银行对公客户经理（产品经理）的AI实操课

银行对公客户经理（产品经理）的AI实操课适合带着现有问题进入课堂，通过AI赋能下的行业分析把做法和跟进节奏校准清楚

1天 管理技能
授课讲师： 邓天伦 · 银行对公营销专家
获取课程方案 查看课程大纲

课程大纲

AI赋能对公客户经理、产品经理日常办公

一、文档处理与写作
  • 1. 工具对比
  • 2. 推荐
  • 工具：kimi+办公室笔杆子（推荐理由）
  • 3. 操作示例（撰写客户经理、产品经理工作总结；撰写交银产品说明书等）
  • 4. 输出结果展示
  • 5. 高效使用技巧
二、会议处理
  • 梳理二、会议处理的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解二、会议处理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 工具：腾讯会议AI小助手（推荐理由）
  • 3. 操作示例（营销讨论会；客户-产品匹配度讨论会）
  • 输出二、会议处理应用清单、质量检查表和迭代计划
三、PPT制作
  • 梳理三、PPT制作的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解三、PPT制作的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 工具：kimi+PPT助手（推荐理由）
  • 3. 操作示例（业务/产品宣讲PPT制作）
  • 输出三、PPT制作应用清单、质量检查表和迭代计划
  • 练习AI提示词、输出检查和业务流程嵌入动作
四、Excel数据处理
  • 梳理四、Excel数据处理的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解四、Excel数据处理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 工具：酷表ChatExcel（推荐理由）
  • 3. 操作示例（客户经理指标完成情况表处理）
  • 输出四、Excel数据处理应用清单、质量检查表和迭代计划
五、资料检索与整理
  • 梳理五、资料检索与整理的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解五、资料检索与整理的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 工具：纳米AI搜索（推荐理由）
  • 3. 操作示例（XX省专精特新企业优惠政策梳理）
  • 输出五、资料检索与整理应用清单、质量检查表和迭代计划

AI赋能下的行业分析

一、产业图谱分析（AI赋能）
（一）提示词示例
（二）输出结果展示
  • 1. 传统优势产业
  • 2. 战略新兴产业
  • 3. 未来产业
二、行业分析（AI赋能）
（一）行业分析的要点和方法
  • 1. 行业发展现状
  • 1. 行业概况
  • 2. 市场容量
  • 3. 行业内主要企业概况
  • 4. 上下游产业链情况
  • 5. 行业的地位和作用
  • 2. 行业发展趋势
  • 1. 行业整体发展方向
  • 2. 新兴技术的应用

AI赋能下尽调报告撰写的质效双提升

一、尽调报告的本质和原则
  • 小组
  • 讨论：尽调报告的本质是什么？撰写尽调报告有哪些基本要求？
  • 1. 尽调报告的三大本质
  • 1. 对公客户经理贷前尽职调查行为的文字反映
  • 2. 对公客户经理与授信审查审批人员沟通的最主要方式
  • 3. 授信审批的基础和依据
  • 2. 四大基本要求
  • 要求一：真实客观、实事求是
  • 要求二：全面细致、数据支撑
  • 要求三：逻辑清晰、语言简练
二、尽调报告的内容框架
  • 梳理二、尽调报告的内容框架的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：尽调报告的有哪些基本内容？（十大内容）
  • 1. 企业基本情况
  • 2. 行业、市场及竞争情况
  • 3. 生产经营情况
  • 4. 财务情况
  • 5. 评级授信情况
  • 6. 当前授信需求及其合理性
  • 7. 授信方案
  • 8. 授信效果评价
三、高质量尽调报告的撰写方法（六大重点）及AI应用示例
  • 梳理三、高质量尽调报告的撰写方法（六的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：怎样撰写一份高质量的授信报告？
  • 1. 行业及市场分析的撰写方法
  • AI应用案例：贵州地矿基础工程有限公司Deepseek行业分析示例
  • 2. 生产经营情况的撰写方法
  • 3. 财务分析的撰写方法
  • 方法/要素：五看分析法：看构成、看变化、看结构、看比率、看勾稽
  • AI应用案例：贵州地矿基础工程有限公司Deepseek财务情况分析示例
  • 4. 授信方案制定和撰写方法
  • AI应用案例：贵州地矿基础工程有限公司Deepseek授信方案设计示例

