AI 技术赋能综合金融服务：基于客户需求的金融顾问制度智能化升级

前言：

当前形势下，AI 技术俨然成为了推动金融服务创新的中坚力量，不可忽视。金融顾问制度是具有浙江省借鉴“法律顾问”、“家庭医生”模式的特色制度创新，承担了金融机构和客户之间的重要桥梁，其实现智能化升级，将为金融服务实体经济插上 AI 时代的翅膀。因此，探究 AI 技术推动金融顾问制度智能化升级的有效路径具有积极的现实意义。下面，本文将以客户需求为导向，展开相关论述。

一、金融顾问制度现状

134 家成员单位，261 家金融顾问工作室，4200 余名金融顾问业务骨干，全体金融顾问累计服务企业10.43 万家次、落实融资1.1 万亿元……截止2025 年，经过 6 年探索实践，浙江首创的金融顾问制度取得了一系列实践成效，成为了浙江金融的“金名片”，也积累了金融供给侧结构性改革的“浙江经验”。在政府“金融子弟兵”方面，金融顾问制度已被全国 16 个省市借鉴推广，走出浙江并保持全国领跑之势。当前，县域综合金融生态建设所倡导的“3386”模式，已经在全国70 多个区县复制推广，覆盖了全国22 个省、43 个地市。

在浙商总会金融服务委员会的组织与赋能下，广大金融顾问兼容“多重身份认同”，充分发挥个人专长，在对企业的一线服务中与各金融机构开展有效协同，调动各方力量为企业发展出谋划策，保驾护航。为推进浙江省共同富裕示范区建设贡献了应尽之力。以笔者在某国有银行省分行、基层支行的服务经历为例，金融顾问的任职需要通过统一考试，经各级主管部门组织推荐，由金服会聘任至各地区。金融顾问对企业的工作内容既包括介绍金融产品，设计投融资方案等“主业”，也包括协助企业对接政府降低政策获得成本，沟通投资人、业务合作方等助力企业发展的“综合金融服务”措施，借助金融顾问角色，笔者曾有多次通过帮助回国科学家对接项目落地区域，规划融资方案，撮合跨境技术合作等措施围绕企业全生命周期需求帮助企业解决发展问题的经历[1]。

同时，现阶段金融顾问发挥职能作用，也还存在这主要由个人经验与情怀驱动，与本岗工作界限不够清晰，难以准确计量工作量与实现工作激励等有待进一步优化的方面。AI 技术的应用，以及行业级知识库与智能体的出现，或将成为新的解决思路。

二、路径

（一）为金融顾问打造“专属AI Agent”

建立一个由大语言模型（LLM）驱动的行业级金融顾问AI Agent（智能体），为金融顾问设置专门使用接口，为各成员机构预留数据接口。这个 Agent 不是一个简单的问答机器人，而是一个能够理解复杂语境、执行多步任务、并能调用外部工具和数据的“数字分身”和“超级助理”[2]。这个 AIAgent 的角色定位是：将金融顾问从海量、重复、标准化的信息处理和初步分析工作中解放出来，使其能够将宝贵的精力聚焦于最需要人类智慧的环节，如建立信任关系、进行战略性判断、处理复杂利益相关方以及进行创造性的方案设计。AI 负责“广度”和“效率”，人负责“深度”和“温度”，形成人机共生的新型服务范式 [3]。

（二）场景深化：AI Agent 如何赋能“1+N”服务矩阵

1. 智能资源撮合与供应链挖掘

笔者在实践中撮合企业合作，很大程度上依赖于个人经验和偶然发现。AIAgent 能够将这一过程系统化、规模化。通过深度解析一家企业（如 ΔA 企业）的年报、专利、产品说明乃至新闻舆情， AI 可以精准理解其技术瓶颈或市场需求。同时，它能扫描海量的工商、税务、海关、招投标及供应链平台数据，从数万家企业中，精准匹配出最有可能与 ΔA 企业形成上下游合作、技术互补或市场协同的潜在伙伴，并结合在金融顾问平台或成员机构数据沉淀情况，按优先级自动生成包含合作模式建议、风险评估和联系路径的初步撮合方案。这将实现从“大海捞针”到“精准滴灌”的跃迁。

