AI+产品创新峰会-2026上海站

出品人：1111

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AI驱动下的客户体验管理，从传统分析到智能决策变迁

李哲

数阔云听CEM合伙人

内容简介：

全球进入超链接时代，消费者拥有更多的话语通道和话语权，新生代消费者更加重视体验，客户体验已成为品牌资产增长的关键因素。如何建立科学的客户体验评估测量体系和指标，并制定不同发展阶段下的VOC(客户之声)策略和改进行动？基于行业级参数精调的AI模型，如何深度赋能客户体验洞察？数阔云听CEM将在此次分享中以先进的方法论+丰富的实战案例进行深度分享。

演讲提纲：

1.消费市场的行业变与不变
2.AI 赋能的客户体验管理新范式
3.体验管理“大小闭环”-从解决问题到新品研发
4.行业客户体验成功案例

听众收益：
1.深度了解客户体验对于不同品牌发展阶段的影响
2.深度学习大闭环小闭环
3.获得不同品牌在客户体验中的经验

香港大学产品体验与设计专业出身，累计为国内百家消费品牌提供客户体验咨询与落地，服务对象涵盖OPPO、vivo、倍思、小米、万和、老板电器、雷鸟、李宁、裴乐、福特、马自达等国内外知名头部品牌，在针对不同发展阶段的品牌客户体验落地策略上有深刻理解和丰富经验，独创客户体验落地的“小闭环”与“大闭环”方法论。

焕能·智胜：AI主动增长引擎赋能客户全生命周期价值深耕

李远鑫

中邮消费金融产品创新部负责人

内容简介：

金融长期主义的核心是以精细化服务深耕客户价值，而 AI 技术是突破数据困境、升级体验的关键。本次分享聚焦三大核心场景：以 “友商量” 体系整合增信、信用管理能力，打破传统服务限制；以 “去催化” 体系重构贷后服务，用专业化方案助力客户信用与生活自愈；结合营销自动化与智能反欺诈实践，提升运营精准度与风险防控力。同时通过拆解 3 个探索的优化方向，为金融机构提供 “场景创新 - 技术落地 - 长期布局” 的可复制路径，推动体验与价值双提升。

演讲提纲：
1.行业背景与 AI 创新核心方向（10 分钟）
1.1 金融长期主义的本质：从 “流量收割” 到 “客户全生命周期价值深耕”
1.2 行业核心痛点：全周期海量数据处理难、服务响应被动、营销效率与风控平衡难
1.3 AI 创新方向：以 “主动服务、场景深耕、风险可控” 为核心，重构金融服务逻辑
2.核心实践：AI 赋能三大场景突破（30 分钟）
2.1 “友商量” 体系：整合增信与信用管理的智能自证服务
2.1.1 核心逻辑：打破传统增信 “客户主动申请” 被动模式，基于历史增信数据、行为数据训练大模型，构建 “需求 - 行为” 关联图谱，实时解析客户 APP 交互信号预判增信需求，联动信用罗盘与 AI 金融顾问，将意图识别结果与客户征信、资产数据融合生成评估模型，提供前置增信规划建议，解决 “客户不主动、服务难触达” 及人工规划 “信息不全、建议不精准” 问题，实现 “服务找客户”。
2.1.2 服务亮点：支持个税、公积金等多维度自证材料上传，通过 OCR 提取文本结合大模型语义理解识别关键字段，调用官方接口交叉验证并标记异常，生成结构化报告同步至信用评估模块；AI 金融顾问依托多轮对话模型，实时解答认证疑问、查询进度，实现 “随时随地自助认证 + AI 智能预审”，解决人工核验 “效率低（单份 10 + 分钟）、易出错” 及客户 “疑问响应慢、流程不透明” 痛点，简化认证流程。
2.1.3 价值体现：AI 技术通过材料智能解析减少客户填报量，AI 预审提前排查不符项，大模型核验准确率达 98%+、时效缩至 1 分钟内，降低服务门槛、提升认证精准度；解决客户因材料复杂放弃申请、符合条件者被人工误判的问题，AI 金融顾问还会基于客户画像推送个性化注意事项，同步提升申请通过率与体验满意度。
2.2 “去催化” 贷后服务体系：有温度的信用自愈方案
2.2.1 场景定位：聚焦需信用修复的贷后客群，大模型整合逾期前交易数据、行为数据、客服录音文本，通过情感分析识别客户沟通情绪，结合风险语义识别判断逾期为 “能力 / 意愿问题”，生成修复意愿评分划分 “主动 / 被动修复型” 客群；AI 金融顾问基于客群分类调用对应话术模型，实时调整沟通策略，替代传统单一催收，解决统一施压引发的客户抵触、难区分 “恶意逾期 / 暂时困难” 问题，构建人性化场景。
2.2.2 实践路径：以多维度客户数据为支撑，大模型提取 200 + 特征并筛选核心变量，通过聚类算法划分低 / 中 / 高风险客群，生成 “还款能力 - 修复意愿 - 风险概率” 三维画像；AI 金融顾问结合画像，依托含监管与风控指标的方案匹配规则引擎，通过大模型推理计算 “客户接受率 - 企业回款率” 最优解，生成 2-3 套备选方案并跟踪偏好优化模型；同时对接还款系统实时获取履约数据，大模型自动预警风险，对履约良好客户推送信用恢复进度，解决客群分层粗放、方案僵化、进度不透明痛点。
2.2.3 服务价值：实现 “回款率提升 + 客户留存” 双目标，传递金融温度
2.3 营销自动化与智能反欺诈：效率与风控双保障
2.3.1 营销自动化：基于流程画布 + 增益模型，实现 “人群精准圈选 - 策略自动执行 - 效果闭环优化”
2.3.2 智能反欺诈：依托 IM-GraphSAGE 模型识别团伙欺诈、视频活体技术拦截注入攻击
2.3.3 实践成效：营销成本优化、欺诈案件拦截率提升，平衡增长与风险
3.未来展望：金融 AI 的优化与延伸（10 分钟）
3.1 服务范式升级：探索从 “被动应答” 到 “主动预判” 的智能服务模式
3.2 技术架构深化：推进大模型 + RAG 知识库 + 业务中台的协同落地
3.3 体验边界拓展：布局多模态交互与极致个性化服务，延伸普惠金融覆盖

听众收益：
1.了解如何构建AI智能体整合增信、信用管理的核心逻辑，打破传统服务限制，优化客户体验，提升业务转化。
2.借鉴营销自动化（流程画布 + 增益模型）与智能反欺诈（IM-GraphSAGE、视频活体）的实践方法，平衡业务增长与风险防控。
3.明晰金融 AI “场景落地 - 未来布局” 的完整路径，为自身产品创新、技术架构规划提供可参考的方向与避坑指南。

硕士毕业于华南理工大学计算机专业，中邮消费金融公司创始团队成员之一，曾任科技发展部总经理助理，资深架构师，曾负责公司两次IT系统规划的制定、整体架构设计和落地实施，成功主导大型金融系统从集中式到分布式、微服务的中台架构转型。现任产品创新部负责人，负责产品创新和研发、数字化转型、企业级业务架构设计等。目前已获得系统架构设计师、信息系统项目管理师等认证，华南理工大学电子与信息专业博士在职研究生。