为落实数字金融发展要求，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。
重构标签体系，让数据底座“可解释、可触达、可复盘”。围绕客户概况、资产负债、产品持有、交易行为等维度，对全行既有标签进行清洗归并，将764个基础标签精练为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（883434）、养老等场景。统一画像框架解决了过去数据分散、字段口径不一等问题，客户经理获取信息由“多系统查询、多页面拼接”转化为“画像集中呈现”，访前准备和客户理解成本显著下降。
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”逻辑，将分散信息转化为自然语言化、场景化、可追溯的画像报告。单客画像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。
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，话术推荐智能体生成沟通建议，风控合规模块对敏感信息、误导性表述、权限边界进行校验，实现“先召回、再生成、后校验”。大模型承担信息总结与洞察生成，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。
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、经营等情况辅助识别潜在客户，推动画像从“看得懂”走向“用得上”，该行正向网点经营、普惠金融、养老金融、消费（883434）金融及贷后风险预警等领域轻量化复制推广。朱文涛
