睿行|数智化转型驱动年金领域提质扩面新实践

胡胡胡美丽_ss

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文_中国工商银行软件开发中心

开篇语

　　近年来我国人口老龄化程度持续加深，党中央陆续提出“加快发展多层次、多支柱养老保险体系”“扩大年金制度覆盖范围”“做好养老金融大文章”等要求。随着养老保障体系政策贯彻落地，年金业务必将迎来新的发展机遇。中国工商银行软件开发中心积极响应国家养老金融战略及“人工智能+”行动要求，深入挖掘年金营销服务中的难点问题，运用云计算、大数据、大模型等数字技术，赋能年金拓客展业服务效率及专业能力，确保年金切实承担养老体系第二支柱的民生保障作用，为养老金融年金领域创新提供可复用的解决方案。

制度先行 绘好战略落地“路线图”

　　党的二十届三中全会明确提出“扩大年金制度覆盖范围”的战略部署，为养老金融发展指明了前进方向。展望“十五五”时期，在国家政策持续发力的背景下，预计将形成更加系统化、规范化的年金管理政策体系，通过制度创新和服务升级，全方位推进基本养老保险、企业年金和职业年金、个人养老金的三支柱协同发展，为构建多层次、可持续的养老保障体系注入强劲动能。

　　年金市场竞争激烈，尤其是中央提出养老金融大文章后，来自保险机构和银行同业的竞争压力陡增，亟待借助数智化转型契机，加快人工智能技术攻坚，以数据为核心驱动决策执行，对内赋能员工，对外服务客户。中国工商银行软件开发中心深入调研年金营销服务场景，发现传统模式中缺乏高质量用数辅助、大量重复性人工操作以及高度依赖专业经验积累等问题，极大制约了年金拓户营销效率及服务专业性。具体难点问题有以下几个方面。

　　1.专业信息承接难：繁多的政策文件、产品手册等专业知识，主要依赖线下培训或自行解读，信息传递覆盖慢、难度大，学习成本长期居高不下。

　　2.目标客户识别难：传统主要依靠经验在接待或拜访等线下场景中筛选客户，漏判、错判概率较高，缺少有效的营销时机提醒。

　　3.专业文档交付难：年金计划测算方案等专业性较高文档的编制，高度依赖资深专家，严重影响交付效率及服务质量。

　　4.合规风控审核难：年金合同等文件的审核比对核查，需耗费大量人力资源消耗，效率低下且记忆出错，存在合规操作风险。

　　综合以上问题，可清晰描绘出年金营销场景中实际难点的解决“路线图”，借助当前人工智能时代大语言模型强大的知识检索、意图识别、内容生成等能力，以产品化、模块化、技能化的数据产品模式，辅助推进年金业务场景中的学习、洞察、交付及风控等关键流程，实现人机协同的年金业务提质扩面。

创新引领 构建数据产品“工具箱”

　　为助力科技赋能年金营销提质增效，中国工商银行软件开发中心基于工行大数据研发体系及大模型智能底座，打造了年金数智化营销数据产品“工具箱”。借助大模型的知识检索能力、文档抽取能力、文档审核能力、文档生成能力，形成集“场景知识、客户洞察、专业输出、合规风控、AI助手”五大核心功能于一体的全流程年金营销工具集合，赋能年金营销数智化转型。

　　1.建立年金知识问答服务：通过向量化知识库检索及大模型生成能力，以对话式的问答交互，助力快速掌握年金相关规范、制度等产品特点，理解产品特色价值及吸引点，实现复杂业务问题的深度思考与高效响应。

　　2.沉淀年金客群分析能力：融合行内外对公客户数据，构建潜力客户挖掘机器学习模型，并基于年金客群渗透分析规则，提供按“地区+客群维度”生成目标企业法人拓户清单，快速获取企业基本信息，助力精准营销活动。