AI赋能下财务报表分析的质效双提升

一、财务造假识别（辨真伪）
  • 梳理一、财务造假识别（辨真伪）的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：以利润表为例，有哪些方法可以辨别利润表造假？
  • 1. 看构成（查合同、查发票、查流水）
  • 2. 看变化（有无大额超常规变化）
  • 3. 看结构（收入结构、成本结构、费用结构、利润结构）
  • 4. 看比率（毛利率、净利率、ROA、ROE等）
  • ５、看勾稽
  • （１）主营业务收入=销售收到的现金+应收账款变化额（1）预收账款变化额
  • （３）当年净利润=未分配利润增加额
  • （４）财务费用≈平均融资余额 * 平均融资利率
二、基于财务分析做出授信判断（做判断）
  • 梳理二、基于财务分析做出授信判断（做的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：怎样基于财务报表做出初步的授信判断？
  • 1. 看变化
  • （１）资产、负债的增减变化情况
  • （２）收入、成本、利润的增减变化
  • （３）现金流的增减变化情况
  • 2. 看结构
  • （１）资产、负债结构
  • （２）收入、利润结构
  • （３）现金流结构
三、授信报告中的财务报表分析（报审批）
  • 梳理三、授信报告中的财务报表分析（报的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：授信报告中应如何开展企业的财务报表分析？
  • 1. 看构成
  • （１）科目构成情况
  • 拆解三、授信报告中的财务报表分析（报的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 输出三、授信报告中的财务报表分析（报应用清单、质量检查表和迭代计划
  • （１）增减变化情况
  • （１）结构占比情况
  • 4. 看比率
四、从财务报表中发掘客户需求与营销机会（找机会）
  • 梳理四、从财务报表中发掘客户需求与营的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：如何从财务报表分析中挖掘客户需求？
  • 1. 从资产负债表中发现企业潜在需求
  • 1. 货币资金大：存款及理财业务需求
  • 2. 应收账款大：应收账款质押融资、保理业务需求
  • 3. 应收票据大：贴现、票据池需求
  • 4. 存货大：货权质押融资需求
  • 5. 固定资产、在建工程、无形资产大：项目贷款需求
  • 6. 短期借款偏小：流贷需求
  • 7. 应付账款大：1+N供应链融资需求
五、从财务报表中识别风险信号（见隐患）
  • 梳理五、从财务报表中识别风险信号（见的适用场景、输入输出和使用边界
  • 讨论：以资产负债表为例，如何从财务报表中识别风险信号？
  • 1. 资产科目风险预警信号
  • 存货大幅增长（考虑滞销风险）、大幅下降（考虑业务萎缩）
  • 其他应收款大幅增长（考虑资金挪用风险、多元化投资风险、民间借贷风险）
  • 长期股权投资大幅增长（盲目投资风险）

AI赋能下的金融服务方案设计与制作

一、金融服务方案的要素和内在逻辑
  • 讨论：金融服务方案有哪些基本内容？
  • 1. 八大要素
  • 2. 三大基本逻辑
  • 1. 精确的需求（诊断）
  • 2. 可行的方案（用药）
  • 3. 实施的效果（序效）
  • 反面案例：千篇一律、泛泛而谈、产品罗列、亳无新意
  • 正面案例：分析透彻、直击痛点，精准施策，眼前一亮
二、金融服务方案的设计技巧
  • 讨论：如何制定一份亮眼的金融服务方案？
  • 1. KYC真正了解你的客户——你真的了解你的客户吗？
  • 案例：茅台财务公司融资性保函业务
  • 2：财务报表的关键作用——科学详尽的财务分析，助您找准痛点，精准下针
  • 案例：某电力集团融资租赁保理业务
  • 3：化繁就简，扣人心弦——剔除无效信息，聚焦关键表达
  • 案例：某能源集团存款营销
  • 4：方案敲门，重在落地——成交才是硬道理，客户最终认的是效果
  • 案例：某酒业公司经销商融资方案
三、AI运用展示：XX汽配股份有限公司综合金融服务方案示例
  • 1. 提示词示例
  • 梳理三、AI运用展示的适用场景、输入输出和使用边界

AI赋能下的对公授信风险防控

一、授信方案的逻辑框架
  • 1. 授信主体
  • 2. 授信品种
  • 3. 授信币种及金额
  • 4. 授信用途
  • 5. 授信及业务期限
  • 6. 利率/费率
  • 7. 担保方式
  • 8. 还款来源及管控方案
  • 9. 提款、付息和还款方式
  • 10. 用信条件及贷后管理要求
二、授信风险和规避措施的制定
  • 1. 授信风险揭示：切合实际，精准识别和揭示风险，而非千篇一律
  • 2. 风险规避措施：有针对性和可操作性，真正具有避险功能
三、AI赋能下的授信及风控方案制定示例
  • 梳理三、AI赋能下的授信及风控方案制的适用场景、输入输出和使用边界
  • 拆解三、AI赋能下的授信及风控方案制的工具配置、提示词设计和结果校验步骤

适合对象

分、支行对公客户客户经理、产品经理、对公业务负责人等

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会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 场景边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
  • 提示与校验更稳定：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
  • 流程复用更容易：场景复盘明确风险信号、处置流程和协同边界
  • 人工复核有抓手：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

在银行业充分竞争、高度内卷的背景下，如何科学运用AI，提升对公客户经理、产品经理在日常办公、行业分析、尽调报告撰写、企业财务报表分析、金融服务方案设计、风险防控等关键环节的工作绩效，实现对公业务的快速、健康发展，是摆在银行基层机构的一个突出问题

本课程围绕以上几个方面的内容，结合AI赋能，通过案例式、情景式的讲授，实现对公客户经理、产品经理工作质效的成提升长

课程时间

1天

授课方式

互动交流、小组讨论、点评及讲授、案例分享

课程内容重点

01AI赋能对公客户经理、产品经理日常办公
02AI赋能下的行业分析
03文档处理与写作
04工具对比
05操作示例（撰写客户经理、产品经理工作总结；撰写交银产品说明书等）

讲师介绍

邓天伦 讲师头像

邓天伦

银行对公营销专家

对外经贸大学经济学硕士，21年银行对公营销与管理实战专家。曾任工行、浦发、光大银行高管，擅长对公信贷营销、财务报表分析及信贷风险管理，拥有数百亿元项目投放实战经验

银行业金融业
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《银行对公客户经理（产品经理）的AI实操课》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？

分、支行对公客户客户经理、产品经理、对公业务负责人等。

学习这门课可以获得什么收益？

识别风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级；掌握风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用互动交流+小组讨论+点评及讲授+案例分享，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