从 "大海捞针" 到 "精准捕鱼"：支行行长的高净值客户盘活实战

作为某股份制银行支行行长，我深知高净值客户是零售业务的 "压舱石"。但每次打开客户管理系统，看着 AUM 超 100 万的客户名单密密麻麻列了 3 页，却搞不清谁没买理财、谁该重点跟进时，都让我头疼不已。直到用上 Smartbi AIChat，才真正尝到了 "数据精准找人" 的甜头。

一、传统 BI 筛客：像戴着镣铐跳舞

最要命的是固定报表的 "死板"。上个月想看看 AUM 超 100 万客户的资金结构，打开传统 BI 系统，只能查到预设好的 "客户总资产" 和 "理财持仓" 两张表，想知道活期占比超过 80% 的客户有哪些？对不起，没这个维度。找 IT 部门加字段，对方扔来一份《需求申请表》："新增计算字段需要总行数据中心评估，预计审批周期 7 个工作日。" 等审批通过，客户的资金早挪作他用了。

更难受的是数据更新的滞后性。系统显示某贸易公司老板 AUM 280 万，但打电话推荐理财时，人家说："我上周五刚转走 200 万付货款。"。

二、AIChat 上阵：把 BI 变成 "会说话的台账"

用上 Smartbi AIChat 后，我第一次体会到 "想查啥就查啥" 的痛快。上周例会前，我问了句："列出本支行AUM超100万但未购买理财的高净值客户。" 系统立刻列出结果，我们还可以继续追问详细情况，并智能给出分析意见。

现在我们用系统筛客有了新章法，不仅可以动态条件随心加，还能实时查询最新数据，同时支持跨维度关联分析，比如问一句 "买了大额定期但没配置理财的客户有哪些"，系统自动关联存款和理财数据；

三、真刀真枪的变化：从 "等数据" 到 "抢时机"

l 营销效率翻了倍：用 AIChat 筛出的 27 个客户，两周内拿下 19 个，配置理财 1100 万。以前用传统 BI 等两周拉来的 62 个客户只成 3 单，现在筛 27 个成 19 单，理财经理小张说："这哪是筛客户，分明是筛钱！"

l 再也不求 IT 部门了：以前想做个客户分层分析，得求着 IT 部门做报表，现在自己在系统里说句话，就能生成分析结果。上周分行零售部来调研，我当场用系统调出数据，分管副行长直夸："你们支行的数据分析，比总行还快！"

说实话，以前看着传统 BI 系统里密密麻麻的报表，我总觉得那些数字是死的。现在用 AIChat，输入问题就能看到客户资金的 "流动轨迹"—— 哪个客户钱闲着，哪个客户钱要动，哪个客户该在什么时间点推什么产品，全看得清清楚楚。。现在支行的理财任务完成率从分行倒数第 2 冲到正数第 3，我在行长会上汇报时说："不是我们本事大，是工具让数据活起来了。"