过去，银行制作一条完整的短视频，往往要经过选题、脚本、分镜、素材准备、剪辑和多平台适配等多个环节。对于需要持续更新内容、同时经营多个社交媒体账号的银行来说，这套流程意味着不低的人力成本，也限制了内容生产的速度。生成式AI正在改变这种情况。一些银行开始将AI从单次营销项目引入日常内容生产，希望借此提高传播效率，拓展与客户沟通的方式。
招商银行的实践颇具代表性。2023年12月，该行在“招牌年终奖”整合营销中引入AIGC工作流，用于真人视觉生成和城市地标的本地化批量制作，相关制作效率提升了45%。根据金投赏公开的项目资料，整个活动获得超过2.3亿次线上曝光、超过5000万次互动，参与人数超过2200万。需要说明的是，这些数据反映的是整个营销项目的表现，不能全部归功于AI。更值得关注的是，AIGC已经进入品牌营销的实际生产流程。
到了2026年，招商银行的视频创作应用通过APP进一步延伸到客户服务场景。招商银行运用真人形象驱动、语音克隆和大模型技术搭建视频创作平台，支持模板跟创、智能口播、数字人直播等创作方式，用于客户陪伴和产品解读。平台还设置了AI内容标识、消费者权益保护审核和人工复核等环节。
从营销项目中的AIGC制作，到日常客户经营中的视频创作，银行使用AI的方式正在发生变化。内容生产更快了，制作门槛降低了，过去受限于成本而难以规模化开展的视频服务，也有了新的可能。
但效率提升并不意味着传播效果和内容质量自然提高。当AI开始参与金融知识解释、产品推广乃至品牌形象塑造，银行需要面对的问题也更加具体：哪些工作可以交给AI？什么内容必须经过专业审核？一旦出现错误，怎样及时发现、纠正并追溯责任？
对银行来说，AI传播的关键已经不只是能生产多少内容，还包括能否建立一套与生产速度相匹配的质量管理机制。
01.
从制作工具到生产流程，
AI正在改变银行传播
AI给银行带来的变化，首先体现在内容生产流程上。银行的新媒体内容既要保持更新频率，又要符合金融行业的专业要求。一个金融知识点，可能需要经过业务部门确认、策划团队编写、设计制作和合规审核才能发布。面对抖音、视频号、小红书等不同平台，还需要针对各自的内容习惯进行调整。制作一条视频看似只是几十秒的成片，背后却涉及不少重复劳动。
AI可以承担其中一部分工作，例如整理选题、形成脚本初稿、生成画面素材、辅助字幕制作，以及调整不同平台的内容版本。这些能力的实际价值，是减少重复劳动，让团队把更多时间投入到选题判断、事实核验和创意打磨中。
招商银行App的视频创作平台，就是从具体业务需求出发的一次尝试。客户经理需要通过视频开展客户陪伴和产品解读，传统制作方式对人员和技术能力有一定要求，产能也不容易快速扩大。引入AI后，经过授权的真人形象与声音可以被用于视频制作，团队也可以借助统一平台和模板生成不同版本的内容。
渤海银行则尝试将AI用于金融消费者权益保护。2025年，该行制作了8部“穿越古今话消保”主题短视频，以数字人与古代名人对话的方式传播消保知识；同时上线AI智能体“金融知识官小渤”，通过多轮对话、模型答疑和风险场景模拟开展金融教育。
这两个案例分别展示了AI在日常视频制作和金融知识传播中的应用，AI对日常视频制作和金融知识传播确实起到了提升效率的良性作用。但银行要在工作中真正实现如此的好结果，需要根据应用场景确定AI的工作范围，并设计相应的质量检查方式，建立一套可落地的科学的工作方式。
02.
哪些工作可以交给AI，
哪些环节必须由人把关？
对银行的新媒体团队而言，最实用的做法，是建立一套内容风险分级系统。它不需要一开始就设计得很复杂，但必须明确：哪些内容可以直接利用AI辅助完成，哪些必须查证资料，哪些需要业务和合规人员共同审核。
下面这套分级，可以作为银行品牌部制定内部流程的起点。
这套分级把AI生成能力与内容风险对应起来。分级管理的意义，是让团队把审核资源集中在真正可能影响用户判断的地方。对低风险工作减少不必要的重复检查，对高风险内容则明确要求提供来源、逐项核验并保留审核记录。
03.
