为落实数字金融发展要求，江苏昆山农商银行以客户画像项目为切入点，引入大模型、知识检索增强和多智能体协同能力，推动客户经营由“经验驱动”向“数据智能驱动”转型，形成“数据—洞察—建议—触达—反馈”的闭环机制，探索出一条画像赋能精准营销的实践路径。

重构标签体系，让数据底座“可解释、可触达、可复盘”。昆山农商银行围绕客户概况、资产负债、产品持有、交易行为、渠道偏好、风险特征和生命周期等维度，对全行既有标签进行清洗、归并、去重和质量校验，将764个基础标签精炼为159个高价值实战标签。其中，63个高频核心指标用于快速识别客户状态，96个场景化标签服务普惠、消费、养老金融等场景。统一画像框架解决了过去数据分散、字段口径不一、业务解释不足等问题，客户经理获取信息由“多系统查询、多页面拼接”转为“画像集中呈现”，访前准备和客户理解成本显著下降。标签建设做到“可解释、可触达、可复盘”，真正把数据治理成果转化为一线可执行的动作。

打造画像“一页纸”，让客户经理快速看懂客户。按照“客户现状—行为趋势—潜在需求—建议动作—风险提示”的逻辑，该行将分散信息转化为自然语言化、场景化、可追溯的画像报告，快速了解客户渠道偏好、产品适配度和服务关注点等情况。单客画像与洞察由过去数分钟级人工拼接缩短至秒级自动生成，批量名单洞察由小时级压缩至分钟级，客户触达更加精准，有效回复和意向反馈占比有所提升。画像“一页纸”不仅提升了经营效率，也让数据成果更贴近一线、更贴近场景，成为客户经理访前准备、需求识别和精准服务的重要工具。

建设多智能体协同机制，让服务建议既精准又合规。客户洞察智能体负责动态关联离散标签，挖掘非结构化信息；话术推荐智能体基于产品知识库、策略库和历史话术库生成沟通建议；风控合规模块对敏感信息、误导表述、权限边界等进行校验，实现“先召回、再生成、后校验”。过程中，大模型重点承担信息总结、洞察生成和表达优化，该行客户经理保留判断、编辑和确认职责，既提升效率，也守住审慎经营边界。系统通过岗位权限、最小必要展示、抽象化表达、审计留痕和人工复核，推动精准营销、信贷服务、消费者权益保护和内部控制协同提升，体现了合规安全内嵌全流程的实践价值。

联动智能信贷和精准营销，让画像能力落到业务场景。结合交易、资金、经营、产品等情况，辅助识别潜在客户，向客户经理提示合理服务需求、触达窗口和服务切入点，推动客户画像从“看得懂”走向“用得上”。通过统一标签体系、知识库配置和场景模板，该行正推动画像能力轻量化、模块化复制到网点经营、普惠金融、养老金融、消费金融及贷后风险预警等领域，让智能经营闭环在更多业务场景中落地见效。

昆山农商银行将继续坚持业务场景牵引、人机协同定位、合规安全内嵌和轻量化模块化推广，为数字金融高质量发展注入新动能。（记者 王爱静 通讯员 朱文涛）