第21届中国国际金融论坛于2024年12月19日-20日在上海召开。Datatist 画龙科技创始人&CEO、博士宋碧莲出席并演讲。
以下为演讲实录：
今天，我非常荣幸能够在此向大家介绍Datatist画龙科技在商业决策大模型技术方面所取得的进展。
在全球范围内，我们在机器学习算法方面处于领先地位。这项技术最初应用于工业领域，在2011年，我们的团队首次被邀请加入美国eBay，开启了将这一顶尖实验室成果从工业应用开始转化为商业应用的过程。这标志着该技术从全球顶级研究环境中走出，迈向商业化落地的重要一步。商业化取得成功后，我们进一步踏上了创业之路，致力于验证这项技术是否能够催生一个新的产业，并最终形成一种新质生产力，帮助众多企业迅速降低成本、提高效率，从而达成数据驱动经济发展的目标。在科学家向企业家转型之前，我们首先进行了严格的商业化验证，以确认这项技术确实能够为企业带来显著的降本增效。
我们的技术首次进入商业领域正好在美国eBay处于数字化转型的关键时期。作为全球电子商务领域的先驱之一，eBay早在三十年前便开始了数字化转型之旅，是美国最早一批培养相关专业人才的企业之一。当时，eBay已经建立了一个由上千名数据专家组成的团队，其中专注于数据应用、赋能业务决策的数字化营销团队就有300人之多。经过长期的努力，eBay已经将其交易转化率从最初的千分之一提升到了1%，即每100个营销活动能够促成约1次交易——这是一个相当可观的成绩。
然而，尽管取得了显著的进步，eBay的转化率提升遇到了瓶颈。为了突破这一限制，eBay决定寻求技术的升级，于是邀请了我们团队——来自美国国家级科研院所的AI专业人士加盟，希望我们能为公司内部的技术和生产力带来质的飞跃。通过引入我们的机器学习算法，能够大幅提升其交易转化率，突破现有的增长瓶颈。
在受邀加入eBay之后，我们的技术首次应用于商业领域。这一过程大约花费了一年时间，其间我们与公司内部的300多名科学家以及麦肯锡的专业顾问进行了广泛的交流和比对。通过不懈的努力，在大约一年的时间里，我们将eBay的整体转化率实现了超过十倍的增长。这项成就促使eBay CEO成立了决策委员会（即如今所说的数字化转型办公室），以推动全公司的技术升级。在此过程中，我们带领了由十几个副总裁组成的团队，负责新用户获取、活跃度促进及转化的全流程改造，涉及上万个营销渠道。
这次技术革新不仅在eBay取得了巨大成功，还在两年后稳定下来时吸引了LinkedIn CEO的关注，并邀请我们团队加入。LinkedIn当时拥有一个由200名科学家组成的团队，其中包括150位来自eBay等顶级互联网的科学家和50位前麦肯锡专家。他们也一样遇到了转化率的瓶颈问题，我们在短短三个月内再次实现了接近十倍的提升。这标志着我们的技术从电商领域成功扩展到了社交平台，通过推广会员服务实现了社交平台的商业化落地。
随着技术的成功应用，2016年Facebook创始人马克·扎克伯格也看上了这个新技术希望能帮助优化广告业务的转化率。引入这项新的技术后，广告转化率再度获得了显著的增长，最终促使Facebook服务器数量从2万台猛增到20万台，加速了AI拉新技术的落地和发展。
目前在全球范围内，致力于将类似技术产品化的公司主要有两家：一家是Salesforce，另一家是我们Datatist画龙科技。Salesforce主要聚焦于B2B场景，而我们则专注于零售业务（即B2C场景）。这两家可能是迄今为止唯一成功实现真正产品化和商业化的企业。其他公司要么仅限于内部使用，要么已开源的技术并不针对同一方向，例如内容推荐算法或其他相关领域。
回国前为了更好地服务于国内金融行业，我们互联网博士团队联合了一个在海外拥有超过20年银行经验的博士专家团队一起创立了这家公司，他们之前专门从事金融AI的应用和研究。我们的银行智能营销案例被美国沃顿商学院收录为经典教学案例，在金融AI领域也是最早的创新者之一。
目前，我们已经将这些先进的技术打造成了高度产品化的解决方案，接下来我将详细介绍这一解决方案的具体内容及其如何为企业带来显著的价值。