把审核做实：
一条AI视频发布前要检查什么？
有了风险分级，还需要一套可以执行的制作和审核流程。以一条介绍金融知识或金融产品的短视频为例，可以将其分成六个步骤。
第一步：先确认选题和内容边界。在使用AI之前，策划人员需要明确视频面向谁、要回答什么问题、哪些信息必须出现，以及哪些内容不能使用。例如，一条介绍理财风险的短视频，应先确定需要解释的风险概念、适用产品类型和必须保留的风险提示，而不是先让模型自由创作，再从成片里寻找可以留下的部分。
第二步：为AI准备经过确认的资料。业务部门应提供最新的产品说明、正式制度文件、监管文件或者权威知识资料，并注明资料的版本和日期。团队可以要求AI只根据这些材料起草文案；材料无法支持的内容，统一标记为“待核实”，不能自行补充。
第三步：把AI生成与事实审核分开。AI可以生成脚本初稿、标题、分镜和画面，但编辑不能因为文案流畅，就默认内容准确。审核时应将最终稿与原始资料逐项对照，特别检查数字、时间、产品名称、适用条件、风险提示和结论是否发生变化。
例如，原始资料只说明某项服务“符合条件的客户可以申请”，AI却把它改写成“人人都能申请”；原文强调产品存在本金损失风险，生成的短视频却只突出潜在收益。这些情况都必须在发布前纠正。
第四步：增加一次专门的视觉与语义审查。金融品牌的审核不能只看字幕和配音，还需要检查人物形象、道具、背景、动作、音乐和故事隐喻。画面是否可能制造错误联想？人物设定是否与金融知识相冲突？视频有没有通过镜头、表情或配乐，传递出与文案相反的含义？
2026年5月，博时基金发布的AI投教短视频《蜘蛛精聊指数投资优势》引发争议，相关视频随后被下架。媒体报道显示，这次尝试希望借助《西游记》人物讲解投资理念，但蜘蛛精的形象和整体画风受到批评。这类案例提醒我们，画面技术上没有明显错误，并不意味着创意适合金融品牌。
第五步：明确审核人和发布责任。一条内容至少要能追溯到负责编辑的人、核验事实的人，以及按内部流程批准发布的人。涉及金融产品网络营销的内容，还应完成相应的业务和合规审核。AI工具、模型版本、关键资料来源、最终稿及审核意见，可以纳入同一份项目记录，方便后续复核。
第六步：确认标识和平台要求。根据内容类型、适用规则和发布平台要求，检查是否需要标注AI生成或合成内容，确保所使用的标识功能符合规定。不能把AI标识简单理解成一张可以替代内容审核的标签：标注了AI生成，并不能使虚假信息、误导性表达或未经授权的形象使用变得合规。
这六步不一定需要为每条内容增加大量人力。对于低风险内容，可以采用轻量化流程；涉及具体金融产品和用户决策的内容，则应严格执行。重要的是，把“审核”变成有明确检查项目、责任人和记录的动作，而不是发布前笼统地问一句“有没有问题”。
04.
除了审核，
还需要一套可复用的AI工作方法
对内容团队来说，反复提醒“注意准确性”并不能稳定地产出好内容。更有效的方式，是把经过验证的工作方法沉淀成模板。
首先，可以建立一套按场景分类的提示词模板。例如，金融知识科普、反诈情景剧、产品功能介绍和客户陪伴视频，应该使用不同的内容框架。模板中要明确目标受众、使用资料、表达口吻、必须保留的信息，以及禁止生成的内容。
以金融知识科普为例，团队可以使用这样的提示词：
你是金融知识内容编辑，请严格依据我提供的资料撰写一条面向普通消费者的短视频脚本。不得补充资料中没有的数据、政策结论或产品承诺。涉及数字、政策、产品名称和风险提示的句子，请逐项列出原始资料依据。无法从资料中确认的内容，请标记为“待核实”，不得自行推断。请将最终输出分为视频口播、画面建议、字幕和待核实事项四部分。
这个提示词不能保证模型完全不出错，但能把任务范围、资料依据和输出格式说清楚，使审核人员更容易发现问题。
其次，应当建立统一的品牌表达资料库。银行可以把官方品牌介绍、IP使用规范、视觉规范、禁用表达、标准产品话术、审核通过的金融知识内容整理成可检索的资料。AI生成新内容时，尽量调用这些已经确认的材料，减少不同团队、不同供应商各自发挥所造成的表达偏差。
对于招商银行这样已经建设视频创作平台的机构，模板和资料库还可以进一步结合。在统一的制作入口中设置固定的品牌素材、授权形象、可用音乐、标准字幕、风险提示以及审核节点，就能减少每次项目从零开始制作的工作量，也更容易保持不同内容之间的一致性。
05.
