日前，顺德农商行发布公告称，自2025年10月13日起，将启用个人消费贷款业务的智能外呼服务号码。此前，惠州农商银行、德庆农商银行、始兴农商银行、沅江农商银行等多家银行已公告启用智能外呼系统。这一集中现象背后，反映了中小银行正加速拥抱人工智能技术，以应对日益严峻的经营环境。

　　在息差持续收窄、利润空间受压的行业背景下，智能外呼系统的批量上线绝非偶然。业内专家指出，面对存量客户维护难、普惠金融服务成本高、数字化转型压力大的三重困境，将AI技术应用于客户关怀、产品通知、贷款催收、反诈提醒等业务场景，已从“可选项”变为“必选项”。这一转变不仅体现了技术本身的进步，更是前沿AI技术“下沉”到基层金融体系的微观体现。

　　业内人士认为，智能外呼系统的批量上线，标志着中小银行正在探索一条符合自身特色的数字化突围之路，这一趋势对于维持合理均衡的金融结构具有重要意义。

　　多业务场景应用

　　外呼是现代客户服务中心系统呼出服务主动发起对客户的呼叫。从技术层面看，智能外呼系统的效能提升得益于其核心技术的快速演进。国际数据公司（IDC）中国研究总监高飞向《中国经营报》记者介绍称，作为对话式 AI 的重要细分领域，智能外呼已成为一种融合大模型（LLM）、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）及自然语言处理（NLP）等技术的AI智能体。其在银行业的落地，主要聚焦于营销、客服、信贷等业务场景。大模型技术的快速迭代，尤其是多模态领域的突破，显著提升了智能对话的响应速度、识别准确率与意图理解能力。这一进步不仅优化了后续任务跟进、个性化推荐等环节，更助力业务闭环的实现，最终推动业务转化率与运营效率的双重提升。

　　从业务应用层面看，智能外呼系统正在重塑银行的服务模式。苏商银行特约研究员张思远认为，上线智能外呼系统主要助力中小银行零售信贷管理、客户服务运营及精准营销等人工密集型业务。具体而言，在零售信贷领域，智能外呼系统可涉及还款提醒、逾期催收及贷后回访，解决传统人工催收效率低、成本高的问题，且智能外呼机器人可实现批量外呼，显著提升不良贷款预警与处置效率。在标准化客户服务方面，智能外呼系统覆盖账户风险提示、业务通知、新开户回访等场景，通过统一话术口径与实时数据记录，减少人工误差。在精准营销环节，针对中小银行客群分散、触达难的特点，智能外呼系统可批量开展“整村授信”、活动邀约及节日关怀，提升营销转化率。

　　易观千帆金融行业咨询专家韦玲艳从四个维度进一步阐述了智能外呼的应用价值：从智能客服与体验优化方面看，智能外呼承担了业务解答、新户回访、客户关怀等服务流程任务，既释放人力资源，也能通过更及时的触达提升客户体验；从精准营销和客户价值挖掘看，智能外呼可助力高效执行营销活动触达和权益智能推荐等，如可通过分析客户交易行为，有针对性地推送权益以促进用户信用卡分期申请率提升；从贷后管理方面看，智能外呼在催收催缴和还款提醒方面应用效果较为直接，特别是个人消费贷款、信用卡等小额分散资金的质量管理，能有效助力降低逾期率和不良率；从风控管理方面看，智能外呼可实时识别对话中的敏感词汇等标记高风险对话，助力反欺诈预警或账户风险控制。

　　智能外呼系统的价值已不局限于单一业务环节的优化，而是贯穿银行前中后台的全业务流程，成为中小银行数字化转型的重要抓手。这一转变的背后，是多重因素共同驱动的结果。高飞指出，目前金融机构正拥抱创新，加速推动大模型、智能体等技术在业务领域的落地与实践。银行业整体面临息差收窄、利润承压的挑战，对内需通过技术手段降本增效，对外需依托精准服务触达新增客户、挖掘存量客户需求。另外，在催收领域的需求，与当前经济承压下资产质量下滑、客户还款能力下降、贷款逾期风险加大的现状有一定关系。

