引言

当前，我国数字经济迈入高质量发展新阶段，大数据、人工智能等前沿技术深度渗透金融领域，彻底重塑银行业经营模式、竞争格局与服务形态，推动行业全面进入数智化升级新阶段。随着利率市场化深化、同业竞争加剧、金融科技跨界冲击，商业银行传统对公业务利润空间持续收窄，零售业务凭借低资本消耗、风险分散、收益稳定、客户基数庞大的优势，成为银行稳定营收、分散风险、夯实竞争力的核心赛道。

然而，传统零售模式长期依赖线下网点与人工运营，存在获客成本高、精准度低、客户分层粗放、风控维度单一、服务同质化、运营效率低等突出问题，难以适配新时代客户多元化、便捷化、个性化的金融需求。缪依凡指出，客户需求全面升级，零售数字化转型已成为行业必然选择。

人工智能凭借大数据挖掘、算法建模、智能决策等能力，有效破解传统零售痛点，重构获客、风控、服务、运营全链路。李祖宜提出，生成式AI推动零售从数字化迈向智能化；段若云实证表明，人工智能可显著提升零售盈利能力，对中小银行赋能效果更为显著。在此背景下，深入研究人工智能赋能零售的内在逻辑、实践成效、现存问题与优化路径，对推动银行业高质量发展具有重要理论与现实意义。

一、人工智能赋能商业银行零售业务的理论基础与内在逻辑

人工智能是依托计算机技术、大数据算法、机器学习框架，模拟人类智能完成信息识别、数据分析、逻辑决策、自主执行的技术体系，核心能力包括客户画像、智能风控、自然语言交互、流程自动化，胡俊指出，人工智能依托大数据与算法建模能力，可深度赋能商业银行零售业务，有效缓解信息不对称、提升风控效率与服务质量。商业银行零售业务面向个人与家庭，涵盖存款、信贷、信用卡、理财等，具备客群广、需求多元、风险分散的特征，宋菲菲以基层支行案例为基础，分析商业银行零售业务管理现状与瓶颈，认为利率市场化、同业竞争加剧与客户需求升级倒逼银行加速零售数字化转型。智能零售金融是零售业务与AI、大数据融合的新形态，实现全链路智能化升级，张耀良认为，数字技术推动银行零售业务加速转型，金融科技可通过渠道拓展、数据赋能、场景融合与智能应用，助力银行提升效率、优化服务，实现零售业务高质量发展。

人工智能赋能零售的内在逻辑，是数据驱动重构价值创造方式：获客端，整合多维数据构建精细化画像，实现千人千面精准推送；风控端，整合征信、消费、社交等数据，构建动态评分模型，秒级审批、实时预警；服务端，依托智能客服、线上渠道，构建7×24小时全域服务；运营端，替代重复工作，实现金融业的降本增效，王均山研究表明，通过降本增效、优化体验、深化合作，带动盈利回升。

二、人工智能赋能商业银行零售业务的实践成效与优化路径

（一）重构获客模式，实现营销精准化与场景化

过去商业银行零售业务主要依靠实体网点拓客与线下广告宣传开展营销工作，获客渠道相对单一，不仅辐射客群范围受限，整体获客成本较高，还存在营销定位模糊的问题。盲目推送产品的情况较为普遍，最终实际转化效果并不理想。依托人工智能大数据挖掘与算法建模技术，银行可以通过分析客户资产、交易流水、消费习惯、线上行为、产品偏好、生命周期等一系列多维度数据，构建成全方位、动态化的客户画像体系，实现客户精细化分层与精准的需求识别，韩金凤提出，大数据、人工智能等技术推动城市商业银行零售业务加速数字化转型，通过数据挖掘、场景搭建和智能风控，可提升营销精准度、产品创新力与服务效率。基于精准客户画像，可以针对不同的客户群体实现精准推送信贷、理财、信用卡、储蓄等适配性产品，实现个性化营销，改善以往的粗放营销模式。同时，人工智能能够识别并联动本地生活、政务、消费、出行等各类场景，打造生态化获客模式，使得金融服务嵌入居民日常生活，实现从过去的被动获客向主动场景获客转型，推动平台、场景、产品与流量协同发展。从实践成效看，当前国内头部商业银行依托AI智能营销体系，营销转化率相较以往有所上升，并且获客成本下降。针对该领域的后续优化，大型国有银行可依托技术、体量优势打造全域场景营销生态；中小银行可以立足本土区域优势，深耕县域、社区、乡镇市场，打造轻量化、本土化的特色营销生态体系，规避行业同质化竞争。

