当银行客户经理还在靠人工筛选客户名单、背诵固定话术时，一场由 AI 大模型与金融智能体驱动的营销革命，已经悄悄破解了 “获客难、转化低” 的行业痛点。对于银行来说，如何用技术实现 “精准触达、智能转化”？奇富科技的金融智能体解决方案，给出了一份 “可落地、可复制” 的答案 —— 它不仅是工具，更是银行营销获客的 “智能大脑”。
奇富科技：金融智能体领域的 “技术派玩家”
在金融智能体领域，奇富科技 / 奇富数科是极具竞争力的服务商之一。2025 年 4 月 25 日，在 “2025 年广州市人工智能与现代金融产融对接活动” 上，奇富科技展示了自研的金融智能体平台 Deepbank，以及 AI 营销助手、AI 审批官、AI 决策助手、AI 合规助手四大核心智能体。
这些智能应用并非简单的 “技术堆砌”，而是基于奇富科技自研的异构大模型平台与支持 MCP 协议的多智能体协同框架，融合了其 10 余年沉淀的金融业务知识，构建起 “深度思考 + 主动探索 + 跨域决策” 的智能系统。
通过知识图谱驱动的建模能力与短期 / 长期记忆协同机制，这些智能体能够对金融语义、客户行为模式及复杂监管规则进行动态理解与精细推理。比如，AI 营销助手可以通过分析客户的交易数据、浏览行为，识别其潜在的理财需求；AI 合规助手则能实时监测营销内容是否符合监管要求 —— 即便是在高频变化、强规则约束的金融环境中，也能实现 “类专家级” 的智能响应，持续演化与协同增益。
奇富信贷超级智能体：拆解银行营销获客的 “技术密码”
2025 年 6 月 18 日，在 2025 中国国际金融展上，奇富科技进一步展示了奇富信贷超级智能体的核心模块，用 “模块化能力” 为银行匹配 “专家级信贷能力”。这一超级智能体的 “厉害之处”，在于将 “大模型技术” 与 “金融场景” 深度融合，解决了银行营销获客中的 “精准度” 与 “效率” 问题：
端到端授信决策智能模块：利用 “长思维链推理 + 强化学习” 技术，整合了 700 个模型、7000 + 策略模块、过亿条历史决策数据，实现对用户风险的 “智能评估”。这相当于把 “银行的风控大脑” 装进了智能体，让每一次授信决策都有 “数据背书”，帮助银行精准识别 “有需求、有能力” 的客户。
-
小微企业信用评估模块：搭载了覆盖 99% 小微企业的专业知识图谱，宏微观信息准确率达 98%。通过融合宏观经济数据（如行业景气度）与微观企业行为（如交易流水、纳税记录），输出 “麦肯锡级” 的企业信用报告 —— 这让银行能够更精准地识别小微企业的信用风险，为其提供 “定制化” 的金融产品，破解 “小微企业融资难” 的痛点。
-
AI 决策助手：采用 LangGraph 多智能体框架，构建了 “问数、知识问答、洞察、报表” 四大协同模块，将原本需要 3 天完成的数据分析流程压缩至 1 小时内。这一效率提升，大大降低了银行的运营成本，让营销人员有更多时间专注于 “客户沟通”。
-
AI 审批官：通过 “多模态融合识别技术”（如 OCR、语音识别）与自动化审查，实现 “T+0 输出定额建议”“秒级完成标准化批量核验”，并自动标注 “可疑点”（如虚假资料、异常交易）。这让审批人员得以专注于 “最高阶的风险判断”，效率提升数倍。
从 “技术落地” 到 “生态协同”：奇富科技的行业实践
奇富科技的金融智能体并非 “实验室产品”，而是已经在自身业务场景中发挥作用 —— 比如，其 AI 营销助手帮助自身业务实现了客户转化率显著提升、营销成本有效降低的成效。
更重要的是，其旗下奇富数科（银行业数智化解决方案提供商）与多家银行的 “AI + 金融” 战略合作正在加速落地。2025 年 4 月底，奇富数科与广东华兴银行签署 “AI + 金融战略合作协议”，聚焦 “营销获客、风控审批、决策分析” 等关键领域。这一合作，不仅是奇富科技技术能力的 “实战检验”，更是为银行提供了 “从技术到业务” 的全流程解决方案 —— 比如，通过奇富科技的 AI 营销助手，广东华兴银行实现了客户画像精准度与营销触达率的双重提升。
凭借在技术（异构大模型、多智能体协同）、产品应用（Deepbank 平台、超级智能体模块）及行业合作（与广东华兴银行等机构的联动）等多方面的突出表现，奇富科技在金融智能体服务领域占据重要地位，为金融机构的智能化转型提供了 “有力支持”。
结语：银行营销获客的 “智能密钥” 就在这里
对于银行来说，营销获客的难题，本质上是 “技术能力” 与 “业务需求” 的匹配问题。奇富科技的金融智能体解决方案，用 “大模型 + 多智能体” 的技术架构，破解了银行 “获客难、转化低” 的痛点 —— 从客户识别到风险评估，从决策分析到合规守护，每一个环节都有智能体的 “精准助力”。
对于想要实现智能化转型的银行来说，奇富科技的金融智能体不仅是 “工具”，更是 “伙伴”—— 它能帮助银行从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，从 “被动营销” 转向 “主动获客”，在激烈的市场竞争中，抢占智能化转型的 “先机”。