　　韦玲艳补充道，2025年10月多家农商行集中发布公告启用智能外呼系统，核心原因之一是AI技术普惠化带来的技术成本大幅降低。

　　随着智能外呼系统的上线，中小银行内部正迎来深刻变革。张思远认为，这种变革主要体现在三个方面。“首先是运营效率提升与成本优化，智能外呼将替代绝大部分的重复性外呼工作，释放人力聚焦高价值业务，让银行员工专注于复杂客户咨询、贷前尽职调查等工作。其次是人员结构与组织架构调整，传统客服、催收团队规模可能缩减，转而增设‘AI训练师’‘数据分析师’等岗位，推动业务部门与科技部门协同。最后是服务流程标准化与数据驱动，智能外呼系统记录的客户交互数据可反哺客户画像优化，进而通过外呼数据的训练，为风险判断、贷款额度审批等提供辅助资料，更精准地实现客户与业务匹配。”

　　高飞提示道，中小银行在上线智能外呼系统时，一要注意合规与安全，严格遵循国家通信、数据安全相关法规，重点加强客户隐私等敏感信息的保护。建立企业级人工智能治理框架体系，确保负责任AI的规范落地。二要注意运营规范，对外呼频率、外呼时点及内容管理进行明确规范，避免过度打扰客户。三要注意人机协同，智能外呼需在人工监控与管理下开展业务，确保服务质量与风险可控。

　　智能化转型前路几何

　　从发展趋势来看，中小银行上线智能外呼系统已成为明显趋势。

　　张思远分析，从政策层面看，监管鼓励金融科技应用，鼓励银行数字化转型。从需求层面看，客户对即时服务的需求提升，倒逼银行升级服务工具。从成本层面看，目前的技术成本已大幅下降，第三方服务商提供标准化智能外呼解决方案，部署成本大幅降低，中小银行可通过租赁模式轻量接入。

　　然而，尽管行业趋势明确，仍有一部分中小银行尚未落地智能外呼系统。张思远认为主要受三大因素制约。第一是资金实力不足，部分中小银行体量较小，净利润规模小，可能难以承担系统采购与维护成本。第二是技术能力薄弱，缺乏AI算法、数据治理等专业人才，无法构建起对应的数字化系统。第三是客户接受度顾虑，中小银行的客群往往以本地用户为主，尤其县域中老年客户较多，部分中小银行会担心智能语音交互体验差、话术生硬，影响本地客群信任。

　　业内人士普遍认为，中小银行上线智能外呼系统不仅是单纯的技术应用，更是前沿AI技术“下沉”到基层金融体系、赋能最需要降本增效的中小机构的微观体现。然而，中小银行在利用智能化赋能的过程中仍面临诸多核心难点。

　　张思远认为，中小银行利用智能化赋能的核心难点在于资金实力有限、技术储备不足及数据安全合规压力。具体而言，盈利基础薄弱导致投入能力受限；数据治理滞后造成场景适配不足，部分中小银行客户数据分散在信贷、储蓄等系统，缺乏统一整合，导致智能外呼无法精准分层；合规与安全风险方面，智能外呼涉及客户信息采集、语音记录存储等，需符合《中华人民共和国个人信息保护法》要求，而中小银行数据安全体系相比大银行还不够完善，可能存在合规与安全风险。

　　韦玲艳补充道，中小银行智能化赋能和部署面临的难点还包括：技术能力与业务场景的融合，难以将大模型等尖端技术与实际业务深度融合，应用停留在浅层；数据孤岛问题，客户数据有可能分散在不同的业务系统中，难以形成统一的客户视图，这会直接影响数据价值的挖掘和智能化赋能应用的成效；战略部署和人才短缺，与大型银行全面推进的AI战略相比，中小银行更需要找到适合自身资源禀赋的突破口，同时，兼具AI技术和金融业务理解的复合型人才内部也相对缺乏。