第1部分 办公任务拆解与AI应用边界
内容重点
- 选择写作、纪要、资料整理或方案输出中的真实任务作为练习对象
- 把任务拆成输入资料、处理步骤、输出格式和质量标准
AI时代的金融顾问：工具升级与效率革命
金融顾问任务拆解与AI提效场景、客户洞察、方案准备与话术生成和服务跟进、风险校验与复盘优化连成一组训练主线，减少课堂内容与岗位动作之间的断点
授课讲师：
陈一夫 · 金融保险营销与财富管理实战专家
补充工具基础、岗位场景和输出要求后，可把执行管理训练整理成更贴近现场的方案
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 场景边界更清楚：金融顾问工作中客户洞察、方案准备和服务跟进的提效场景
- 提示与校验更稳定：AI辅助信息整理、需求分析、话术准备和风险校验方法
- 流程复用更容易：顾问任务演练，把工具升级转成服务动作
- 人工复核有抓手：金融顾问日常使用的AI工作清单
课程背景与交付信息
结合AI工具融入培训与业务赋能，提升金融顾问在数字化时代的服务效率与专业形象
授课方式
讲授、案例研讨、工具演练、行动计划
课程内容重点
01金融顾问任务拆解与AI提效场景
02客户洞察、方案准备与话术生成
03服务跟进、风险校验与复盘优化
课程大纲
第2部分 提示词设计、流程嵌入与输出校验
内容重点
- 围绕提示词、流程嵌入和输出校验设计一段完整工作流
- 比较不同提示词结构对结果准确性、完整性和可复用性的影响
第3部分 团队复用清单与风险控制
内容重点
- 把高频办公任务整理成可复用的提示词、模板和检查清单
- 设置人工复核点，区分可交给AI辅助的内容和必须人工判断的内容
讲师介绍
陈一夫
金融保险营销与财富管理实战专家
陈一夫，金融保险营销与财富管理实战专家。16年从业经验，曾任京东科技、泰康人寿等高管。累计交付内训500+场，擅长银保渠道经营、高净值客户开发及AI工具赋能培训，助力金融机构实现业绩增长与体系搭建
查看讲师主页课程差异说明
如果企业已经明确要提升金融合规能力，但担心课程停留在概念层，本课更适合用于梳理实际场景、演练关键动作，并沉淀课后行动