（二）风险智能管控，多维赋能，构建全流程风控体系

传统零售信贷风控模式存在明显的局限性，过往银行主要依托央行征信报告结合人工审核经验开展风险判定，参考数据维度单一，审核结果极易受到人工主观经验影响。这种模式不仅审批流程繁琐、业务办理效率低下，还存在明显的风控盲区，对于无征信记录的年轻客群、下沉市场客群等信用白户难以实现有效风险甄别，可能会出现一刀切的授信审核标准，制约了零售金融业务的普惠发展。同时，难以识别多头借贷、隐性负债、欺诈风险等新型风险。人工智能技术有效破解了传统风控短板，通过整合征信数据、消费履约数据、社交行为数据、司法涉诉数据、设备风控数据等多维度立体化信息，构建动态智能信用评分模型与反欺诈模型，能够在短时间内完成客户信用评估与风险判定，大幅提升审批效率。智能风控体系可贯穿零售信贷业务全流程，实现贷前精准授信定价、贷中交易动态监测、贷后风险智能预警，实时捕捉客户还款能力变动、异常交易、违规操作等风险信号，提前预判信贷违约隐患，有效降低零售信贷整体不良率。

（三）智能客户服务，全域覆盖，升级服务体验

传统线下网点服务受营业时间、物理空间、人力配置等条件制约，仅能实现定点、定时的线下服务，无法适配当下客户碎片化、全天候、便捷化的金融服务需求。同时，网点人工服务承载力有限，不同员工的服务标准、业务能力存在差异，容易出现服务效率参差不齐、客户等待时长过长等问题，客户服务体验难以统一保障。依托人工智能智能客服、线上银行、虚拟网点、智能终端、生成式AI交互技术，商业银行可以构建了7×24小时全天候全域服务体系，能够自动承接客户账户查询、业务咨询、产品办理、问题申诉等日常常规业务咨询等服务，邓涵霖等指出，依托人工智能，可以分流大部分重复性常规咨询业务，分流人工压力，提升服务效率。线上智能服务打破了地域限制，能够覆盖物理网点空白的乡镇、农村等偏远区域，拓宽金融服务覆盖面，助力普惠金融落地普及。后续可以持续优化迭代智能交互技术，简化线上业务的操作流程，优化适老化服务、无障碍服务等功能，兼顾年轻客群的便捷化操作需求与老年客群的使用需求。同时推动线上智能服务与线下人工网点服务深度融合，形成优势互补的一体化服务格局，全面升级客户服务体验。

（四）智能财富管理，普惠赋能，深挖客户价值

由于银行客户经理团队专业能力参差不齐，大量普通客户难以获得标准化、专业化的资产配置建议，使得银行财富金融服务的普惠性不足，宋歌指出，依托人工智能推进智能财富管理，可深挖客户价值、强化普惠赋能。人工智能智能投顾技术改善这一现状，能够根据客户的资产规模、风险承受能力、投资期限、预期收益等特征，自动测算并生成个性化、多元化的资产配置方案，为客户提供低成本、专业化的普惠财富管理服务。同时，智能投顾系统可实时跟踪金融市场行情波动，动态分析市场走势，及时向客户推送风险提示与专业市场解读，帮助客户规避投资风险、优化资产配置结构、提升投资收益。后续发展过程中，银行可进一步丰富理财产品矩阵，适配不同风险偏好、不同资产等级客户的投资需求，同时强化智能投顾的风险披露与预警功能，提升财富管理服务的专业性与安全性。

