2025年移动金融App创新实践典型案例轮播第4期:招商银行App,基于AI驱动的客户体验提升(招商银行股份有限公司)
在金融科技深度融合的背景下，人工智能正成为提升金融服务体验的核心驱动力。国务院于2025年8月26日印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要以消费、民生等领域为重点推动人工智能与各行业广泛深度融合，加快培育新质生产力，使全体人民共享智能发展成果。这一政策为金融行业深化人工智能应用提供了战略指引。
招商银行App利用基于AI驱动的智能化技术，推出多项创新功能，全面提升用户体验与运营效率。通过语音克隆、多模态能力辅助视频内容创作，改变内容形式，提升内容质量；通过AI结合OCR实现拍照转账，提升操作便捷性；智能推荐优化生活场景和内容社区的信息展示，增强用户互动与黏性；借助多模态技术实现图片语音化，提升视障用户使用便利性；智能搜索系统支持69类数据源训练AI，提升查找准确率与效率。招商银行APP整体构建了以用户为中心的智能化服务生态。
招商银行App在客户陪伴、产品营销等方面面临的主要痛点是传统的短信、电话等触达方式逐渐被视频形式替代，但视频制作存在技术门槛高、产能有限、效果难以量化等挑战，制约了视频化服务能力的规模化应用。
为解决这一问题，招商银行App利用真人形象驱动、语音克隆和大模型技术，同时搭建移动端视频交互式创建方案，实现个性化陪伴及解读视频等内容零基础创作生成；建设统一的视频创作生产平台，集成模板跟创、智能口播、数字人直播等多种创作模式，显著降低视频创作难度，提升内容质量和生产效率，更好的推动招商银行App应用视频内容在对客陪伴、产品解读等领域的落地经营。
图1：视频内容经营
招商银行App在转账功能方面面临的主要痛点是用户手动输入转账相关信息时速度慢且容易出错。为解决这一问题，招商银行App利用AI+OCR识别技术自动提取图片中的文本信息，结合LSTM（长短期记忆网络）和CRF（条件随机场）模型架构，训练命名实体提取模型，从OCR识别的文本中准确识别和提取用户名、卡号、开户行等关键信息，提取到的关键信息直接填充到转账页面的相应字段中，用户只需核对信息的准确性，无需手动输入。不仅大大提高了输入速度，还减少了因手动输入导致的错误,提升转账的便捷性和准确性（见图2）。
图2：识图转账（图片中为演示数据）
招商银行App在无障碍图片识读面临的主要痛点是盲人或视障用户无法“阅读”图片，导致他们在使用手机银行时难以获取重要的金融信息和数据。
为解决这一问题，招商银行App利用基于多模态的大模型技术，实现无障碍图片自动提取摘要，让图片“开口说话”。在无障碍模式下，App借助大模型的能力，自动提取图片中的关键信息，经过审核后，将其转换为语音或文字描述，帮助用户理解图片内容。例如，对于投资模块中的图表，App自动识别图表的类型、数据趋势和关键数据点，总结为简洁明了的摘要，并通过语音播放或文字显示的方式呈现给用户。
图3：无障碍图片识读
招商银行App在生活场景推荐中面临传统推荐模式的信息呈现方式过于固定，内容缺乏个性化与动态性，导致用户对生活类产品的兴趣逐渐减弱的痛点。
为解决这一问题，通过引入机器学习与深度学习算法，构建了基于用户行为和偏好的个性化推荐体系。例如，利用大模型能力结合关键词筛选组合成动态生活榜单，使推荐内容更贴近用户需求和场景特点。这一技术手段打破了传统静态展示的局限性，通过动态化、场景化的内容设计，提升了推荐信息的吸引力与用户参与度（见图4）。
图4：生活场景推荐
招商银行App在内容社区智能运营中面临的主要痛点包括互动性不足、资讯的合规问题以及财富资讯获取体验不佳。
为解决这些问题，招商银行App利用机器学习、深度学习算法，提高内容社区的互动性，提升用户获取财富资讯的效率和用户体验。例如个性化资讯推荐和热点机会寻找，帮助用户快速获取所需信息，把握财富市场动态和方向，提升用户体验；智能审核协助运营提升审核效率，并确保所有的资讯内容安全合规。
图5：内容社区智能运营
招商银行App在智能搜索方面面临的主要痛点包括纯文本匹配无法理解用户语义、超长文本的干扰信息导致搜索推荐结果不佳、数据不足导致搜索不准。
为解决这些问题，招商银行App利用大模型和深度学习技术，提供全面的智能搜索能力，帮助用户快速找到所需的产品和服务，提升搜索体验和准确性。目前已支持所有功能、产品、小程序、商户、商品等69类数据源的智能查询。通过大模型和深度学习技术，实现了智能推荐语音搜索结果、搜索发现栏位信息、搜索默认词推荐信息、纠正和改写用户输入、语义检索、自动预处理数据智能化的解决方案，不仅解决了纯文本匹配无法理解用户语义、超长文本的干扰信息导致搜索推荐结果不佳、数据不足导致搜索不准等问题，还提升了用户的搜索体验和满意度，实现更加高效和精准的搜索服务（见图6）。
图6：智能搜索
社会经济效益：减少视频定制开发成本，基于模板跟创等模式提升视频生产效率。
安全性：通过视频内容AI标识、消保审核、人工复核等模式保障视频内容安全。
创新性：利用真人形象驱动、语音克隆和大模型等技术实现客户经理形象AI复用，同时基于模板跟创、智能口播、数字人直播等模式大幅提升视频内容生产质量。
行业影响：引领金融业场景在利用视频内容进行客户陪伴、产品解读等领域落地应用，助力客户经理从线下到线上的数智招行建设。
社会经济效益：提高转账效率，减少用户操作错误，提升用户满意度。
安全性：通过OCR和命名实体提取技术，确保信息的准确性。
创新性：结合AI和OCR技术，实现快速准确的转账信息输入。
行业影响：提升金融App的用户体验，推动金融行业在快速输入信息功能上的创新。
可推广性：适用于其他需要快速输入信息的金融App，具有较高的推广价值。
社会经济效益：提升视障用户的使用体验，增强金融App的包容性和社会价值。
安全性：自动提取的图片摘要，经人工审核后对外，确保数据安全性。
创新性：利用多模态大模型实现图片内容的自动提取和语音化。
行业影响：推动金融行业在无障碍服务方面的创新，提升用户体验。
可推广性：适用于其他需要无障碍服务的App，具有广泛的推广价值。
社会经济效益：提升生活内容场景的用户活跃度和点击率，增强用户黏性。
安全性：通过算法推荐，确保推荐内容的准确性和安全性。
创新性：利用机器学习和深度学习算法实现个性化推荐。
行业影响：推动金融App在生活场景服务方面的创新，提升用户体验。
可推广性：适用于其他需要个性化推荐的App，具有较高的推广价值。
社会经济效益：提升内容社区的互动性和用户获取资讯的效率，增强用户黏性。
创新性：利用机器学习和大模型技术实现内容的智能推荐。
行业影响：推动金融App在内容社区运营方面的创新，提升用户体验。
可推广性：适用于其他需要智能运营的社区平台，具有广泛的推广价值。
社会经济效益：提升用户的搜索体验和满意度，促进产品购买和用户留存。
安全性：通过大模型和深度学习技术，确保搜索结果的准确性。
创新性：利用大模型和深度学习技术实现智能搜索和推荐。
行业影响：推动金融App在搜索功能方面的创新，提升用户体验。
可推广性：适用于其他需要智能搜索功能的App，具有较高的推广价值。
夜雨聆风
