课程背景BACKGROUND
随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，人工智能（AI）技术正在深刻改变银行业的运营模式与客户服务方式。对公业务作为银行的核心业务之一，面临着客户需求日益多元化、市场竞争加剧以及风险管控要求提升的多重挑战。传统的营销模式已难以满足客户个性化、精准化的服务需求，银行对公客户经理亟需借助AI技术提升营销效率与客户价值挖掘能力。
本课程以“AI赋能对公营销”为核心，聚焦银行对公客户经理在实际工作中面临的痛点与需求，结合AI技术在对公营销中的应用场景，帮助客户经理掌握从客户洞察、需求挖掘到方案设计、关系管理的全流程数字化营销技能。通过理论与实践相结合的方式，助力客户经理实现从传统营销向智能营销的进阶，推动银行对公业务的数字化转型与高质量发展。
课程收益BENEFITS
1. 掌握AI技术在对公营销中的应用场景与工具：了解在银行业对公营销中的场景与核心价值，掌握AI驱动的客户画像、需求预测、智能推荐等工具的应用方法。
2. 提升客户洞察与需求挖掘能力：学会利用AI技术构建动态客户画像，精准识别客户需求与痛点，提升客户分层管理与潜力客户挖掘能力。
3. 优化营销策略与方案设计能力：掌握基于AI的智能推荐与产品匹配技术，设计个性化、场景化的综合金融服务方案，提升营销转化率与客户满意度。
4. 强化客户关系管理与长期价值挖掘：学习AI赋能的客户关系管理（CRM）工具，实现客户动态跟踪与预警，提升客户粘性与交叉销售能力。
5. 提升数字化工具应用与数据分析能力：熟悉银行内部AI工具与外部数据分析平台的使用方法，提升数据驱动决策的能力，优化营销效率与效果。
6. 实战能力提升与案例经验借鉴：通过真实案例分析与情景模拟演练，掌握AI赋能对公营销的实战技巧，借鉴成功经验，规避常见风险。
7. 推动个人与团队数字化转型：帮助客户经理实现从传统营销向智能营销的角色转变，提升团队整体数字化能力，助力银行对公业务的创新与增长。
课程大纲OUTLINE
- 导入：Deepseek太火了，AI会不会把银行人的饭碗砸了？
- 一、AI时代的银行对公营销变革
- 1. AI技术概览及其对金融行业的影响
- 1）主要AI模型异同点分析：deepseek、GROK、文心一言、豆包、元宝、GTP等
- 2）AI技术对金融行业的影响及思考
- 实操演示：各AI模型界面具象化体验
- 2. 对公营销面临的挑战与机遇
- 1）市场形势：最新国家政策政策分析及对市场的影响
- 2）时不我待：应对复杂多变且竞争激烈的市场环境的紧迫性
- 3）不破不立：客户经理提升营销技能的重要性
- 3. AI在对公营销的应用场景
- 1）客户筛选与关系维护
- 2）方案设计与信贷决策
- 3）风险预警与信用评估
- 4）智能客服与需求挖掘
- 5）流程优化与效率提升
- 案例展示：各家银行在上述应用场景中取得的效果
- 4. 对公营销中的AI赋能
- 1）银行内部AI工具：CRM、风控模型、数据分析平台
- 2）外部AI工具：公开数据查询、行业分析平台
- 二、AI赋能对公营销的核心价值
- 1. 提升客户洞察能力：从数据到决策
- 2. 优化营销效率：精准触达与个性化服务
- 3. 降低运营成本：自动化流程与智能分析
- 案例：江苏银行本地化部署AI模型，实现同步处理文本、图像、语言等多种数据类型，应用于各业务流程大大提升工作效率和客户体验
- 案例：海安农商银行应用AI于对客营销文案中，让Deepseek分析自家资本实力、市场份额等内容展示给用户
- 导入：为什么同一个提示词，各AI工具产出的内容不一致？
- 与赛博朋友对话的必备技能：提示词“四要素”：“知、行、合、一”
- 一、AI赋能的客户洞察与需求挖掘
- 1. 客户画像与分层管理
- 2. 基于AI的客户画像构建：数据来源与标签体系
- 3. 客户分层策略：AI驱动的潜力客户识别
- 4. 动态客户画像更新：实时数据与行为分析
