荐读 | 上海农商银行复旦大学应用经济学博士后流动站赵发强：依托AI赋能 重塑养老客群经营模式

来源：滚动播报

（来源：中国农村金融杂志社）

赵发强·上海农商银行复旦大学应用经济学博士后流动站·中国农村金融·2026年第10期

荐读

养老客群经营，中小银行拼不过大行的品牌和预算。上海农商银行通过低成本的技术策略、有温度的经营策略、本地化的生态策略、负责任的伦理策略——用开源模型微调加MaaS走“轻资产、重应用”路线，把AI用在温情客服、精准营销、智能中台和实时反诈上。中小银行怎么做养老金融，不妨看看上海农商银行的思路。

在老龄化社会与数字化浪潮的交汇点上，中小银行的养老客群经营正面临前所未有的挑战。一方面，受限于区域经营范围和品牌影响力，其在获取优质养老客群时面临大型银行的强力挤压；另一方面，传统的“人海战术”与服务亲和力优势，在数字化浪潮下逐渐被线上化服务所侵蚀。更为严峻的是，中小银行数字化转型普遍滞后于大型银行，导致其难以实现养老客群的精细化管理与精准化服务。

国产开源大模型的出现，打破了高性能人工智能由科技巨头和大型银行垄断的局面，为中小银行扭转劣势提供了可行路径。中小银行无需巨额硬件投入，通过开源模型微调和云端大模型调用，即可获得不亚于大型银行的智能化服务能力。中小银行应抓住AI技术普惠化的契机，通过生成式AI的应用创新，重塑养老客群经营模式，实现更高水平的智能化、个性化养老金融服务。

生成式AI赋能客群经营的应用场景

基于中小银行“亲缘、地缘、业缘”的资源禀赋，生成式AI将在交互、决策、运营与保障四大核心应用场景对中小银行进行赋能，共同构成一个以客户为中心、以数据为驱动的养老金融服务闭环。

温情陪伴的智能客服

养老金融服务的核心壁垒在于“信任”，而信任建立的基础是长期、高频、有温度的互动。在移动互联网时代，客户逐渐习惯线上交互，但老年客户在使用数字渠道时往往存在理解障碍和操作困难。中小银行可将AI大模型作为核心决策和任务调度模块，深度融合文本、语音、视频等多模态交互方式，低成本重构交互环境，使其更加贴近老年客户的使用习惯。同时，基于交互式情绪学习模型，增强情绪感知能力，提供更加贴合情境的互动体验。例如，针对县域及农村地区老年人普通话普及率低的问题，利用微调后的语音大模型实现“方言对讲”，老年人无需打字，直接用方言即可查询余额、转账或咨询理财，大幅降低使用门槛。

千人千面的精准营销

养老客群的财富管理需求具有长期性和阶段性特点，涉及养老金准备、退休后资产保值、医疗费用储备等多重目标。传统的服务模式往往千人一面，且高度依赖客户经理个人能力，中小银行人才短板凸显。生成式AI通过深度数据挖掘和实时推理能力，为中小银行实现精准营销提供新的可能。例如，AI智能投顾依托算法优势，可结合客户年龄、资产结构、风险偏好和行为数据，为不同生命阶段的养老客户提供定制化投资建议和动态调整方案，有效弥补中小银行专业投顾力量的不足。

此外，可引入AI教练项目锻炼员工的精准营销能力。例如，上海农商银行积极推广AI陪练，为员工提供虚拟客户对练场景，由AI模拟不同类型养老客户的性格、需求和反应，帮助员工在虚拟环境中反复练习营销和沟通技巧。

效能革命的智能中台

养老金融业务涉及的政策复杂、产品条款繁多，基层网点人员易出现理解不到位的情况。中小银行可搭建基于检索增强生成（RAG）的知识库，依托AI的自然语言理解能力和知识图谱，实现业务人员的知识获取从“翻文档”变“一句话秒回”。

同时，数字化经营要求员工具有较高的数据分析能力，但一线员工往往存在不足。中小银行可把相关数据能力封装为服务，实现数据中台从“提供数据”升级为“提供服务”。以上海农商银行为例，通过引入大模型智能分析，员工无需掌握复杂的数据处理技能，仅以自然语言提问，系统即可依托强大的语义理解能力自动调用后台数据服务API，快速输出精准答案。

