科技、数据、AI三箭齐发助力零售客户经营｜人工智能应用培训课程

适合对象

总行：分管零售行领导、零售金融部、网络金融部、私人银行部、

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

课程适配与选型边界

这部分用于判断《科技、数据、AI三箭齐发助力零售客户经营》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度

适合对象

总行：分管零售行领导、零售金融部、网络金融部、私人银行部、

业务问题

正文与课纲结构达到标准课程页候选要求

训练重点

课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，实际取舍可按企业需求和课时安排确认

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，以及江浔楷的授课方向来判断是否匹配

本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，应优先查看相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准

核心收益

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
从中国银行业零售双雄案例说起和零售客户经营的职责边界和工作内容会被串成一组可练习的AI应用
流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：科技、数据、AI三剑客在零售客户经…相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

在利率市场化与数字化浪潮的双重冲击下，银行零售业务的跑马圈地时代已然终结。我们正面临一个客户主权的新纪元：增量客户获客成本高企，存量客户价值沉睡难唤醒，传统打法彻底失效。未来的赢家，绝非产品更丰富的银行，而是更懂客户、并能通过科技、数据与AI将这种懂转化为极致个性化体验的银行。本课程旨在为您揭开领先银行与互联网巨头如何融合金融本质与科技思维，实现客户经营范式革命的神秘面纱，为您的业务增长找到第二曲线

这是一堂为银行零售业务领军者与核心团队量身定制的涅槃课程。课程由一位兼具20年银行零售与互联网大厂金融板块实战经验的专家领衔，首次系统性解析如何将银行的稳健与互联网的敏捷进行基因级融合。我们将深度解码平安的科技赋能与招行的服务引领双螺旋DNA，并原创性提出客户经营北斗七星模型与 AI驱动客户跃迁引擎，不仅带给您战略层面的顶层思考，更提供一套涵盖组织变革、数据应用、AI实战、公私联动的完整战术地图与工具包，助您彻底打破增长瓶颈

课程时间

2天，12小时

授课方式

专家讲授、案例剖析、互动工作坊/实战演练；深度融合招行、平安等标杆案例深度解码与学员自身业务痛点的现场研讨，确保学以致用

课程内容重点

01从中国银行业零售双雄案例说起

02零售客户经营的职责边界和工作内容

03科技、数据、AI三剑客在零售客户经营中的应用

课程大纲

课程总览

内容重点

第一篇：案例篇

从中国银行业零售双雄案例说起

一、欢喜：成功时的样子

1. 平安银行、招商银行最近一期年报
2. 行业研究报告《中国银行业零售业务发展状况》
实战
演练：用AI通读和提炼平安银行和招商银行零售业务发展状况、零售客户经营的特色措施

二、因果：为什么会成为这个样子

——战略初心
1. 招商银行：打造有特色、最好的商业银行；服务立行；金融+科技
2. 平安银行：更领先的现代商业银行；科技赋能、综合金融

三、法门：采取了哪些关键的措施

1. 核心抓手
1. 招商银行：客户体验+品牌，修路
2. 平安银行：科技驱动+综合金融，造车
2. 生产力（工具/方法）
1. 招商银行：APP为王（精细化的客户分层经营）
2. 平安银行：AI BANK（大数据驱动的精准营销）
3. 生产关系（组织/机制）
1. 招商银行：一体两翼战略协同，因您而变的服务文化
2. 平安银行：零售条线事业部制、赛马机制
4. 考核激励

四、缘起：如何想到这个关键战略

1. 招商银行：早醒的先行者
——对公业务同质化、利差收窄、一卡通、一网通、零售蓝海、服务高端
2. 平安银行：破局的颠覆者
——对公业务不良爆发、被逼零售杀出重围

五、顿悟：从两个案例中我们提炼出什么结论

1. 从双雄提炼出来的北斗七星关键要素集
1. 定力（战略决心）
2. 画像（数据洞察）
3. 兵器（产品与科技）
4. 路径（客户旅程）
5. 燃料（内容与活动）
6. 引擎（组织与考核）
7. 舵手（人才与能力）
2. 给其他银行的启示
工具：四合院模型

