基于规则或机器学习的营销系统，难以区分客户购买行为与营销活动的因果关系，造成营销资源的浪费与客户体验的下降。本案例聚焦于中原银行的长尾客群经营场景，创新性地在智能营销系统中引入因果推断中的Uplift模型，并构建了科学的A/B test评价体系。实证研究证明以X-Learner为代表的Uplift模型能够显著提高营销精准度和效率，在提高整体收益的同时，降低对客户的不必要打扰，有效助力银行实现成本节约与效能增强，为银行业智能营销开辟了新路径，并为相关算法在更广范围内的应用奠定了基础。