内容发布之后，
怎样判断AI究竟有没有帮上忙？
银行引入AI，常常首先关注制作成本和曝光量，但这两个指标无法完整反映项目的价值。要判断AI是否真正改善了传播，可以把评估分成三个层面。
第一层是生产效率。记录AI介入前后的平均制作周期、单条内容成本、返工次数，以及从初稿到审核通过的时间。这样才能判断效率提升究竟来自AI工具本身，还是来自项目减少了制作环节。
第二层是内容质量与风险。记录事实错误、关键信息遗漏、审核退回、发布后更正和下架的情况，同时统计不同风险等级内容的审核耗时。这些数据可以帮助团队找到流程中的薄弱环节。例如，如果制作时间明显缩短，但审核退回率大幅上升，说明生产提速并没有转化为整体效率提升。
第三层是传播和用户理解。除了播放量、互动量和完播率，还可以在互动中设计具体的问题来检查用户是否理解了核心信息。对于反诈内容，可以观察用户能否识别视频中的风险信号；对于产品解读，可以检查用户是否理解了关键条件与风险提示。涉及金融决策的内容，更不能单凭点击和转化数据来判断其教育效果。
06.
AI时代，
银行品牌为什么更需要“慢下来”？
2026年9月30日起施行的《金融产品网络营销管理办法》明确要求，金融机构对网络营销内容的合法合规性负责，建立相应审核机制；营销内容应当真实准确、通俗易懂，涉及产品名称、利率费率和风险提示等关键信息时，需要与相关合同条款保持一致。
《人工智能生成合成内容标识办法》则已于2025年9月1日起施行，对符合规定的AI生成合成内容提出标识要求，相关主体需要依据具体适用情形和发布平台规则履行相应义务。
这些要求放到实际工作中，意味着银行不能把提速理解为省略检查。对品牌团队来说，AI节省下来的时间应该重新分配：一部分用于选题和创意，一部分用于事实核验、视觉审查和发布后的问题处置。生产工具越快，越需要一套稳定的流程承接它。
招商银行的AI视频创作实践展示了生产工具如何进入日常客户服务；渤海银行的金融消保案例，则展示了数字人和交互式AI如何拓展金融教育的表达方式。它们共同说明，AI正在为金融品牌打开新的传播空间。至于这些能力能否长期产生价值，还取决于机构能否把工具、内容、审核和业务目标真正连接起来。
当更多银行都能借助AI快速生成视频、海报和文案，内容生产能力本身就很难继续构成明显的竞争优势。真正拉开差距的，可能是银行如何理解用户、如何把专业信息讲清楚，以及如何在创意表达与风险控制之间找到合适的尺度。
对于银行品牌来说，AI带来的效率红利值得把握，但技术本身并不能替品牌建立信任。脚本可以由AI辅助生成，画面可以由模型快速制作，内容是否准确、表达是否恰当、风险是否交代充分，仍然需要专业判断。把这些工作做好，AI节省下来的时间和成本才有机会转化为更好的传播质量与客户体验。
归根结底，AI可以让银行传播得更快，却不能替银行赢得信任。 当内容生产越来越容易，用户对真实、专业和可靠的要求依然不会降低。对金融品牌而言，真正值得追求的效率，是让信息更快地抵达用户，也让每一次传播都经得起事实、专业和责任的检验。
大誠品牌咨询持续探索AIGC在品牌传播中的应用，并提供从创意策划、内容制作到传播运营的全链条服务。我们希望帮助企业更有效地发挥AI的生产优势，将技术能力与品牌策略、内容质量和传播管理结合起来，让内容生产更高效，也让每一次品牌表达更专业、更可靠。
大誠品牌咨询部分AIGC作品
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