（五）智能运营管理，降本增效，推进精细管理

传统零售业务运营流程繁琐，开户、录入、审核、对账、报表统计、台账整理等大量工作高度依赖人工完成，导致日常运营成本高昂、工作效率难以提升，还容易出现操作风险、数据偏差等问题。依托智能审批、自动对账、智能报表等人工智能自动化技术，银行可实现零售业务全流程自动化处理，降低人工重复性操作，缩短业务办理时长、降低人工运营成本。同时，智能运营系统可自动完成业务数据统计、台账动态更新、经营情况分析等工作，能够为银行管理层提供实时、精准、全面的经营数据支撑，为零售业务战略调整、业务优化、资源配置提供科学依据，推动零售业务从传统粗放式人工管理模式，向数字化、精细化、智能化管理模式转型。

（六）分层差异化转型，均衡发展，培育特色优势

当前国内商业银行智能化转型进程呈现明显的梯队差异，大型银行与中小银行的资源禀赋、转型能力差距悬殊，行业同质化内卷问题突出。为推动全行业零售业务智能化均衡发展，各类银行需立足自身资源优势，实施分层差异化的转型策略。大型商业银行具备资金储备充足、前沿技术自主研发能力强、高端人才储备完善、客户基数庞大等核心优势，可自主布局前沿金融科技研发，搭建安全可控、功能全面的智能化零售业务体系，承担行业创新引领作用，探索零售业务智能化转型新路径。而城市商业银行、农商行、村镇银行等中小银行，普遍存在资金有限、技术储备薄弱、高端人才匮乏等短板，可采用“外部技术合作+本地化场景适配”的轻量化转型模式，聚焦本土区域经济特色、本地客群特征与区域特色产业，深耕属地市场，打造差异化、特色化的零售金融服务体系，规避行业同质化竞争，补齐行业转型短板，推动银行业零售智能化整体均衡发展。

三、人工智能助力商业银行零售业务发展的现存问题与优化对策

（一）数据治理体系不完善，数据壁垒问题突出

数据质量与整合能力是银行人工智能转型的核心基石，当前国内商业银行普遍存在数据治理机制不健全的问题，内部各业务条线、部门数据相互割裂，碎片化、数据孤岛现象较为普遍，同时银行与政务、社保、消费等外部场景数据对接不足，数据维度单一、覆盖范围有限。加之存量数据存在冗余、失真、更新滞后等问题，行业数据清洗与标准化处理能力普遍偏弱，尤其是中小银行数据建设滞后，直接造成智能模型测算精准度不足，严重削弱了AI技术的赋能实效。针对上述问题，商业银行需搭建一体化数据治理框架，通过构建企业级数据中台整合内部全域数据，统一数据标准与调用口径，打破内部数据壁垒。在严守数据合规与隐私安全的前提下，主动对接外部公共数据资源，丰富建模数据维度，并建立常态化数据校验、清洗与更新机制，持续优化数据质量。中小银行可采用轻量化合作模式引入外部数据治理工具，以低成本方式完善数据体系，为智能化应用筑牢数据基础。

（二）技术应用不均衡，同质化转型问题显著

当前银行业零售智能化转型呈现明显两极分化态势，大型银行凭借资金、技术、人才优势，具备自主研发与持续迭代能力，智能化场景落地成熟、创新力度强；而中小银行受资金投入、技术储备限制，大多照搬第三方通用技术模板，未结合自身业务流程、本土客群特征进行定制化改造，导致智能系统适配性差，业务、产品、服务模式高度趋同，难以形成差异化核心竞争力，陷入行业同质化内卷。周曦指出，人工智能与普惠金融融合，可通过数据挖掘、智能风控与服务下沉，破解金融信息不对称、覆盖不足等难题，提升服务效率与可及性。对此，行业需推行分层差异化转型模式，破解发展失衡与同质化难题。大型银行聚焦前沿技术自研，搭建自主可控的智能技术体系，引领行业创新发展；中小银行摒弃盲目跟风的转型思路，依托外部成熟技术框架，结合本土县域、社区特色金融场景与属地客户需求开展二次开发，聚焦小微金融、乡村金融等特色赛道，打造专属智能服务体系，以轻量化、特色化转型构建独特竞争优势。

