AI时代，银行营销人从执行者变成了什么

何岸 · 特约作者 · 数智化转型顾问 · 2026-05-02

营销部不写文案了，然后呢

一个在美国区域性银行干了多年CMO的人，离开银行后创办了一家AI咨询公司。他最近在一份行业报告中说了一句话：生成式AI不是在帮营销团队提效，而是在重新定义营销团队的存在意义。

过去银行营销部门的日常是什么？写推文、做海报、编短信、跑线下活动、填各种审批流程。这些工作占据了团队80%以上的时间，但严格来说都是执行层面的活。现在AI能在几分钟内完成初稿，设计工具能自动出图，投放可以算法优化——执行层的工作正在被快速压缩。

问题来了：如果执行不再是核心产出，营销团队的价值锚点在哪？

三种AI替代不了的能力

这位前CMO给出了一个框架，列出了三种在AI时代反而更值钱的人类能力。

第一种是情绪智商。AI可以做情感分析，判断一段客户反馈是正面还是负面，但它不能真正理解一个企业主在贷款被拒后的焦虑，也无法在电话里听出客户语气的微妙变化。情绪智商高度依赖场景——同样一句"我再考虑考虑"，在不同客户、不同时点意味着完全不同的事。这是算法很难捕捉的。

第二种是人类判断力。银行营销经常面临信息不完整、规则模糊的决策场景。比如：一个高净值客户在社交媒体上发了一条对银行不满的内容，要不要主动联系？联系的话用什么口径？AI可以提供建议，但最终的判断——特别是涉及伦理、声誉、客户关系的判断——需要经验和直觉。

第三种叫临场应变（bricolage），就是用手头的资源解决意料之外的问题。银行营销人经常遇到这种情况：预算被砍了一半但活动不能取消，合规临时加了新限制但推广已经排期了。这种"在约束条件下即兴发挥"的能力，本质上是韧性和创造力的结合，AI目前还做不到。

新的必备技能正在成型

AI替代不了的能力是底层素质，但银行营销人还需要掌握一组新的技术性技能。

提示词工程排在第一位。怎么跟AI对话才能拿到有用的结果，这已经不是技术人员的专属技能。一个营销经理如果不会写提示词，就像十年前不会用Excel一样——不是不能干活，但效率差一个量级。

人机协作是第二个。AI生成的内容不能直接用，人的判断要嵌入到AI的工作流里。具体怎么嵌、在哪个环节嵌、谁来做最终决策——这需要一套新的协作模式。

输出验证是第三个，也是金融行业最敏感的。AI生成的数字、建议、分析报告，在发给客户之前必须有人审核。银行的信誉建立在准确性上——一个客户经理如果引用了AI编造的数据，损失的不只是一笔业务，而是机构的信用资产。

工具不缺，缺的是学习机制

海外银行已经在用各种工具加速团队转型。有的用Google的NotebookLM让员工通过问答方式学习新政策和产品知识。有的用Quanthub这类游戏化平台做AI素养培训——员工通过闯关和竞赛的方式掌握基本的数据分析和AI概念。

变革管理框架也在被引入。比如ADKAR模型——先让员工意识到变化（Awareness），产生改变的意愿（Desire），掌握新知识（Knowledge），具备新能力（Ability），最后通过机制巩固（Reinforcement）。这个流程看起来常规，但多数银行的AI转型卡在第二步：员工知道AI来了，但没有改变的动力。

还有一些银行在用行为评估工具来调整团队构成，识别哪些人适合做AI时代的策略角色，哪些人需要重新培养。

技术领先不等于组织领先

这位前CMO最后说了一个判断：评估一家银行在AI时代的竞争力，不要看它的技术有多先进，要看它的人准备好了没有。

这句话对中国银行业同样适用。很多银行在技术层面投入巨大——大模型、智能客服、数字人——但营销团队的工作方式还停留在三年前。AI生成了内容，但审核流程没变；AI优化了投放，但KPI体系还是按执行量考核。

组织文化必须拥抱敏捷、容忍试错、鼓励持续学习。对AI输出保持"信任但验证"的态度，不盲目依赖，也不因为害怕出错就不用。目前在AI转型中跑得最快的银行，往往不是技术预算最高的那几家，而是组织文化最先松动的那几家。