• 机构：Société Générale
• 项目：AI assistants for clients and employees / SocGen AI
• 时间：2025 年 7 月
• 类别：客户服务 / 员工知识管理 / 平台治理
• 来源：https://www.societegenerale.com/en/news-and-documentation/news/all-news/our-approach-using-artificial-intelligence-support-our-clients-and-employees ↗

法国零售银行客户同时使用网站、手机 App、电话、邮件和网点等触点。客户希望简单问题能快速解决，复杂问题能顺畅转给人工顾问；员工则面对大量制度、产品、流程和内部文档，传统搜索往往耗时且依赖经验。

Société Générale 在 2025 年明确提出，银行 AI 的核心不是替代银行从业者，而是同时支持客户和员工：一方面改善客户触达体验，另一方面帮助顾问更快访问可信知识。

Société Générale 披露其法国零售银行 AI 策略包括三类方向：发挥生成式 AI 对客户和员工的价值、通过自动化和文档处理优化关键流程、持续扩展已经运行的 AI 工具和用例。

其中两类生成式 AI 智能助手最有代表性：

• 第一类是统一全渠道客户体验：在网站、手机 App、电话、邮件等触点提供更快回答，并根据场景引导客户到人工顾问或数字自助流程。
• 第二类是员工知识检索：用生成式 AI 增强内部文档搜索，从银行知识库中回答顾问问题，同时展示相关文档，方便员工核验来源。

集团层面还成立 SocGen AI 这一专门实体，用于推动大规模 AI 部署、统一技术底座，并强化伦理、安全和监管合规治理。

Société Générale 披露其已在反欺诈、个性化金融建议等领域部署多个 AI 用例；2025 年的重点是把智能助手作为规模化方向。官方材料强调员工反馈会用于持续改善 AI 回答质量，且集团正在通过统一技术底座和治理标准加速业务线落地。

• 把客户侧助手和员工侧助手分开设计：客户侧强调引导和分流，员工侧强调知识来源和专业核验。
• 对外回答要更短、更稳、更受控；对内回答可以更详细，但必须引用制度和文档。
• 将“转人工”设计成能力，而不是失败兜底：模型判断出复杂、敏感、高价值问题时主动交给顾问。
• 集团级 AI 组织负责技术底座、治理规范和复用组件，业务条线负责场景定义和效果反馈。

• 客户侧助手不能做超出授权范围的金融建议。
• 员工侧知识库必须管理版本、权限和失效日期。
• 需要记录模型回答、引用来源、员工采纳或修改行为，形成审计闭环。
• 统一技术底座应覆盖数据安全、提示词管理、模型评估和监管可解释性。

做一个“双助手提示词”：同一个客户问题，分别生成“客户侧短回答”和“员工侧带引用核验回答”，比较两类输出在语气、风险提示和来源要求上的差异。