经济参考报 2025 年 9 月报道，招商银行“AI 小招”每月服务客户超过 2,000 万，“AI 小助”已覆盖全行所有岗位。招行还持续夯实“云 + AI + 中台”科技底座，并推动企业级 AI 中台支持全行大模型应用推广。 这组数据的价值在于说明，银行 AI 不再只是“少数员工试用的工具”，而是开始接入真实客户规模和全岗位员工规模。对学习者来说，招行案例适合理解零售银行 AI 的规模化入口。
真实案例
- 机构：招商银行
- 项目：AI 小招 / AI 小助
- 时间：2025 年
- 类别：客户经营 / 员工助手 / 零售银行
- 来源：http://jjckb.xinhuanet.com/20250910/b1e3f2bd4e9345f1b3d8cc2c65920d10/c.html ↗
业务背景
零售银行客户数量大、需求碎片化、产品组合复杂，是最适合 AI 探索的场景之一。客户需要随时查询账户、权益、理财、贷款、信用卡和生活服务，员工则需要快速理解制度、产品、流程和客户情况。如果客户侧和员工侧各自割裂，服务体验和运营效率都难以提升。
招商银行副行长王颖在 2025 年业绩说明会上表示，招行 AI 建设和应用主要聚焦“AI 小招”和“AI 小助”。这体现了一个清晰路径：客户侧用 AI 提升自助服务和个性化陪伴，员工侧用 AI 覆盖全岗位，形成“客户助手 + 员工助手”的双轮驱动。
AI 方案
“AI 小招”面向客户服务与零售经营，基于大模型能力提升自然语言理解、复杂场景自助服务和客户旅程陪伴。结合招行原有 App 和零售数字化基础，它可以承担更高频的问答、提醒、服务引导和金融生活场景支持。
“AI 小助”面向员工，覆盖全行所有岗位。它更接近内部知识助手和办公副驾驶，可以帮助员工查询制度、理解流程、生成材料、总结信息和提升日常工作效率。客户侧与员工侧结合，有利于减少前台服务断点。
已披露效果
经济参考报 2025 年 9 月报道，招商银行“AI 小招”每月服务客户超过 2,000 万，“AI 小助”已覆盖全行所有岗位。招行还持续夯实“云 + AI + 中台”科技底座，并推动企业级 AI 中台支持全行大模型应用推广。
这组数据的价值在于说明，银行 AI 不再只是“少数员工试用的工具”，而是开始接入真实客户规模和全岗位员工规模。对学习者来说，招行案例适合理解零售银行 AI 的规模化入口。
可迁移到银行的设计
- 零售 AI 应同时设计客户版和员工版，避免客户问完后人工坐席没有上下文。
- 客户助手重点关注高频服务、账户查询、权益提醒、产品解释和风险提示。
- 员工助手重点关注制度问答、流程导航、客户经理材料准备和运营知识库。
- 两类助手都应接入统一知识源，但按权限展示不同内容。
风险治理要点
- 客户助手不能替代适当性评估、授信审批和投诉处理决定。
- 员工助手生成材料必须标注来源和需要人工确认的部分。
- 覆盖全岗位时，要防止不同部门上传重复、冲突或过期知识。
- 客户月服务量巨大，必须建立灰度发布、监控和应急回退机制。
本项目可做的小实验
设计一个“双助手流程”：客户问“我适合买什么理财”，客户版只能解释风险等级和引导测评；员工版则提示客户经理需要核验的适当性信息、产品说明书和禁止话术。
原始来源与整理依据
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