近日，容联云受邀参与“走进长沙农商行”活动，与来自区域银行的一线管理者展开深度交流：如何在有限的资源与合规约束下，通过智能体（AI Agent）与数据要素驱动，实现区域性银行“降本—提效—增收”的新增长模型。

到场交流的银行机构包括：永州农商银行、吉林亿联银行、浙江民泰商业银行、上海农商银行、浙江泰隆商业银行、山东省城市商业银行合作联盟、禾城农村商业银行等。

容联云凭借在大模型应用（Copilot & Agent）和诸葛智能数智化解决方案中的专业积淀，深度参与研讨。容联云认为，未来银行的竞争，不再是网点数量与人员规模的竞争，而是数据能力、智能能力与业务联动能力的竞争。

AI Agent+数据要素的结合将重塑区域性银行的业务底座，让银行能够以更低成本、更高效率、更强韧性的方式经营客户、经营风险与经营未来。

行方负责人提到一个共识：大模型的潜力毋庸置疑，但对区域性银行而言，障碍也十分现实。技术底座薄弱、自建成本高、应用场景零散、模型治理压力大等问题，使大模型部署在多数区域行停留在试点阶段，难以规模化深入业务。

区域行的核心诉求不是“拥有一个模型”，而是让模型能够在真实业务中安全、可控地发挥价值。

基于这一判断，容联云提出了围绕“容犀系列智能体”的大模型应用框架。相比单点工具，这套体系重点在于让大模型能力在银行内部拥有统一的入口、明确的边界，以及可以直接落地的场景闭环。

在这套框架中，智能体不再是“模型API的封装”，而是能够承担业务角色的数字工作伙伴。容联云展示了从智能质检、坐席辅助、坐席代理，到知识助理、会话洞察、陪练代理等完整能力——这些能力覆盖银行客服、营销、运营的关键流程，帮助区域行以最小成本获得前台业务的智能化升级。

区域性银行此前对智能化的最大担忧在于可控性与合规性。

容联云对此给出的解决方法是：多模型管理、推理加速、Prompt工程资产库与模型治理体系作为底座，确保所有智能体的每一句输出、每一次推理，都能被审计、被解释、被追溯。也正因为此，智能体才能真正进入银行生产体系，而不仅是做概念展示。

如果说大模型的难点在于“能力如何落地业务”，那么区域性银行在数据建设上的痛点，则更集中在“业务如何用得起能力”。

在与多个行方领导的交流中，多位业务条线负责人都提到类似的问题：数据散落在不同系统中，分析工具缺乏一致的方法论，经营策略往往依赖人的经验而非数据洞察；客户看似很多，但真正有效的经营动作却十分有限，经营成本高、触达粗放、转化效果难以量化。

这并非个案，而是多数区域行的共同现状。区域行普遍缺乏大型数据团队，难以构建自动化分析体系和策略引擎，同时又面临预算有限、项目周期不能过长的结构性约束。这让“数据要素”在区域行内部长期停留在基础建设层面，难以进入经营层面。

针对这一问题，诸葛智能提出了“数据要素驱动的客户个性化经营”方案，其核心目标是让区域行能够以极轻量的方式，获得大行级的数据经营能力，却足以覆盖经营全周期的能力体系。

方案通过打造自主可控的埋点采集、整合全渠道数据、精准客户画像、智能生成策略建议，再到自动执行营销与运营动作，形成完整的增长闭环。

首先是精准画像与差异化策略，通过整合业务数据、行为数据，构建细颗粒度的用户标签集市，银行能够系统性地看清自己的客群盘子，明确增长空间，识别高潜、流失、沉睡等关键客群，为差异化经营奠定数据基础。

其次是最大化客户经营深度与广度。依托个性化自动化营销运营平台与可执行的策略指导，银行能够围绕不同客户的生命周期特点，执行产品适配、服务触达、活动经营等全链路动作，让“每个客户都被看见、每个需求都被跟进”。

这不仅打破了传统粗放式营销模式，更让区域性银行在有限人力下，仍然能够覆盖全客群经营，实现单客户价值提升与规模化增长。

从前台的服务、营销与运营，到后台的客户经营与增长策略，这次走进长沙农商行的交流呈现出一个清晰的趋势：区域性银行真正需要的不是技术本身，而是能够带来业务增长的智能化能力。

容联云正以智能体体系与数据要素体系两条路径，为区域性银行构建“更轻、更快、更具确定性”的数智化增长模型。在行业竞争重新洗牌的当下，这或许正是区域性银行通往下一阶段的关键变量。