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導讀：今天我們說說人工智能。一直以來我很少寫人工智能與營銷運營的內容，主要原因是對基礎邏輯沒想太明白。今天簡要談談自己的粗淺認識。
銀行營銷工作有個很不一樣的特征，就是很早便進入存量競爭階段，存量客戶，疊加全渠道維護服務模式的特點，營銷的影響面和核心影響對象是比較固定的。
自助渠道，雖然流量巨大，但絕大多數是承接著余額查詢，轉賬，繳費等基礎“匯兌類”業務，其中長尾客戶占比高，渠道主要是一種交易工具，營銷影響力有限。線上自助渠道內的廣告，實際轉化率是比較低的。
人工服務渠道，總體網點渠道與客戶經理人數有限，單人服務效能存在生理能力的瓶頸，單人精細化服務客戶數量能到達幾十人已經不錯，但實際上人均維護管理客戶數量都在數百人。即便如此，客戶免打擾訴求越來越高，能建立有效溝通的客戶數量并不多，添加企業微信的客戶因微信信息量大時常也有看不到消息或接收不及時的情況。
對于銀行想要營銷的對象來說，存在天然的屏障，想營銷到的對象，實際影響率并不高，而不想營銷到的對象，如羊毛黨，重復參與營銷行為的數量多，實際貢獻粘性不足，投訴率高，并容易對口碑造成沖擊影響。
AI應用應該注意什么？
先說線上自助渠道。為了解決這個問題，很多人提出“AI智能推薦”，當前的智能推薦普遍集中在標準貨架上的差異化產品展現，也就是我們常說的千人千面。但千人千面總體建立在客戶存在“瀏覽貨架”需求的假設上，這個假設在今天金融類客戶群體需求中，占比是非常低的。客戶核心訴求并非千人千面。
因此AI在這一領域的應用，可能簡單的千人千面內容展現不是核心。我們說AI發展是一次“數字平權”，AI應用在客戶端應用可能更集中在降低“客戶需求與服務匹配”的難度。在這個目標下，改變的或許不是“推薦算法”，而是服務交互模式的徹底變化。從“人-貨架-選擇-交易”，變成“人-提出需求-反饋-交易”，而這種占比應該變成渠道服務的主要模式。
當廣大用戶連“理財”、“貸款”都未必明白的時候，通過自然語義交互讓他們能夠獲得理解得了的金融服務信息，呈現出對金融需求準確的解讀，這可能是AI最核心的應用。
而今天如果AI應用本身都還需要復雜的視頻教程，需要手把手的教會大家如何使用AI獲得服務，可能本身就是存在問題的。大家不需要AI功能，大家只需要一個更簡單更準確的服務交付方式，只不過這種方式是靠AI來幫助理解和供給出來的。所以我想，AI在客戶端的應用將徹底改變前端的互動邏輯，從貨架式變為交互式，這種方式下，千人千面不再存在，取而代之的是完全個性化的服務交付邏輯。
再說客戶經理渠道。這幾年講精準營銷講的比較多，合適的人，合適的產品，合適的內容，合適的時間，可能通過數據都能洞察的七七八八，但實際執行中，客戶經理的邀約能力終究是有限的。
在客戶經理的營銷話術中，大多數只體現為，新上了產品，新上了服務，根據歷史情況，非常適合您。這種基于大數據的匹配雖然體現了精準，但對客戶來說難免還是會感覺“推銷味”太濃。對于影響客戶的話語體系來說，“推薦一個好東西”，遠不如“檢視一個風險”。而對客戶金融行為構成的分析來說，這樣的風險免不了大量的數據分析，尤其是相對性分析。同期的變化，同類型客戶的比對。或許AI在這些一客一策的策略產出，尤其是簡化的策略解讀，是核心的應用。
另一方面，AI在員工側的應用也是一次數字平權，即讓能力相對不足的員工也能獲得相對完備的分析產出。但這樣的平權卻可能帶來另外一個問題，即因過度依賴AI帶來的人員“失智”。即“人”本身的鮮活特性失去了，那么人服務客戶當中最核心的“信任基礎”也就容易被擊垮。那么人作為一種帶有情緒濃度的互動渠道的作用，也就會逐漸被自主渠道所替代。
所以AI在員工側的賦能，本質上還是對海量數據的提取加工，減少決策前的工作量，而決策與互動本身，如果AI越了界，負向影響也會因此增加。如何避免因為AI導致員工能力的衰減和貨幣驅逐良幣現象，是需要頂層考慮的。
總體來說，智能化在營銷領域的應用，對客戶來講，應聚焦于不同的互動模式，輔助客戶提升需求的解讀效率，在時間上、操作體驗上、準確度上、理解門檻上降低服務的獲得難度。對于員工來講，應聚焦于特定的環節發揮非工時的效率運轉與海量數據的加工提煉，而非在任何環節替代人本身的特性，或簡單的以“一鍵”推送來替代人的情緒加工，應幫助客戶構建與“人”的信任，而非對“AI”的信任。
業務營銷今天面臨的痛點，仍然集中在對客戶影響力的不足，這體現在可交互客戶流量的缺失，體現在專業金融服務理解門檻高。在未來的市場中，營銷創新本身并不是“推銷形式的變革”，而是對客戶影響能力的打造，用大白話說，就是客戶愿意接受銀行建議的能力，而建議的藝術復雜而多樣，用什么樣的內容來打動客戶，既有理性的統計，也有渠道個性化的情緒特征，最終用影響力來獲得客戶對主關系銀行的品牌忠誠度。
或許這是AI在營銷領域應重點關注的內容。
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