，，，构建了涵盖客户洞察
、
、产品匹配
、、
、、方案生成等多功能的智能体矩阵，，显著提升了业务效率，，具体业务价值体现：

√ 访前准备工作时间 缩短80%
，，从“天”到“分钟”

√ 客户背景调研时间 缩短70% 从“小时”到“分钟”

√ 定制化营销方案准备时间 缩短 80%，，从“周”到“天”

√ 新客户经理上岗周期 缩短50%，
，从“6-12个月”缩短“1-3个月”

√ 多维数据扫描隐形风险识别率 提升20%

当前，，，对公金融的数字化转型已进入关键阶段，，，，AI 技术不再是可选项，，而是必选项
。。科若特始终致力于以技术创新赋能金融行业发展
，，，
，通过AI技术的深度应用，，破解行业痛点，，重构业务流程，，实现对公金融的高质量发展。。
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。