QUOTE

客户开口先问 AI，AI 里那个你，到底由谁说了算。

写汇报的时候，很多市场负责人的 PPT 里应该都有这么一行，我们在 AI 里的可见度涨了多少。

数字挺好看。但这行数字，真去 AI 里对过账的人，恐怕不多。

对账不复杂。打开 AI，输入你的机构名和「靠谱吗」三个字，看它怎么回你，看它介绍你的那句话，是不是你今年想讲的。

敢这么干的人不多。敢把结果写进汇报的人，更少。

我做了十年金融 B 端产品设计。这两年，我把主要精力放在研究一件事上，AI 里那个你，到底长什么样，由谁说了算。

财联社去年 2 月有篇报道，标题叫「向DeepSeek提问券商哪家强」。事情不复杂：有网友在「DeepSeek」里问，只开一个账户，该选哪家券商，AI 答了某某证券。这家券商转头就把这段问答做成了公众号宣传素材，配文「看来连 AI 都感受到我们的魅力了」。报道里还有一段，某个证券的员工拿「只选一家证券公司」这类问题，分别问了「ChatGPT」「豆包」「Kimi」，几个 AI 也都答了这家证券。

先声明，AI 答了谁，不代表谁就更值得选。但券商开始把「AI 点名我」当成绩单发，这件事本身值得停下来看一看。

越来越多的人，开口先问 AI，而不是先开搜索框。CNNIC 第 57 次报告里的数字，截至去年年底，中国生成式 AI 用户 6.02 亿，普及率 42.8%。他们问的问题里，有一类正在变多，就是先来打听你。行业文章里的口径是，每天数千万人在豆包、「腾讯元宝」、Kimi 这类 AI 里，查理财、查贷款、查信用卡，当然也会查到你。

问题出在这，大多数机构做 AI 自查，只查一件事，AI 里有没有我。很少有人再往下问一句，AI 里那个我，讲得对不对。有没有把去年的老权益当今天的卖点，有没有把你的产品讲成别家的，有没有在客户正想拿主意的时候，讲错了话。

「AI 里查无此人」这个词，这两年就是这么火起来的。而比查无此人更麻烦的，是查得到，但查错了。

本文看点

很多金融机构的内容，人看着没问题，AI 看着是一团黑。打个比方，PDF 对 AI 有点像一本只露出封面和目录的书，人翻得动，它常要费很大劲才够得着正文，整页扫描的参数表干脆一页都翻不动。行业报告点名的三类问题也都逃不出这个比方，产品说明书是 PDF，页面靠 JS 动态加载，参数图没写 alt。人眼都能读，AI 却常常读不进去，扫描版 PDF 和没写 alt 的关键参数图，它基本读不到，文字版 PDF 和靠 JS 动态加载的页面，它要费很大劲才啃到正文，还经常啃不全。

有一份行业文章讲过个匿名案例，某股份制银行把理财产品的 PDF 说明书，重构成结构化网页，把产品要素用自然语言重新描述了一遍。改完之后，几款产品在豆包和腾讯元宝里的可检索率，从原来基本搜不到，到后来多数问题都能答出正确产品。方向是这么个方向，具体涨到多少，那篇行业文章里也没有能独立核实的出处，这里就不展开了。

说真的，不少机构的产品页当年是照着给「人」看做的，排版漂亮、页面顺滑，但期限、费率、风险等级这些关键要素，全压在图片里。图片里的内容 AI 认不出来，也就没法拿它们去回答客户。这玩意以前不是问题，但现在是问题了，现在客户想了解你，常常先去问 AI，而不是翻你的官网。

金融产品是高频变动的东西，费率、权益、活动，说改就改。你官网改了，不等于 AI 知道了。AI 联网读的是全网，你的官网只是信源之一，外部资讯站、聚合平台还挂着旧版本，AI 就可能把去年的权益，当今天的卖点讲给客户。而且金融产品的权益一年能改好几轮，你改官网的时候，也很少会想到去同步那些聚合平台。在 AI 眼里，旧信息只要还在传，就还是有效信息。

还是匿名案例，某银行信用卡中心做过一次权益调整，更新后没同步到外部信源，AI 持续推荐已经过期的权益，相关投诉两个月里直接往上走了一段。

行业研究里的说法是，AI 引用一条信息，倾向找能被三类以上独立信源交叉验证的，你只在官网改一处，在 AI 眼里算孤证，分量不够。这也是为什么很多机构的更新动作，做了跟没做一样。