人工智能并非我们这一代所发明，因为在全球范围内，它的发展历程已经接近几十年，甚至可以追溯至上百年。只不过在过去，它可能有着不同的名称和应用形式。今天，我将根据人工智能商业化或产业化推广落地的成熟路径来为大家进行介绍三代人工智能技术。
第一代商业化成功的是感知类AI：最早成熟的领域是感知类AI，即模拟人的听觉和视觉的技术。这类技术现在已经被许多公司用于商业化，并且不少公司因此上市。这些技术也经历过漫长的演变过程。比如视觉AI的图像识别技术在从实验室走向工业界之前，实际上经过了Google等公司大量地图图像的拍摄与深度学习过程，最终形成了TensorFlow这样的平台。有了这个商业化基础能力的突破，才能让其他公司能够利用这些系统进行商业化推广，如应用于安防等领域。如果没有中间阶段的标准化和商业化过渡，很难形成今天的产业规模。
第二代是认知类AI。 它们可以帮助人做给予文本的语义分析和理解。比如现在的大语言模型。
第一代和第二代AI分别可以做感知和认知，第三代人工智能则重在模拟人的决策能力，在预测方面能力突出。
第三代商业化成功的是商业决策AI：为什么商业决策AI的商业化进程会比感知类AI晚很多？这是因为商业决策AI的难度更大。商业决策涉及众多垂直领域，每个领域的业务形态、场景和问题都不同，解决问题的复杂性极高，行业的差异也非常大。以金融为例，银行、保险、证券各有不同的业务模式；银行内部个金网金不同部门的目标也不尽相同。互联网公司与传统零售业之间存在差别，甚至零售业连快消品与耐消品都不一样。这导致了一个普遍的问题：大家常常质疑决策AI能否实现通用化和产品化。多年以来，我们致力于解决这个问题，探索是否可以像图像AI一样，创建一个类似于TensorFlow的平台，使各种各样的企业能够在我们的基础上形成标准化解决方案。经过近30年的实践，我们已经将上述提到的各个方向基本上全部做成了产品。
这个图上面列出了我们已经成熟的很多垂直方向的决策AI产品，今天时间有限，我重点介绍一下其中我们独创的零售AI产品。
零售AI：零售AI赋能存量用户经营，在美国叫Martech领域，是一个万亿美金的巨大赛道，国内也是一个重要的赛道叫从产品经营到用户经营的数字化转型。在这个赛道中，我们强调的是数智化营销或者叫数智化经营，主要用于用户的拉新、促活和转化，从而解决零售业务的ROI增长问题。
这一领域的技术最早由海外的互联网公司应用成功之后，吸引了大量2B企业加入这个领域开发工具以赋能各个公司。这种工具在国外经历了约30年的发展，而在国内，自2016年左右我们回国时，市场刚刚进入数据采集和各种应用的阶段。尽管短短数年间发生了翻天覆地的变化，但仍然落后于美国多年。在美国该领域早已在2009年就进入了大规模并购阶段，几十个软件工具基本被几家大公司并购完毕。他们之所以进入并购浪潮，是因为这些大企业都意识到数字化转型是一个巨大的赛道，而且认识到只有将各种工具整合在一起才能发挥巨大的协同效应。
我们现在遇到的问题恰恰是他们在十几年前的阶段——在没有进行大规模并购之前，市场上充满了碎片化的工具购买现象。面对这种情况，我们需要思考如何加速整合，提升效率，以迎接数字化转型带来的巨大机遇。
许多企业在进行数字化转型时投入巨大，购买了大量工具，但为何未能产生预期的巨大经济价值？这主要是因为大家忽略了一个关键因素：海外每家企业几乎都要购买七八个不同类型的软件，这些软件涵盖对公业务、对私业务、数据采集（包括内部和外部数据、线上线下数据）、数据分析与用户画像、营销触达及渠道构建（如智能外呼和智能客服）、内容创建等多个方面。最终形成一套完整的体系，不仅涉及存量用户的经营，还包括新客户的获取，实现了内外一体化管理。
我们是全球唯一一个成功将这套体系全面产品化的团队，同时也是该领域中拥有最多发明专利的团队。我们将这一技术引入中国，在众多AI软件中脱颖而出，成为为数不多的在中国拥有全套发明专利的团队之一。
决策大脑的产品化创新点如下：