（三）新型智能化风险凸显，风控体系适配不足

人工智能的深度落地为银行风控提质增效的同时，也衍生出诸多新型风险，AI算法运行不透明、溯源难度高，易出现模型偏见与决策偏差，海量客户数据的采集、存储与使用过程存在隐私泄露隐患，且行业风控模型逻辑高度趋同，极易引发集中性金融风险。现阶段多数银行传统风控体系难以适配智能化转型需求，对算法、模型、数据类新型风险的识别、预警和处置能力存在明显短板。为化解智能转型风险隐患，银行需重构适配AI时代的全维度风控体系，建立算法常态化监测、版本留存与审计机制，保障算法运行透明可溯源，规避模型决策偏差。同时搭建客户数据全生命周期安全管控机制，通过数据脱敏、权限分级、加密传输等方式守住数据安全底线，并结合自身业务特征优化风控模型逻辑，打破行业算法趋同问题，配套搭建新型智能风险预警平台，全面补齐智能化风控短板。

（四）复合型人才短缺，人才体系建设滞后

复合型金融科技人才缺口是制约银行零售智能化深度转型的关键瓶颈，目前银行业人才结构失衡问题突出，传统业务人员数字化操作与数据分析能力不足，专业技术人员缺乏金融业务与风控认知，形成业务与技术脱节的局面。相较于大型银行，中小银行平台吸引力、薪资激励与晋升体系不完善，高端金融科技人才引进难度大，内部数字化培育机制缺失，传统员工转型缓慢，人才短板极大制约了中小银行智能化转型进程。对此，银行需构建引才、育才、留才一体化人才培育体系，精准引进大数据、人工智能、智能风控等专业技术人才，优化人才结构。常态化开展员工数字化专项培训，推动传统业务人员转型升级，组建“业务+技术”专项团队，打通业务与技术协同壁垒。同时优化绩效考核与激励机制，增设金融科技专项奖励，完善人才晋升通道，提升平台人才吸引力，筑牢转型人才支撑。

（五）行业监管滞后，标准体系尚不统一

人工智能金融应用迭代速度较快，但配套行业监管规则与统一标准建设相对滞后，数据合规使用、算法治理、隐私保护、智能营销与风控等关键领域缺乏细化、可落地的行业规范，不仅容易引发行业无序创新、恶性竞争等乱象，也导致银行智能化创新合规边界模糊，诸多新型场景不敢全面落地，制约了技术与零售业务的深度融合。为推动行业规范发展，监管部门需加快补齐制度短板，完善智能金融领域监管细则，统一行业技术、风控、数据安全与隐私保护标准，明确创新合规边界。各商业银行需主动对标监管要求，建立内部AI创新合规审查机制，实现智能产品、模型、营销场景合规落地。同时依托行业协会搭建自律体系，统一行业规范标准，平衡金融创新与合规风控，推动零售智能化业务有序高质量发展。

四、结论与展望

人工智能是数字经济背景下推动金融创新的重要技术力量，改变了以往商业银行传统零售业务的经营方式与发展路径，逐渐成为带动零售业务提升效率、实现可持续发展的关键动力。不过，当前国内银行零售智能化仍处于深化推进阶段，还存在着数据治理薄弱、技术发展不均、新型风险增多、专业人才不足、监管配套滞后等问题，仍然制约着智能化技术与金融业务的深度融合，中小银行的转型压力凸显，行业整体发展均衡度不够。

未来，商业银行可以结合实际需要，逐项补齐自身短板。强化数据整合与治理，打通数据壁垒；实施金融业务差异化转型，大型银行引领行业突破创新，中小银行深耕本土特色化领域；完善智能风控，规范算法、保障数据安全；健全人才培养机制，打造复合型人才队伍；主动对接监管要求，在创新与合规间保持平衡。

随着人工智能技术不断成熟，银行零售业务将推进智能化、普惠化、场景化、安全化的经营方式，以往由传统人工主导的模式将逐步转向智能驱动模式迈进，持续释放零售金融活力，助力银行业高质量发展与普惠金融建设。

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