目前，掌上生活App服務專區可根據用戶畫像和行為軌跡預測用戶的服務訴求并予以個性化引導。隨著平臺數據不斷積累，機器學習算法的升級、學習模型的延展。以信用卡到期還款為例，持有一卡通的用戶臨近還款日未還款，當其進入服務平臺后，機器人便可優先推薦用戶綁定一卡通，引導用戶辦理自動扣款業務，在優化用戶體驗的基礎上嘗試智能化交叉營銷，差異化服務與個性化營銷得到完美結合。

　　招行還開創了人機融合模式:機器算法利用其智能引擎處理標準化的業務，人工服務負責個性化的判斷及業務操作，兩者協同工作，提升服務效率。除此之外，在文字交互基礎上引入語音助理服務模式:當用戶通過語音搜索平臺說出服務需求后，小招先借助語音識別技術進行轉移，通過自然語義識別技術對服務需求進行切片和分派，對接知識庫進行業務話術的文本輸出，也能為用戶直接調取業務的辦理頁，對用戶而言整個過程輕松高效。