1．核心算法门槛高，拥有发明专利，ROI特别高，同行很难企及：ROI（投资回报率）是人工智能应用中最关键的考核指标，尤其是在全局ROI而非仅限于部门级ROI的情况下。以某大型国内综合网络零售商为例，我们的模型算法转化率达到了京东经验组的26倍。随后在某大型线上线下深度融合的零售平台的竞争中，我们用40万元的成本为苏宁易购创造了8亿元的收益，即每投入1元可赚取2000元，打破了ROI的历史记录。此外，在某国有银行河北省分行上半年的“开门红”活动中，我们帮助其资产提升了六七百亿，其中大众客户存款增加了178亿，显示了我们AI技术的高度有效性。在资产提升方面，某国有银行总部多年来一直致力于模型开发，并得到了多家顶级咨询公司的专业赋能。在山东省分行的项目中，我们与总行派遣的五个顶级模型团队进行了现场比拼。对方五个团队在三个月内仅完成了少数几个模型的开发，总计实现了20多亿元的业绩；而我们团队仅用一个月就完成了数十个模型的开发，并创造了153亿元的业绩。此外，在等待对方完成开发的过程中，我们还额外实现了超过100亿元的收益，最终在三个月内共创造了250亿元的显著业绩。这一对比充分展示了我们在模型开发效率和效果上的显著优势。通过高效的开发流程和精准的模型应用，我们不仅大幅缩短了项目周期，还为客户带来了远超预期的经济效益。
2．算法已经实现标准化和产品化，开箱即用，效率高：我们的产品已经实现了高度标准化，能够在短时间内快速部署并投入使用。例如，在某大型线上线下深度融合的零售平台，我们一天内完成了数据接入和活动上线；哪怕在银行由于数据清洗的需求，周期稍长但模型部署也只需一周左右。从去年到今年，我们在短短几个月内服务了六大行的几十个省分行，平均一名模型工程师可以负责十几个项目，一周内即可完成实施。这种高效的标准化流程显著缩短了实施周期，提高了项目的响应速度和执行效率。
在面对一些大型银行总行不愿购买产品的困境时，我们不得不采用“人肉战术”，即派遣团队驻场服务。即便如此，我们的开发效率依然远超同行。例如，在一次现场PK中，其他团队用了三个月时间才完成模型构建，而我们一个月内就开发完成了数十个模型，准备就绪等待评估。这证明了我们在开发效率上的极大优势。
3．算法的行业化覆盖广，场景丰富，具有广阔市场应用前景：以银行为例，我们的系统能够全面覆盖个人金融（个金）、网络金融（网金）、信用卡及信贷等多个业务线。每个业务场景中都部署了数十个模型，贯穿用户生命周期的各个阶段，包括公域拉新、私域拉新、交叉销售、复购等。因此，该系统的应用场景极为丰富，几乎涵盖了所有银行业务流程中的关键环节。
4．商业化基础已经具备，成功案例丰富，已经形成智能运营的行业领袖地位：我们已经完成了几百个成功案例，行业里面80% 存量用户的智能运营决策系统几乎都是我们提供的。
接下来我们将探讨另一个极为重要的议题：为什么许多银行尽管开发了模型，但效果却不尽如人意。这并不是因为模型本身质量差——实际上，这些模型已经比传统的人工决策方式有了显著改进。问题的核心在于这些模型未能有效落地到一线业务场景中，业务人员不会使用或不愿使用，而且营销中台缺乏模型自动化的模块，导致模型无法集成到业务系统中，无法发挥规模化效应。
模型难以落地的原因：以某大型国有银行支付平台为例，即便我们有长期的合作关系，大多数情况下它们仍然依赖标签进行人群选择，仅有少量模型被开发成标签形式供使用。这种模式使得模型无法完全集成到业务系统中，从而限制了其效能的发挥。因此，在这一过程中，我们需要一整套产品来支持模型的应用，正如我们在海外看到的完整解决方案一样。
在国内，虽然各个板块都有人在做，但从回国后的多年实践中我们发现，很多供应商只专注于某个片段，而这些片段无法无缝集成，导致整体效率低下。2018年，美国对中国的科技封锁加剧，许多跨国企业的相关产品在中国无法访问，这也促使我们必须自主研发一套完整的解决方案。为此我们将salesforce ， adobe ， Oracle 这几年并购的大部分martech 产品都进行了自主研发，形成了全球独创的真正的一体化的自动化智能化运营系统。大部分金融客户的营销系统还是1.0，2.0 阶段， 我们的系统却已到了6.0 阶段。
