• 机构：平安银行
• 项目：AI 专属顾问“小安”与大模型开放平台
• 时间：2024 年 10 月
• 类别：客户经营 / 智能外呼 / 大模型平台
• 来源：https://bank.pingan.com/about/article/puhui/1730344335852.shtml ↗

手机银行 App 往往承载大量产品、资讯、权益和活动，但很多内容以散点方式呈现，客户被动接收，缺少参与感和连续陪伴。长尾客户尤其难以获得高频、个性化、有温度的金融服务，传统人工客户经理又无法覆盖所有人。

平安银行的“小安”案例展示了零售银行如何把 AI、大数据、虚拟人、外呼和 App 内服务结合起来，把客户经营从“统一活动推送”改造成“基于客户旅程和实时事件的个性化陪伴”。同时，该行建设大模型开放平台，将能力复用到营销、客服、风险、办公等多个领域。

“小安”通过精准识别客户身份，结合客户生命旅程、实时消费事件和地理围栏等技术，在合适时间、地点向客户推荐合适活动、服务和权益。它既可以提供 7×24 小时个性化服务，也可以通过 2D/3D 虚拟人形象、语音和视频交互提升可视化和陪伴感。

平安银行大模型开放平台采用自主研发，构建统一 AI 大模型底座，为不同业务领域提供通用能力模型，解决大模型应用难、数据标注成本高、可复用性低和重复建设问题。已上线场景包括营销话术生成、营销文案生成、海报图片生成、客户画像挖掘、商机挖掘、办公知识问答和风险政策问答。

平安银行官方披露，截至 2024 年 9 月末，该行已落地超 100 个大模型应用场景。2024 年 1 月至 9 月，AI 外呼应用场景超过 550 个，外呼规模约 4.4 亿通；AI 质检配置模型超过 780 个，调用量超过 6.84 亿次。

这组数据说明，银行 AI 已经从“单个聊天机器人”走向“高频运营基础设施”。AI 外呼、质检、营销和风险政策问答等场景，虽然每个单点不一定都很炫，但能在大规模客户经营和运营管理中释放效率。

• 客户经营 AI 应围绕客户旅程，而不是围绕银行产品清单。
• AI 外呼要从“拨打更多电话”转向“更合适的时机、更匹配的话术、更明确的退出机制”。
• 大模型开放平台应提供标准能力：话术生成、知识问答、内容审核、客户画像、风险政策查询。
• 虚拟人形象可以提高体验，但真正价值来自事件识别、客户画像和服务闭环。

• AI 外呼必须控制频率、时间、授权和退订，避免骚扰客户。
• 个性化推荐要避免过度营销、误导销售和不适当产品推荐。
• 语音视频虚拟人要清楚告知客户其 AI 身份。
• AI 质检模型要持续抽样复核，避免误判员工服务质量。

设计一个“借记卡客户生命周期触达表”：列出新开户、首笔消费、工资入账、长期沉默、境外消费等事件，每个事件写一条合规 AI 提醒话术和一条不能说的话术。