金融行业说话有纪律，这没错，但合规的话术和 AI 能听懂的话，经常是两种话。官网上写着「致力于为客户提供专业、优质的综合金融服务」，这种话人读了都记不住，AI 更不知道该拿它回答什么。客户在 AI 里问的是另一类，新手开户选哪家、哪张卡积分划算、闲钱放哪家稳一点。AI 要的是能被语义检索到的场景化表达，不是正确的废话。

美国 5W 公司今年上半年发了一份银行 AI 可见度报告，美国市场口径。里面有个反常识的结论，AI 引用一家银行，跟着产品走，不跟着品牌走，哪家把某个品类讲得清、讲得多，哪家就被反复提。几大行里，摩根大通算是少数在 AI 里占了位置的，靠的就是一张叫 Sapphire 的信用卡被讨论得多。

你几年前的一条负面信息，可能正在替你回答今天的问题。行业报告里有个说法叫负面长尾，几年前的论坛投诉、旧新闻，在「这家机构靠谱吗」这类问题里被反复引用。AI 不知道那条投诉后来解决没有，它只知道这条信息被引用得够多。

更麻烦的是信息真空。UTen 幼狮今年 8 月做过一组六大平台同题实测，近百条问题、几百条引用逐条溯源，结果里有一条很值得看，当某个信息网上没人好好讲的时候，AI 会用推测去填空，编出不存在的合作机构，编出精确到离谱的错误数字。还有一类低质内容，同一篇稿子被几十个自媒体互相抄，抄到 AI 以为是多方印证，反而当成可靠来源。

听到这儿你可能想问，那我是不是该去删帖、去压负面。这里我把边界说清楚，别人的帖子你删不掉，你能做的是把自家官方阵地做厚。监管公示这类官方信源的权重天然靠前，但单靠官网一家说话，分量还是不够，AI 倾向引用能被多个独立信源交叉验证的信息，你官方信息越完整、越结构化、越新，它该引用的时候就越有得选。

还有个让人头疼的现状，就算你家内容做到位，不同 AI 讲出来的你，可能还是不一样。

UTen 那组实测的另一个结论是，超过六成的问题，不同平台给出的答案存在明显差异。我自己拿同一家机构翻来覆去问的时候，也常碰上这种分裂，这个平台说你 A，那个平台说你 B。

同组实测还数了数 AI 都引了谁，结果聚合号、自媒体占了大头，权威来源少得可怜，有个平台的上百条引用里，正经的权威来源一只手数得过来。AI 讲出来的你，跟你官方自己讲的你，常常不是一回事。

各家脾气也不一样。一份行业研究报告整理过这种差异，反差大的两款放一起尤其明显，「腾讯元宝」遇到带区域、带政策的问题，更会用上本地信息，「DeepSeek」的答案更像分析，先给结论再拆逻辑。「通义千问」给的偏大众化总结，数字化、绿色金融这些大词常出现，「Kimi」偏报告式结构，要把上下文铺得很全。这是行业研究的整理口径，不代表各平台官方说法，但跟我自己看到的接近。

所以别急着追每个平台的口味，今天它爱这个调性，明天模型一更新就变。我自己也还在摸索，AI 这玩意一天一个样。我的判断是，先把地基修扎实，让各家都读得到你、读得懂你、读得对。

平台口味说变就变，能抓牢的还是你自己那块地基。

时间点再往前看，这个月月底有件事，会把「AI 里的你」从市场部的 KPI，变成要过合规的 KPI。

9 月 30 日，央行等八部门发布的《金融产品网络营销管理办法》正式施行。据公开报道，办法对机构的主体责任、营销行为的可回溯留痕、禁用诱导性用语都提了要求，具体条文以官方发布为准。今天先讲方向，AI 时代金融机构怎么介绍自己，开始有规矩了。

往前捋一捋也全是铺垫。据公开报道，去年 9 月 AI 生成内容开始要作标识，今年 7 月上海又要求 AI 生成的金融广告声明用了 AI 技术，具体条文以官方发布为准。今年 3 月还出过一件事，财联社报道 GEO 被曝「投毒」，GEO 就是生成式引擎优化，做的是让 AI 在回答里优先引用你。报道里，券商和基金集体困惑，GEO还能不能做、界限在哪？

最后，想再说清楚一件事，AI 不是裁判，它说的不一定对，也不该被当成权威。但目前它确实是很多客户开口之前，先问的那个对象。

想看看六个 AI 怎么讲你家机构的，可以拿你家机构当样本，后台找我，我按收到的顺序整理出来。这套方法我自己还在打磨，欢迎你一起来试。想先自己过一遍的，后台回复「自查清单」，我把整理好的《金融品牌 AI 自查清单》发你。

以上～ 谢谢你看我的文章，我们，下次再见。