现在，让我们一同了解全套产品带来的优势，并为大家介绍数字化转型从1.0到6.0的区别。
1.0 半手工版营销活动管理平台
在1.0阶段，大部分小型银行已经建立了较为完善的基础架构，包括大数据平台、埋点系统、模型开发平台、分析平台、标签平台、权益平台以及内容平台，并且拥有众多用户触达渠道，涵盖线上线下的多种方式。然而，尽管这些系统和工具已经到位，但在实际操作中，开展一次营销活动仍然需要大量手工关联工作。营销人员必须在各个系统之间来回切换，依赖多个团队协作完成任务。例如，某头部券商在引入我们的6.0系统之前，每年举办60场活动就已经感到力不从心；而在采用6.0系统后，实现了自动化操作，一年内成功举办了10万场活动，效率提升了数百倍。这表明，许多银行已经意识到这一问题，并正逐步向更高级别的自动化转型。
2.0 自动化营销管理平台
进入2.0阶段，大型国有银行已构建了各自的智能化运营系统。然而，这些系统通常分散在各个业务部门，形成多个独立的系统，导致一系列问题：系统的部署仅限于部门级而非企业级，无法实现全渠道覆盖，必须在不同系统之间频繁切换；AI对接能力不足，大部分AI应用需手动接入平台，难以形成规模化效应；缺乏有效的营销策略库，系统多由科技人员开发，不懂业务需求，导致策略无效或缺失；性能压力大，高负载时系统容易崩溃。这些问题限制了2.0系统的整体效能，使得其优势未能充分发挥，银行意识到需要进一步提升系统集成度和智能化水平。
3.0 升级版自动化营销管理平台（超级自动化）
为了克服2.0阶段遇到的问题，大多数公司应向超级自动化转型。超级自动化不仅能够解决现有系统的割裂问题，还能大幅提升运营效率和服务质量。通过集成模型应用平台，将模型自动化赋能给各条业务线，实现员工智能化、智能客服、智能外呼、个性化手机银行流量分发等功能。这种全面的自动化解决方案确保了每个环节都能紧密协作，最大化地发挥了模型和技术的价值，为企业的数字化转型提供了坚实的技术支撑。超级自动化解决了之前的手工干预和系统割裂问题，显著提高了业务流程的顺畅性和响应速度，从而为企业带来了更高的经济效益和客户满意度。
4.0 数字化营销平台
4.0阶段标志着数字化转型的深化，强调闭环管理和实时响应，解决了初步数字化阶段存在的数据割裂和响应滞后问题。4.0平台不仅实现了数据自动跟踪并返回到模型中进行刷新，形成策略决策再送到营销平台的闭环管理，还能够在活动完成后立即获得反馈，并迅速启动下一个活动，确保全生命周期的连贯推动。此外，营销数据库更加丰富，支持千人千面的权益发放和内容推荐，避免浪费时间在手动打标上。所有客户经理都需要详细的画像，以确保优质客户能够匹配到合适的客户经理，从而最大化商机利用。这种高度数字化和自动化的平台极大地提升了营销活动的效果和效率，使企业在竞争激烈的市场环境中占据优势。
5.0 智能化营销平台
5.0阶段聚焦于智能化的应用，旨在充分利用人工智能和机器学习技术来优化营销效果。在这个阶段，智能化不仅仅是一个附加功能，而是贯穿于整个营销流程的核心要素。具体而言，将模型开发平台升级为模型应用平台，使模型能够自动化赋能各条业务线，实现智能客服、智能外呼和千人千面的手机银行流量分发等场景的产品化实现，而不仅仅是停留在理论模型层面。借助智能化手段，实现更加精准的营销活动，提高转化率和客户满意度。智能化营销平台通过深度学习和数据分析，不仅提升了营销活动的针对性和有效性，还增强了用户体验，帮助企业更好地应对市场变化和客户需求，最终实现更高的经济效益。
6.0 一体化智能化自动化运营平台
接下来，我将向大家展示我们将模型产品化后的实际形态。通过这一过程，我们的目标是使所有模型能够开箱即用，大幅降低业务人员的使用门槛，从而实现傻瓜化的操作体验。这不仅解决了当前模型难以规模化应用的问题，还确保了模型能够在一线业务场景中充分发挥其巨大潜力。
模型产品化后的特点如下：