实时阻断的安全守护

老年客户是电信诈骗的高发群体，只有守护好老年客户的“养老钱”，银行才能赢得长期信任和客户忠诚。人工智能可实现对风险事件的早期预警和实时干预，从源头上消除资金安全隐患。例如，上海农商银行利用设备指纹、移动终端态势感知技术等，实时保护老年客户的操作环境，同时依托五大反欺诈模型和近两百条策略，实现对交易风险全链路实时监测和预警核查，为老年客户提供全方位资金安全保障。

差异化经营 中小银行养老客群的破局之路

中小银行高效经营养老客群的破局之路，不在于盲目追逐最先进的技术模型，而在于将人工智能深度嵌入最贴近客户的应用场景之中。在人工智能技术普惠化的背景下，中小银行可通过低成本的技术策略、有温度的经营策略、本地化的生态策略以及负责任的伦理策略，构建具有鲜明地域特色和情感温度的养老金融护城河。

拥抱开源与MaaS（模型即服务）

相对于大型银行，科技预算有限的中小银行应走一条“轻资产、重应用”的技术路线。坚持微调开源模型和“拿来主义”相结合。中小银行应充分利用高性能开源模型作为技术“底座”，结合行内沉淀多年的社区服务数据、方言语音数据和本地化理财产品数据，对开源模型进行微调，打造一个“参数量适中、但极懂本地业务”的专属“小模型”。而对于通用问答等非核心业务，则通过API接口直接调用供应商云端大模型，按词元付费，将高额的固定资产投入转化为可控的运营成本，有效降低试错成本。采用混合部署形式，平衡数据安全与算力成本。在成本约束下，通过自建算力打造本地私有环境，部署涉及客户核心隐私数据和交易决策的“小模型”，确保数据不出行；而对于非敏感的通用交互类任务，则可通过算力租赁方式在云计算环境中处理。这种“本地化+公有云”的混合部署形式，既能满足监管合规要求，又能最大限度节约算力成本。

坚持“人机协同”

中小银行最大的护城河是一线员工与社区客户之间长期建立的信任关系。在养老客群经营方面，中小银行应明确“AI辅助人，而非替代人”的定位，由AI负责收益测算、政策检索和文案生成等事务性工作，客户经理则专注于与客户进行情感沟通和信任建立。如此，中小银行既利用AI解决了效率和专业性问题，又保留了特有的“人情味”，形成相对于大行纯线上化服务的差异化竞争壁垒。例如，上海农商银行将AI交互助手嵌入养老客群企微运营中，辅助客服人员提升线上服务效率。同时，依托AI智能外呼系统筛选高意向客户并推介至线下网点，由客户经理负责面对面对接。

构建“金融+非金融”本地生活圈

随着生成式AI推动金融服务嵌入生活场景，养老生态圈将成为银行客群经营的重要突破口。中小银行应发挥本地法人机构优势，主动对接养老、医保、民政等本地数据资源，并在合规前提下整合第三方生活服务数据，构建养老客户360度动态画像。通过开放API接口，引入社区食堂、家政预约、老年大学等高频生活服务，打造“银发生活超级App”，同时精准推送药房优惠、健康体检提醒等信息，实现从“卖金融产品”向“经营客户生活”转变。上海农商银行打造“心家园”小程序，高效链接产品惠购、老年教育、生活服务等各类资源，为老年客群提供形式多样、内容丰富的金融和非金融服务。

坚守“科技向善”

中小银行在推进智能化的同时，必须始终坚守“科技向善”的底线，确保技术发展不以牺牲老年人的权益为代价。一方面，在所有智能交互界面，必须在显著位置保留“一键转人工”按钮，确保老年人在遇到困难时能第一时间获得人工帮助。例如，上海农商银行在安享版（老年版）手机银行中上线一键查询、语音对话式转账等服务，还将进一步引入语言快捷唤醒功能、沪语识别和对话能力。另一方面，保留纸质与柜面服务。对于存折补登、现金存取等老年人习惯的传统业务，保留专门的“爱心窗口”，不强制分流到自助机具。此外，积极帮助老年客户跨越“数字鸿沟”，真正享受到智能化服务带来的便利。

农金课代表说

最打动人的不是技术，是那条“一键转人工”——所有智能交互界面必须在显著位置保留人工入口。技术越先进，越要给不会用的人留一扇门。再加上“AI辅助人而非替代人”的定位，一线员工与客户多年攒下的信任才不会被算法冲掉。适老不是加个大字体，是留一条退路。

延伸阅读·杂志精选

《创建多维体系 演绎内审“变形记”》2026年第10期（P103）

《驭智而上 开拓智能化体系进阶路》2026年第10期（P90）

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