AI赋能对公营销：银行对公客户经理营销技能进阶培训

课程大纲

课程总览

内容重点

导入：Deepseek太火了，AI会不会把银行人的饭碗砸了？

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

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

AI转型下的对公营销新策略

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
2. 类：转介绍客户，深度挖掘、深耕细作
3. 类：进阶成2类，产品赋能、加深合作
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

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%

AI赋能的对公营销全流程体验

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
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

AI赋能对公营销的挑战与未来趋势

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

适合对象

银行对公客户经理、支行主管公司业务行长

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕AI技术应用于对公营销中的必要性校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：AI转型下的对公营销新策略安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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人工复核有抓手：AI预测对公客户存款波动——某股份…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

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

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例分析、互动讨论、实战演练

课程内容重点

01AI技术应用于对公营销中的必要性

02AI转型下的对公营销新策略

03AI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%

讲师介绍

陶璐

银行对公新金融营销实战专家

陶璐，银行对公新金融营销实战专家，20年银行对公业务经验。曾任多家银行分行高管，擅长对公营销、交易银行及供应链金融。累计授课超过300场，致力于通过AI赋能与数字化转型提升银行营销效能

金融银行政府国企制造业电力能源

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能对公营销：银行对公客户经理营销技能进阶培训》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合银行对公客户经理、支行主管公司业务行长等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

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，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：0.5-1天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲师讲授+案例分析+互动讨论+实战演练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配