- 二、AI赋能的客户转化与价值提升策略
- 互动探讨：开拓新客户重要，还是维护老客户重要？
- 步骤一：基于AI的客户分群，结合“帕累托235定律”分析客户状态
- 1）“2”，即客户总量的20%：关系很好，交易频繁，但存在过度合作的问题
- 2）“3”，即客户总量的30%：关系一般，自然交易，但产品渗透不足极易流失
- 3）“5”，即客户总量的50%：缺乏关系维护，休眠客户，近乎流失
- 步骤二：差异化服务营销策略：“235进阶转化策略”实施
- 1）“2”类：转介绍客户，深度挖掘、深耕细作
- 2）“3”类：进阶成2类，产品赋能、加深合作
- 3）“5”类：进阶成3类，唤醒客户、开启合作
- 案例分析：某股份制银行某支行，通过运用AI技术对辖内客户进行画像和细分，精心策划与高效执行，夺得了全辖新增对公存款排名第一的骄人成绩
- 三、客户生命周期管理与AI策略
- 1. 初创期：基础金融服务需求（账户开立、融资支持、支付结算）
- 2. 成长期：扩展金融服务需求（贷款资金、供应链融资、外汇服务）
- 3. 成熟期：高端金融服务需求（财富管理、投资顾问、风险管理）
- 4. 衰退期：重组与处置金融服务需求（债务重组、资产处置）
- 1）AI赋能的CRM系统功能：客户动态跟踪与预警、智能推荐与产品匹配
- 2）对公产品智能匹配：从客户需求到方案设计
- 3）智能营销内容生成：AI辅助的文案与方案设计
- 4）营销效果评估：AI驱动的ROI分析与优化
- 四、数据驱动的决策支持与业绩提升策略
- 话题引入：在座各位,过去半年是否遇到过以下问题:客户流失毫无征兆?资源分配总是不够精准?营销活动效果难以衡量?
- 1. AI在业绩预测与KPI管理（结合应用场景）
- 1）客户分层与潜力预测
- 2）精准业绩目标制定
- 3）产品需求预测与推荐
- 4）资源分配与策略优化
- 5）风险预警与业绩稳定性保障
- 2. 营销效果评估与优化
- 1）A/B测试与持续优化
- 2）ROI分析与成本效益评估
- 案例分析：AI预测对公客户存款波动——某股份制银行季度存款留存率提升18%
- 互动讨论：如何将AI融入日常对公营销流程？
- 一、商机挖掘提效：AI数据分析与客户行为预测
- 1. 行业分析、市场分析与企业成长性结合分析
- 2. 财务报表中隐藏的业务机会
- 3. 他行授信中隐藏的业务机会
- 实操演练： 以某上市公司2023年财务分析报告为例，进行商机挖掘演练
- 二、客户互动优化：AI驱动的沟通策略与话术建议
- AI工具实操演练：从需求响应到问题解决场景
- 1. 客户画像构建与需求预测工具实操
- 2. 智能推荐与营销方案设计工具实操
- 三、授信申报提质：AI助力的财报分析和授信报告撰写
- 1. 财报核心指标高效分析
- 2. 授信报告高质量撰写
- 四、贷后管理提升：AI技术与场景技术、大数据结合
- 1. 还款提醒与逾期催收
- 2. 实地贷后踏查与贷后报告形成
- 3. 风险预警与评估
- 案例分享：浙商银行新近获得自动化贷后管理方法及装置的专利技术，通过算法对客户的还款能力及信用风险进行精确评估，利用数据分析实现智能化管理
- 课题引入：AI赋能对公营销的“冰与火”
- 冰：AI应用中隐藏的“暗礁”——数据孤岛、合规风险、文化冲突。
- 火：未来已来的“燎原之势”——智能决策、生态协同、人机共生。
- 一、AI应用的挑战与应对
- 1. 数据质量与隐私保护：AI的“燃料危机”
- 互动投票：带学员体验AI工具制作的投票问答：你认为“最头疼的数据问题”
- 是什么？
- 2. 技术与业务融合难点：AI与业务的“语言不通”
- 3. 客户经理角色转变：从“执行者”到“策略指挥官”
- 4. 监管合规：AI的“红绿灯”
- 5. 负责任AI文化：从“能用”到“善用”
- 二、未来趋势展望
- 1. 技术跃迁：从“自动化”到“认知智能”
- 2. 生态革命：从“单点突破”到“全局智能”