零售客户经营的职责边界和工作内容

一、零售客户经营的目标体系——心圆模型

1. 核心层：核心商业目标-盈利与增长
1. 提升客户的价值贡献RBP（单笔业务创造的收入、一定周期内创造的所有收入总和）
2. 降低经营成本（数字化和自动化的应用；精准营销降低获客成本和挽留成本）
3. 控制风险（精准风险定价、风险提前识别、避免最终风险）
2. 中间层：关键战略目标-构筑护城河
1. 提升客户资产规模AUM
2. 提升客户粘性和忠诚度
3. 扩大高质量客户基础
3. 基础执行目标-客户互动
1. 打造极致的客户体验

二、银行零售客户经营工作主要内容

1. 数据与洞察-经营的大脑
2. 产品与策略-经营的武器库
3. 渠道与触达-经营的四肢
4. 价值与关系-经营的灵魂
5. 组织与保障-经营的血脉

三、互联网思维下的客户经营启示

1. 传统银行：更关注核心商业目标；互联网思维：更关注基础执行目标
2. 指标关注点：从存款金额. 销售额转变为同时关注日活、月活、留存率、转化率
3. 对客户视角：从客户即账户转变为客户即资产，全方位需求满足
4. 合作模式：从一次性买卖转变为长期客户关系经营
5. 客户跃升：从静态价值变现转变为客户价值培养

科技、数据、AI三剑客在零售客户经营中的应用

二、实际应用

1. 获客：从广撒网到精准狙击
1. 数据驱动的精准广告
2. 智能推荐引擎
3. 网点智慧厅堂
2. 提升：从被动等待到主动引导
1. 自动化营销流程
比如：新户开户-自动触发新手任务-自动发放奖励-推荐关联产品
2. AI智能客服引导：比如：新手登陆APP-主动问候-探寻需求-引导至目标功能
3. 留存与价值提升：从单向推销到双向互动
1. 360度客户视图与智能预警：整合数据形成客户统一视图、预警流失、捕捉价值机会

三、组织落地

1. 文化先行：从领导决策到数据决策
2. 基础设施：建设数据中台和AI中台
3. 组织变革：成立垂直型敏捷团队
4. 人才升级：培养双栖人才

银行零售客户经营的核心模型体系

一、客户生命周期模型（Customer Lifecycle）

作用：从时间维度描绘了客户与银行关系从开始到结束的完整旅程
1. 核心阶段
2. 银行应用
1. 获客：新户开卡、存款、理财首购
2. 提升：引导客户从单一产品用户变为多产品用户
3. 成熟：客户贡献稳定、资产提升（AUM）、忠诚度高（NPS评分高）
4. 衰退：客户资产下降、交易频率减少、产品到期后不再续购
5. 流失：账户注销、资产全部转出
价值：战略地图，识别客户所处的阶段，并采取相应的经营策略

二、客户分层模型（Customer Segmentation/Tiering）

作用：用于识别并差异化服务最有价值的客户
1. 经典模型：RFM模型（及其银行变种）
1. R（Recency）-最近一次交易时间：客户多久没来了？（存款、理财、交易）
2. F（Frequency）-交易频率：客户多常来？（如手机银行登录次数、转账支付频率）
3. M（Monetary）-交易金额/资产规模：客户有多少钱？（AUM、信用卡消费额）
梳理二、客户分层模型（Custome的适用场景、输入输出和使用边界
根据RFM分数将客户分为八大象限
1. 重要价值客户：最近有交易，交易频繁，资产雄厚。超级VIP和基石客户
2. 重要保持客户：最近有交易，金额大，但不常来往。事件驱动型客户
3. 重要发展客户：最近活跃，互动频繁，但当前价值不高。年轻潜力客群或薪资客户

