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AI助手已在塑造客户的认知和决策，银行需重新思考如何让客户发现、比较和认准自己的品牌和产品。

2026年5月

二十多年来，银行通过分支行、经纪人、营销和在线搜索排名来提高可见性。短短不过一年，销售漏斗就已进入AI时代。生成式人工智能彻底颠覆了现有模式，不仅改变客户的搜索和发现方式，还改变了他们的决策和购买方式。AI助手通过改变认知、引流和转化需求，越来越影响到客户的选择。

随着客户从搜索引擎转向AI，后者已成为客户发现品牌和产品的关键工具。在发现阶段，AI已嵌入谷歌Gemini等搜索引擎以及ChatGPT和Claude等独立助手。AI助手为客户提供综合答案，在给出解释、指导或权衡分析时尤为有用。因此，越来越多的客户在访问品牌官网前（或完全不访问）就已形成初步见解和候选名单。

Profound为贝恩公司提供一项新研究，通过分析澳大利亚自愿参与的消费者的提示词和查询问题，详细描绘了消费者如何使用AI助手。

客户也在使用AI助手来发现银行品牌，提示AI助手进行解读、提供建议，甚至代为起草沟通内容（见图1）。约三分之一的查询涉及住房贷款，客户希望找到符合其标准（如快速预批）的银行。信用卡客户则经常粘贴一页晦涩的条款明细，要求AI助手将其转换为易于理解的文本。

调查中，AI助手已取代银行渠道（网站、应用程序、分支行或客服中心）成为了解入口。虽然分析仅覆盖澳大利亚，但其他国家越来越多的消费者也呈现出类似趋势，即首先依赖AI助手来发现最适合其需求的银行产品。

在所有查询中，社交媒体和内容网站是AI助手的主要参考来源。银行相关查询中，AI助手不仅依赖银行官网，还依赖其他可信来源，包括比价格网站（见图2）。推荐还受用户评论和论坛中的客户反馈的影响，这是传统搜索引擎无法满足的。银行无法再通过引导客户访问官网来提高客户对品牌及产品的认知；必须让自己进入AI生成的候选名单，在给出的结果中取胜。

已有银行开始优化品牌以被AI发现。富国银行与Schema App合作，将其网站数据分层结构化，减少对AI的干扰并提高答案的可靠性。

AI助手对每家银行形成自己的看法，影响着品牌的声量。如银行交易业务中，大型银行声量更大，但并非占据所有市场份额，为小型银行品牌提供机遇。以住房贷款为例：虽然大型银行确实声量更大，但Unloan（隶属Commonwealth银行）和Loans.com.au（隶属Firstmac）等数字型银行也引用颇多，说明处于挑战地位的品牌也可影响客户的考虑范围（见图3）。

我们还观察到，在澳大利亚业务量不大的全球性银行，在大语言模型输出中也拥有较高的声量。这在信用卡领域最为明显，Chase和Capital One等美国银行产品（不向澳大利亚消费者提供信用卡服务）提及比率很高。出现的原因是大语言模型抓取了大量全球范围内的可信网站内容。

单纯进入候选名单还不够。AI助手背后的大语言模型如何描述银行品牌，将影响客户的考虑。在情感分析中，对品牌的正面描述与重复出现的积极信号相关，如清晰的事实、结构化和可比较的产品描述，以及可信的第三方信息。负面描述则往往源于：监管审查；诈骗、欺诈及其他损害客户利益的文章和评论；以及关于费用、纠纷或服务缓慢的持续投诉。这要求银行管理推荐客户评论以及最大限度减少负面舆情。

消费者已从使用AI助手发现和比较品牌，发展到在AI助手的帮助下完成购买阶段。对银行业来说，这可能表现为“比较符合条件的三项抵押贷款，并为利率最低的贷款机构准备申请信息”之类的提示词。

领域内先行者已在尝试让消费者在AI助手中完成购买。在银行和个人理财领域，Intuit已将多个应用程序（包括Credit Karma——该应用掌握许多美国消费者的信用评分、消费模式和贷款记录）直接嵌入到ChatGPT中。使用Credit Karma产品推荐引擎的用户，可要求ChatGPT根据其实际信用状况和批准概率，推荐定制化的信用卡、个人贷款或抵押贷款选项，而无需跨平台自行比较。

在保险领域，Insurify在ChatGPT内嵌入对比和报价引擎，帮助客户创建候选名单并决定最适合自己的汽车保险。Tuio和Aviva都创建了OpenAI批准的应用程序，在ChatGPT内提供个性化家庭保险报价。

直接购买尚处于起步阶段。在消费金融服务领域扩大应用规模，既取决于在适当保障措施下的技术部署，也取决于建立的消费者信任度，使AI购买像传统数字银行一样安全。

虽然消费者已开始使用AI助手，但信任仍是制约因素。当消费者从获取建议推进到支付或承诺阶段，谨慎和怀疑情绪往往会浮现。贝恩研究表明，只有四分之一的美国消费者愿意使用AI完成购买。客户主要担心点在于数据安全和加密、隐私以及AI误解自身需求等。品牌也很重要，36%的受访者表示愿意使用已信任的在线购物品牌的AI助手辅助购买。

尽管AI助手采用率会不断增长，但在处理复杂、令人困扰或价值高的决策时，许多消费者仍偏好人工处理，突显出企业在AI时代必须加强自身信任度。

以下措施可帮助银行高管在新时代取得优势：

• 管理品牌叙事，控制AI输出的品牌描述；不只着眼于可见度。不将目标局限于品牌“被提及”。确保AI助手在信息透明度、低摩擦和可信度等标准上对您品牌进行正面描述，而不是被投诉所定义。追踪AI答案中品牌被描述的方式，从根本上修复问题，并通过第三方强化正确信号。

• 构建细分的价值主张，以进入候选名单。大语言模型会将通用的价值主张扁平化，无法凸显相关性，尽管来源多重，但会重复输出模式。按细分市场和“待完成任务”（无论是比较、理解还是转换）来细化价值主张，表达为可引用、可比较的事实，这样品牌就能以“最适合我”而不仅是“选项之一”的形象出现。

• 在利润池转移前，理解AI赋能的销售漏斗中自己的角色。随着AI助手从提供建议转向智能体主导的应用和付款，掌握决策流程和执行轨道的公司将赢得市场。品牌要决定是成为客户助手、可信的合作伙伴，还是产品提供商；了解谁将扮演其他角色；并重新设计分销模式和经济模型以避免出现脱媒现象。

• 为答案（而非搜索点击）重写并技术性地规划内容。将营销页面转化为自然语言模块，直接阐述优缺点、场景、细则和后续步骤，提高内容与客户提问的相关度。使用结构化格式（如常见问题和表格）以及验证过的一手事实，以便AI助手能够准确引用品牌内容。确保网站在技术层面使用大语言模型可轻松访问和读取的原始代码。建立强大的第三方背书，让AI信任品牌。

• 建立保护客户的保障措施。AI助手在由推荐进展到承诺或支付时，信任度会瞬间下降，客户只会使用AI助手与安全、私密且负责任的品牌互动。通过许可授权、透明的管控、高风险时刻自动升级到人工通道，以及出现问题时的明确追索途径，来明确首要责任。

银行不仅需要竞争客户的注意力，还要竞争机器如何解读产品并代表客户行动。从“被考虑”到“被选择”的距离大大缩短，易于AI助手理解和推荐的品牌和价值主张将获得优势。AI已介入银行与客户之间，希望获取和留住客户的银行，需要主动出击，管理这个中间层，而不是被动地束手应对。