1．可视化界面与自动化执行：我们为各行各业（如银行、证券、保险、零售）的所有模型场景开发了可视化的用户界面，业务人员可以通过这些界面轻松地自动执行复杂的模型任务。所有的营销结果都可以通过图形化的方式直观呈现，业务人员可以直接筛选名单，并立即用于电话营销或其他互动渠道。这种设计极大地简化了操作流程，使得非技术人员也能高效利用高级分析工具。
2．与营销中台的无缝集成：为了确保模型能够真正落地并发挥作用，我们特别注重与营销中台的内嵌式集成。这意味着所有模型都可以自动关联到营销中台的各个环节，形成自动化的决策流程。这不是依赖于大数据中台来完成的任务，而是通过营销中台与AI系统的紧密联动实现的。许多银行目前在这方面存在明显的能力缺失，而我们的解决方案正好填补了这一空白。
3．效果稳定且效率高：从手工开发转向产品化的过程中，我们不仅确保了模型的效果和稳定性，还大大提高了部署和使用的效率。此外，我们提供了大量的应用场景体系，使营销人员能够直接操作并与现有的营销工具无缝对接。这种方式不仅提升了工作效率，还增强了用户体验。
在某次与某大型国有银行领导的交流中，领导提出了“小脑”的概念，他认为企业不仅需要有大脑，还需要有小脑——大脑负责企业级的决策，而小脑则专注于部门级的操作。以手机银行为例，它作为一个独立平台，需要实现千人千面的个性化服务、实时推荐、智能活动排序以及流量分发等功能。这个过程不仅仅依靠推荐引擎，还需要包括实时数据采集、实时模型训练、验证和推荐等多个环节的数据闭环处理。很多银行由于模型平台和营销平台分离，无法实现真正的实时性。
例如，在某大型国有银行的一个项目中，我们在一周内通过优化推荐系统，成功将点击率提高了50%。这背后涉及了AB测试能力、多路推荐评估、冷启动策略等多个技术细节，最终实现了个性化的推荐服务，显著提升了用户体验和转化率。
今天的大模型讨论主要集中在语言大模型上，但我们今天要介绍的是决策大模型，它能够解决语言大模型在银行场景中的一个关键问题——直接面向C端用户的使用风险。银行通常对直接推送内容非常谨慎，因为这可能引发客户投诉或法律风险。通过引入决策大模型，我们可以安全地解决这个问题。
以智能客服和智能投顾两个场景为例：
1．智能投顾：我们不再盲目推送AIGC生成的内容，而是首先调用银行内部的数据，预测用户的需求，比如他们感兴趣的基金类型，然后进行千人千面的匹配。这样既保证了内容的相关性和精准度，又避免了不必要的风险。
我们的决策大脑技术则完全不同。它不仅能够理解用户的语义，还能预判用户的特征、需求及其时间点。具体来说：
用户画像：决策大脑能够根据用户的历史行为、偏好及内部数据，构建详细的用户画像。
需求预测：通过分析用户的行为模式和市场趋势，预测用户在特定时间点的需求。
关联分析：不仅仅依赖外部语料库，还深入分析语料库与内部数据之间的关联，从而调用最相关的内部报告、画像系统和预测模型。
个性化反馈：最终，所有这些信息会被整合成高度个性化的评估体系，反馈给客户经理，使他们能够进行有《626969澳彩资料大全2020年》针对性的
实际案例：当客户咨询某个理财产品时，传统的机器人客服可能只能基于预设的回答模板提供通用信息。但借助我们的决策大脑技术，智能客服不仅可以理解客户的提问，还能迅速调用内部数据，了解该客户的历史投资记录、风险偏好以及最近的市场动态，进而为客户提供定制化的理财建议。
我们改进了传统语言大模型或聊天机器人的功能，使其真正具备了“大脑”的能力。这种带决策大脑的聊天机器人不仅能够精准地进行营销，还能将客户服务转变为一个高效的二次销售场景，同时保持温和友好的互动方式。这不仅提高了服务质量，也为企业创造了更多的经济价值。
最后，让我们来详细了解一下我们服务的实际效果。我们的服务模式是通过模型落地、咨询服务和营销服务三者结合，为客户提供全方位的支持。在这个过程中，以银行为例，我们可以覆盖众多业务场景，每个场景都有专门的团队负责，确保全行业的广泛覆盖。以下是几个成功的案例，展示了我们在不同场景下的显著成效。
