前段时间，众安信科业务专家在与某银行客户进行业务交流时，讨论到这样一个问题：

该行零售银行部门副总L总发现本季度本行AUM增速低于同业3个百分点。她调出客户经理的工作明细，发现：客户经理小W手里管理着980个客户，但上个月他只拜访了28户，其中高价值客户占比不足20%。系统显示，有近200户潜力客户长期处于"沉睡"状态，从未被深度触达过。

问题出在哪里？

小W每月可用于深度跟进的时间只有50小时。他仍然按照传统的"名单顺序"拜访客户，没有科学的优先级指引。今天该拜访谁？哪些客户值得花更多时间？这些问题，他只能凭感觉判断。这不是小W一个人的困境。大量银行都在经历着资源错配导致产能停滞，高潜力客群沉睡，整体增速落后于同业的现实挑战。

这是众安信科AI客户经理助理要解决的核心问题。

09:00  海量客户，多维筛选

先把“该找谁”确定下来

早会上，小W需要先准备好一份清单：今天先见谁、先打给谁。过去他会翻列表、看备注、凭印象挑几个“可能有机会”的客户，结果往往是触达范围有限且缺乏科学合理的优先级，高价值客户被淹没。现在他只需要告诉AI目标条件（年龄段、行业、资产区间、风险等级等），AI就会秒级把更值得优先跟进客户自动排到前面，清晰告诉小W他的今日待跟进有哪些。

10:30  画像聚合，一屏全景

拜访前，把客户信息一次看清

准备一场重要拜访，过去往往要在CRM、信贷系统等业务系统和外部信息源之间来回切换，手动整理工商、授信、流水、舆情、行业信息，耗时至少3小时起步。

现在，AI客户经理助理完全可以把把碎片信息高效、自动化且结构化地整理好：小W不需要再打开一堆系统拼信息。他可以在AI帮他筛选的今日跟进客户清单中，点击进入其中一位客户的详情资料卡片，先扫一遍核心概览，再重点看两块：最近交易的变化趋势，以及关键标签（例如经营是否稳健、近期资金行为是否异常）。需要细看时，他只需在同一页面往下翻就能定位到证据点。他的准备动作，可以从事务性的跨系统、跨平台查找搜集信息，变成决策驱动的确认判断。

因此，小W的贷前准备工作，大部分时间可以转变为利用AI智能辅助生成客户资料，然后在此基础上，形成自己的观点和提问清单，访前准备效率和质量都能显著上一个台阶。

11:00  AI识别，风险预警

让风险前置管理，避免依赖事后复盘

很多客户经营状况的风险并不显性：即便系统可能显示“该客户最近无逾期”，但关联企业涉诉、供应链回款变慢等信号，很容易被忽略。

现在，小W会习惯性看一眼风险提示区。AI会敏锐地主动提示关键风险点与机会点，把诸如“关联企业涉诉，建议关注履约风险”、“交易结构异常波动，建议复核授信节奏”、“回款周期拉长”等容易漏掉的信号提前摆出来。小W会把其中几条作为自己的“拜访必问”，在沟通提纲里加上待验证问题：是不是有项目延期、是不是有大额采购导致现金流吃紧。

于是，风险在拜访前就能预判。在不增加流程负担的情况下，客户经理可以把潜在不良与合规踩线的概率降下来，让授信建议更稳，减少后续返工。

11:30  智能策略，一键生成

从苦苦磨方案，变成瞬间产出专业策略

以前，当小W需要把拜访思路落成方案时，他通常会照模板填：客户概况、需求、推荐产品、潜在风险……写起来很慢也容易空洞、与客户的业务实际贴合度有差距。现在，面对复杂的方案准备工作，他只需按下一键，AI就会给出结构化的智能策略：哪些点值得谈、哪些点需要回避、授信与产品建议的依据在哪里。

在AI客户经理的赋能下，方案输出变得又快又准，同样时间能覆盖更多关键客户。策略也更个性，减少千人一面的话术，让每一次沟通都更聚焦客户的业务实际，从而提升转化效率。

14:30  拜访现场，AI即时应答

遇到专业问题不再卡壳

拜访过程中，客户临时问到政策口径、产品适配、利率机制等细节的情况很常见。面对这些提问，新人容易卡壳，一句“我回去问问”会直接拉低客户的信任度。

现在，小W打开AI问答界面，在交流间隙把关键词丢进问答框，可以快速得到一份结构化要点，他可以方便地用自己的语言讲出来：先回应客户关心的结论，再适当做些补充。这样既不显得是在背答案，也能保证口径准确——AI让一线在关键时刻有可靠的知识支撑，应答交流更高效、更自信。

17:00  拜访完成，充电学习

团队成功经验随时复盘学习

团队里常见的痛点是：销冠方法难复制，新人只能从零摸索。AI客户经理助理内置最佳案例库，每个案例都会以时间轴的形式呈现从“初次接触”到“放款完成”的关键动作、资料节点、沟通要点与阶段成果。

对于小W和所有亟需充电学习的客户经理来说，优秀经验可以不再靠自己处处请教、口口相传，更不必从零摸索。晚上下了班，打开案例库，组织内可学习、可复用的经验资产已经沉淀为体系化的知识，优秀打法随时可复制。对于整个团队来说，在相似客户与相似场景下，能更快形成统一的推进节奏，缩短培养周期，提高整体产能的稳定性。

18:30  业绩看板，进化有数

让过程被看见，让成长可衡量

在管理过程中，只看结果（如，签了多少、放了多少），而忽视过程细节，是很多企业存在的困境。现在，小W的跟进过程可以被AI可视化的呈现：个人看板将呈现当前的客户覆盖率、跟进节奏是否断档、业绩趋势图等。对他来说，这是调整方法的依据；对管理者来说，这是辅导与资源分配的依据。过程被记录下来后，优秀不再只靠结果证明，改进也更容易找到抓手。

现在，AI让团队从只看签了多少升级为看得见怎么做到的，可以更早发现风险行为与低效动作，及时纠偏；像L总这样的业务负责人也能更科学的识别出团队中的高潜客户经理并给到精准支持，让团队成长更可控、更可复盘。

总的来说，信贷客户规模化的时代下，客户经理的核心困境是：面对海量的客户、复杂的系统与庞杂的数据，他们可用于深度准备与服务的时间却日益稀缺。

通过重塑客户经理的工作流，AI客户经理助理将人从重复与庞杂的信息处理中解放出来，把精力用在真正有价值的事情上。这种个人效能的激活，将最终汇聚为驱动团队持续增长的核心动力。

而这，仅仅是我们深入信贷业务全链路智能升级的一个起点。

基于对信贷流程的深刻理解与持续深耕，我们正在构建一套完整的「信贷业务智能体全景图」，覆盖从智能获客、渠道管理、授信与风险评估、审批与决策支持，到贷后监控预警与智能运营和策略进化的全链路场景。AI客户经理助理是其中的关键一环，与风控、审批、运营等智能体协同作战，赋能银行实现从流程驱”到智能决策的跨越。

我们将持续分享更多细分场景下的系列信贷智能体，并共享在AI信贷领域的深度认知，助力银行协同风险与效率、连接客户与资产，实现更精细、更敏捷的智能经营。

注：以上内容呈现数据，通过业务实践平均表现得出。根据实际业务场景不同，可能会有波动。