2. 主动式财务顾问与风险预警

AI Agent 可以成为一个“企业诊断师”智能助手。它能持续追踪特定企业已接入成员机构数据或已信息公开的财务报表、银行流水、税务数据、用电量等经营指标，并结合宏观经济形势和最新的监管政策，构建动态的企业健康度模型。当模型识别出潜在风险（如现金流持续恶化、关键财务比率低于数据库行业预警线）或重大机遇（如一项新的产业补贴政策出台）时，AI Agent 会主动生成预警报告或机遇分析，并提出初步的应对策略（如“建议申请技术更新改造贷款”、“建议调整采购策略”），第一时间推送给金融顾问，如表 1 所示为AI 技术支持下的企业生命周期五维评估模型。基于该评估模型，金融顾问可以对公司客户经济情况有更加深入的了解，例如针对现金流预警的公司客户，可以为其提供“债务重组咨询 + 供应链金融方案”的组合服务。通过上述模式，可以使得金融顾问服务从“被动响应”转变为“主动管理”，将原本依托情怀驱动主动为企业赋能的分析能力与服务动机，更为广泛地赋予每一位顾问。

表1 企业生命周期五维评估模型

3. 全景式政策导航与申报助理

各级政府部门出台的扶持政策名目繁多、更新频繁，企业往往难以全面掌握。 AIAgent 可以构建或链接地方政府已有的“政策知识图谱”，将国家、省、市、县各层级、各部门的政策文件进行结构化解析。金融顾问只需描述企业的基本情况与阶段诉求， AIAgent 将主动解读需求，匹配最贴切的适用政策、补贴、税收优惠和人才计划，并自动生成清晰的申报指引、材料清单乃至申请文书的初稿。将浙江省行政服务“店小二”的精神与金融顾问服务队伍进行有机结合，更精准高效地降低了政策的搜寻和理解成本。

4. 沉浸式场景演练与能力培养

笔者曾在基层支行担任分管对公业务副行长，从带领新客户经理演练项目审批过会的经验中体会到这种方法虽然有效，但效率低下且难以复制。AIAgent 可以创造出高仿真度的虚拟演练环境。例如，根据企业基本信息，让 AIAgent 模拟走访企业高频问题并给出问答对策便于金融顾问提前准备，帮助金融顾问模拟授信审批会上的关键问答。AI 可以扮演不同的角色，根据金融顾问不同的角色的回答进行智能追问和实时反馈，在平台数据积累与金融顾问用户的真实数据贡献下，这种沉浸式、个性化、可重复的培训方式，将日益有助于缩短金融顾问的成长周期，提升队伍解决问题的实战能力。

（三）前景思考：构建基于“数据贡献”的跨机构激励体系

为打破“N”个机构间的协同壁垒，笔者思考可以由地方金融监管部门与金服会共同牵头，将前文所述的 AIAgent 部署个统一的跨机构“金融顾问综合服务平台”上，也可结合现行“金服宝”等平台进行改造，所有金融顾问的服务活动，包括客户对接、方案设计、资源引入、协同合作等，均在该平台上留痕，同时将原企业微信沉淀数据进行清洗与迁移，AI 可以基于这些数据，尝试构建“贡献值模型”，对每位顾问及其所在机构的有效贡献进行量化评估。主管部门则可以依据这个“贡献值”，对做出突出贡献的机构和个人给予精准激励。这将变过去的“无偿奉献”为“价值共创、按劳分配”，从根本上激发跨机构协同的内生动力。

结束语：

AI 技术全面应用的背景下，金融顾问制度正在从“经验导向”向“数据智能驱动”的方向发展，既可以更好对客户需求进行精准洞察，又可以有力推动金融服务向全周期、全场景的方向跃迁。未来，在 AI 技术的赋能下，金融顾问制度将在帮助浙江企业应对外部挑战、服务共同富裕、履行社会责任等方面展现新担当。

参考文献：

[1] 葛孟超，公司金融顾问——为企业决策提供“金点子”（财经故事·走近金融职业 ④ ），人民日报，2021 年 10 月 18 日

[2] 董佳艺 . 数智融合创新驱动浙商银行科技赋能金融顾问制度实践 [J]. 中 国金融电脑 ，2024，（11）：41-43.

[3]EY. （2024）. How artificial intelligence is reshaping the financial services industry.

[4] 陆建强 . 金融顾问制度的探索与实践 [J]. 中国金融 ，2022，（09）：56-57.

[5] 王振 ， 张犇逸 ， 于海颖 . 建立企业金融顾问制度正当时 [J]. 中国金融 ，2024，（11）：87.