1．某国有银行河北省分行开门红活动
在某国有银行河北省分行的“开门红”活动中，我们通过严格实施A/B测试验证了模型的效果。活动期间，资产规模提升了六七百亿，其中大众客户的存款新增了178亿。这一成果不仅体现了模型的强大效能，还证明了我们服务方案的有效性。通过严格的评估体系，我们能够清晰地区分模型带来的效果与原有做法之间的差异，确保每一个提升都经过了科学验证。
2．某国有银行山东省分行的智能运营
某国有银行总部多年来一直致力于模型开发，并得到了多家顶级咨询公司的专业赋能。在山东省分行的项目中，我们与总行派遣的五个顶级模型团队进行了现场比拼。对方五个团队在三个月内仅完成了少数几个模型的开发，总计实现了25亿元的业绩；而我们团队仅用一个月就完成了数十个模型的开发，并创造了153亿元的业绩。此外，在等待对方完成开发的过程中，我们还额外实现了超过100亿元的收益，最终在三个月内共创造了250亿元的显著业绩。这一对比充分展示了我们在模型开发效率和效果上的显著优势。通过高效的开发流程和精准的模型应用，我们不仅大幅缩短了项目周期，还为客户带来了远超预期的经济效益。
3．某大型国有银行网金理财运营
在某大型国有银行网金平台上，我们首次应用理财模型时，一次活动就实现了151亿元的业绩，效果非常显著。这表明我们的模型不仅能快速适应新环境，还能迅速产生可观的经济效益。
4．某城商行的理财运营
在某城商行的项目中，我们与某大厂友商团队进行了竞争。最初我们取得的效果非常好，但在第二阶段对方提出免费提供服务并接手项目。然而，由于某友商团队的效果不理想，客户最终还是选择了我们继续合作。这证明了即使面对免费的竞争，我们的服务质量依然是客户最看重的因素。
5．某国有行上海分行和宁波分行贷款营销
我们在某国有行上海分行和宁波分行实施了贷款营销方案，结果表明授信率和支用率都有了大幅度的提升。这不仅提高了银行的资金利用率，也增强了客户的满意度和忠诚度。
6．某国有银行信用卡存量用户激活
针对信用卡市场获客成本高的问题，我们帮助多家银行通过激活存量用户来提高开卡率。这一策略不仅降低了获客成本，还有效提升了用户的活跃度和使用频率。
通过这些成功案例可以看出，我们的服务不仅能够带来显著的经济效益，还能通过科学的方法确保每一项改进都是可验证、可持续的。无论是资产提升、贷款营销还是信用卡激活，我们都致力于为客户提供最优质的解决方案，助力其实现业务目标。
7．某国有卡组织新增客户获取（拉新）
为了开辟新的拉新通道，我们与某国有卡组织展开了多年合作，在其平台上实施了精准的拉新模型。通过这些模型，我们能够显著提升拉新的转化率。例如，去年我们在某国有卡组织平台上为1000多张信用卡进行了拉新活动，转化率提升了7到8倍。这不仅大幅增加了新客户的数量，还有效提高了营销效率。
8．某国有卡组织存量用户的激活（活卡）
在激活存量用户方面，我们也取得了显著成效。通过某国有卡组织平台上的权益营销活动，我们帮助银行实现了信用卡的高活跃度。活卡后的ROI（投资回报率）提升了十几倍，充分证明了我们策略的有效性。这一成果不仅增强了用户的使用频率，还带来了显著的经济效益。
从存量用户的经营到外部拓客的拉新，我们的服务可以全面覆盖各个业务环节。我们提供的不仅仅是一个产品，而是包括专业咨询、数智化运营产品、AI运营服务、数智化运营培训等一站式解决方案。
我们的目标不是单纯追求利润，而是希望通过引入先进的生产力和人才体系，帮助合作伙伴快速赢得市场领先地位。例如，某国有银行河北省分行在完成“开门红”活动后，全行排名从前五名跃升至前三；某国有银行山东省分行也在多项指标上名列前茅，达到全行第一。这些成绩展示了我们服务的实际效果和价值。
除了银行业，我们还在券商和保险等多个领域提供了优质服务，并取得了优异的成绩。由于时间有限，今天的分享只能涵盖部分内容，更多细节问题欢迎各位在会后与我们进行深入交流。
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责任编辑：梁斌 SF055