三、NPS（Net Promoter Score，净推荐值）模型

作用：衡量客户忠诚度和口碑的黄金指标
1. 客户分类
1. 推荐者（Promoters，9-10分）：忠诚度高，会重复购买并推荐他人
2. 被动者（Passives，7-8分）：满意但不忠诚，容易被竞争对手吸引
3. 贬损者（Detractors，0-6分）：不满意，可能损害品牌形象
4. NPS计算公式：NPS=（推荐者百分比-贬损者百分比）*100
2. 银行应用：在关键旅程后触发调研
价值：将抽象的客户感受转化为可衡量、可管理的指标，并驱动内部流程优化

四、海盗指标模型（AARRR）

1. 获客（Acquisition）
2. 激活（Activation）
3. 留存（Retention）
4. 收入（Revenue）
5. 推荐（Referral）：MGM（Member Get Member）

五、客户旅程地图（Customer Journey Mapping）

作用：用于诊断和优化客户体验
1. 核心要素
梳理五、客户旅程地图（Custome的适用场景、输入输出和使用边界
1. 绘制贷款申请旅程
2. 识别痛点和爽点
3. 组建跨部门小组（科技、风险、业务）共同优化旅程，消除痛点，复制爽点
第三篇：实操篇

构建适应高质量零售客户经营的组织生态

一、银行零售客户经营参战部门：战国七雄

1. 零售银行部/个人金融部：总参谋部
2. 网络金融部/数字金融部空军
3. 财富管理部/私人银行部：特种部队
4. 信用卡中心：先锋军
5. 客户体验部：战地医生
6. 数据管理与应用部门：情报局
7. 分行及支行网点：地面部队

二、银行零售客户经营参战岗位：龙生九子

1. 战略与决策层
1. 首席客户官（CCO / 零售业务总裁）：客户终极守护者 & 经营总指挥
2. 核心作战单元（特战队模式）
2. （敏捷）产品经理：（特战队队长）
3. 客户增长经理 / 营销运营经理：精准打击指挥官
4. 客户数据分析师/科学家：团队的眼睛和大脑
3. 能力支持平台（军火库）
5. 数据中台团队：数据弹药工厂
6. 技术中台团队：技术兵器工厂
7. 客户体验治理团队：体验的守护神

实战场景推演：4个实战场景

内容重点

导语：学而不用非君子
梳理第六讲实战场景推演的适用场景、输入输出和使用边界
场景一：新增客户和存量客户经营
1. 认知更新
1. 定位：新增客户是流量、存量客户是留量

讲师介绍

江浔楷

金融数字化落地实战专家

22年银行及金融科技实战经验，原工行总行及平安壹账通高管。专注金融数字化转型与AI落地，擅长通过数据与智能工具赋能银行零售业务增长，服务40+中小银行，实现获客成本大幅降低与业务规模突破

银行金融科技互联网金融高等教育

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课程差异说明

本课程页面围绕《科技、数据、，训练AI三箭齐发助力零售客户经营》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

长尾客户课程适合哪些业务场景？

长尾客户课程适合零售客户经营、线上客户运营、网点存量客户激活和数据驱动营销场景，重点训练客户分层、触达节奏、需求识别和AI辅助跟进

长尾客户培训方案应如何设计？

长尾客户培训方案应围绕客户数据、客群标签、营销触点、转化路径、服务协同和复盘指标设计，让客户经营动作能够持续执行

长尾客户培训方案适合哪些企业需求？

长尾客户培训方案适合围绕课程主题、参训岗位、业务场景和课后落地动作做企业内训设计，具体内容可结合本课程大纲和讲师经验调整

长尾客户课程适合哪些企业需求？

长尾客户课程适合围绕课程主题、参训岗位、业务场景和课后落地动作做企业内训设计，具体内容可结合本课程大纲和讲师经验调整

这门《科技、数据、AI三箭齐发助力零售客户经营》适合哪些企业或学员？

适合总行：分管零售行领导、零售金融部、网络金融部、私人银行部、。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

科技、数据、AI三箭齐发 助力零售客户经营