课程背景：
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：
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。
课程时间：1天，6小时/天
课程对象：银行对公客户经理、支行主管公司业务行长
课程方式：讲师讲授+案例分析+互动讨论+实战演练
课程大纲：
导入：Deepseek太火了，AI会不会把银行人的饭碗砸了？
第一讲：AI技术应用于对公营销中的必要性
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
第二讲：AI转型下的对公营销新策略
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%
第三讲：AI赋能的对公营销全流程体验
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
第四讲：AI赋能对公营销的挑战与未来趋势
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”
授课老师
陶璐 银行新金融实战专家，对公营销实战专家
常驻地：长春
邀请老师授课：13911448898 谷老师