　　3.构建专业文档生成能力：根据年金方案测算模型生成缴费、支付演进趋势图，结合大模型文档生成能力定制年金规划方案并推荐合适年金计划产品，大幅缩减专业文档制作耗时，提升输出准确率。

　　4.嵌入合同风险审查机制：通过智能分析比对核查关键合同条款信息，为年金合同设立风险预警机制，确保年金计划安全平稳运作，构筑智能化合规风险管控体系。

　　5.集成AI生产力助手：嵌入强大的多模态AI助手，支持“能听、能写、能说、能看”的自然交互。该助手提供文本、语音及图像多模态输入输出能力，具备语音通话功能，可作为智能学习辅助（快速解答专业问题、提炼知识要点）和工作辅助（辅助编写邮件、报告初稿）。同时，支持一键生成多种风格的社交媒体宣传文案，并能进行智能搜索与数据查询（如政策解读、市场数据、产品对比），大幅提升客户经理日常工作效率与专业服务能力。

　　通过一站式的数智化营销服务产品“工具箱”，能够促进年金资源高效配置以及客户、产品与客户经理关系的紧密衔接，借助数智化手段简化年金建立程序，提升管理服务水平。



联动赋能 建好金融标杆“科技树”

　　为了更好聚焦于养老金融未来的发展战略方向，中国工商银行软件开发中心在数字化转型基础上，以人工智能为“主干”，以场景服务为“分枝”，建立全新的年金服务创新“科技树”体系，建立围绕“数据、模型、策略、渠道”四层架构，其本质是以数据驱动为核心、模型智能为引擎、策略组合为纽带、渠道协同为触达，实现从传统流程驱动向智能决策驱动的转型，为金融业数智化服务生态构建提供可复用的标杆案例。

　　1.数据驱动层：在持续完善大数据中台数据体系的基础上，加强专业知识库建设，不断积累领域内政策、产品、运营知识，以及用于挖掘客户需求的传统机器学习模型结果，借助知识工程转换为适合大模型推理的高质量数据集，夯实大小模型生长的“数据+知识”基础。

　　2.模型智能层：围绕场景化构建大小模型协同体系。一方面集中训练出能精准预测客户倾向的小模型组件，以严谨评估标准确保模型准确性；另一方面运用大模型的知识检索、文档生成、文档审核等能力范式，并融合强大的多模态交互（支持文本、音频、图像输入输出）与智能理解能力，搭建年金知识问答、营销话术策略、专业方案规划、投标标书生成、合同条款审查等大模型智能体，以组件化形式聚合部署，支撑年金营销场景化服务要求。

　　3.策略组合层：智能化系统的关键在于始终以业务价值为导向，依据理解意图、解析问题、预测风险、创造价值的方法论，构建专业领域的“智慧大脑”。通过整合产品、客户、资源等供需情况，建立以业务价值最大化为核心的策略评估体系，充分利用智能模型的深度思考与规划能力，形成真正“千人千面”的个性化智能决策辅助。

　　4.渠道协同层：构建全域统一的服务触达入口，无论是传统PC端业务系统，还是最新移动办公平台，均支持以轻量化、即开即用的形式（包括便捷的语音通话入口）进行对接，确保数智化服务输出内容的一致性，以简明便捷的交互模式赋能场景，协同开展高效客户服务。

结束语

　　工商银行软件开发中心将持续以人工智能大模型等前沿技术为引擎，全面赋能养老金融数智化转型。在年金业务与人工智能深度融合的进程中，以数据要素为核心驱动力，构建智能化、场景化的创新生态，因地制宜培育新质生产力。通过打造行业级解决方案、优化智能服务体验、强化战略协同效能，最终实现科技赋能业务、创新驱动发展，全面助力养老金融高质量发展。

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本文拟刊载于《现代商业银行·管理智慧》2026年第7期

责编：赵晓璐　设计：李佰玲

主编：陈方诗

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作者：微信文章