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随着互联网的不断发展，无论是人工智能技术还是大数据技术在金融行业都发生了很大的变化，下面我们就一起来了解一下，人工智能都有哪些应用形式。
基础数据层分为三个主题：客户统一标签体系、产品统一标签体系和零售业务知识图谱。打通各渠道数据，构建客户数据池，基于人工智能、客户洞察等能力，对客户进行标签化管理，在不同的渠道和场景中洞察客户行为、识别客户特征、刻画产品属性、勾勒客户/产品全方位画像，进一步构建知识图谱。
客户统一标签体系：基于人工智能技术和模型算法，对客户属性、特征和信息进行加工和运算得出客户标签，进一步形成用户画像。
产品统一标签体系：基于人工智能技术和模型算法，对产品属性、特征和信息进行加工和运算得出产品标签，进一步形成产品画像。
零售知识图谱：连接客户、产品的实体与属性，得到商业银行零售关系网络，从关系的角度去分析业务问题，提供深刻的数据洞察。
AI模型层是实现AI营销体系的核心，是金融大脑的部署地。应用深度学习，构建整合客户需求挖掘模型和产品营销模型，多维度打造以客户为中心、以旅程为地图、以产品为触点、以场景为舞台、以渠道为串联的产品推荐引擎和场景化营销推荐引擎。
产品推荐引擎：通过客群、产品、渠道和素材等信息输入，进入决策中心，经过模型组合的引擎计算排序，生成策略组合并进行策略优化迭代。
场景化营销推荐引擎：结合客户标签体系和产品标签体系打造场景库，运用AI技术使客户在不同场景下能够以方便快捷的渠道与银行接触。
AI应用层是实现AI营销体系的着陆点。探索人工智能应用场景，引入语音交互、自然语言处理、强化学习等AI技术，实现智能电话营销、手机银行个性化推荐等应用场景，把握先机占领人工智能营销的战略高地。
个性化产品推荐：场景化营销推荐引擎搭配产品推荐引擎，实现在特定场景下，通过特定渠道、为特定客户、以特定价格、推送特定产品组合。
智能交互体验：利用人工智能，结合渠道特点，用数据链条进行多种浏览路径下的流程设计，提供智能化客户服务，提升客户体验。
节选：安永EY公众号
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2025-02-12
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