龙虾（OpenClaw）+Skills+智能体赋组织业务提质增效
Skills理论 + 实操需要接到岗位场景，龙虾（OpenClaw）普及认知与银行场景应用…和智能体理论 + 实操会帮助团队确认边界与后续动作
1-2天 服务营销
课程大纲
龙虾（OpenClaw）普及认知与银行场景应用定位
一、银行为什么需要"会干活"的AI，而不只是"会聊天"的AI
- 银行员工高频、重复、标准化工作的典型特征
- 为什么只会问答的AI很难真正进入银行流程
- 从"会说"到"会做"，AI在银行提效中的价值变化
- AI在银行里的三类价值：减少重复劳动、提升处理速度、增强输出一致性
二、OpenClaw和普通大模型的区别
- 普通大模型偏回答，OpenClaw更偏执行
- 有记忆：可以接着干，不需要每次重新交代
- 有
- 工具：可以查资料、调知识、做整理、出结果
- 有调度：能按步骤、按规则、按时间去执行
- 有反馈：能够沉淀过程、回传结果、形成闭环
三、OpenClaw在银行中适合优先落地的工作类型
- 每天都做、做法差不多的工作
- 资料来源稳定、制度依据明确的工作
- 结果容易核对、可以人工复核的工作
- 出错后仍有兜底空间的工作
- 不涉及高敏感审批和强主观判断的工作
四、OpenClaw的执行逻辑：把技术结构翻译成银行岗位动作
- 入口：任务从哪里进，谁来发起
- 记忆：规则、口径、历史记录如何保存
- 工具：制度库、话术库、模板库、资料检索如何调用
- 调度：按步骤跑、按时间跑、按规则跑
- 反馈：结果回传、日志沉淀、任务续跑
五、银行场景下OpenClaw的典型落地任务
- 会议纪要整理与督办事项跟进
- 制度/SOP/FAQ统一口径问答
- 工作简报、周报、专项汇报辅助生成
- 客户服务答复口径整理
- 培训资料总结与知识沉淀
- 任务提醒、信息汇总、流程跟进
六、银行场景中的使用边界与常见误区
- 一上来就想做"大而全"的数字员工
- 没想清任务就先配工具
- 只看演示效果，不看后续维护与复核
- 把不适合自动化的高风险任务也交给AI
- 忽视权限、敏感数据、人工确认机制
七、实操/案例/练习
- 盘点银行岗位中最费时间的高频动作
- 筛选最适合先交给OpenClaw的3类银行任务
- 区分"能做、值得做、应该先做"
- 输出《银行岗位AI替代动作清单》
- 输出《银行OpenClaw优先试点场景表》
Skills理论 + 实操
一、什么是Skills
- Skills不是几个提示词
- Skills不是一次性回答
- Skills不是自由发挥
- Skills是把"会做的事"拆成可调用能力模块
- Skills的核心价值是复用、稳定、一致、可交接
三、一个可用的银行Skill必须说清五件事
- 这个Skill解决什么任务
- 什么情况下触发
- 需要输入什么材料
- 输出结果长什么样
- 边界、禁区、异常如何处理
四、Skills和提示词、知识库、工作流的关系
- 提示词解决"怎么说"
- 知识库解决"依据从哪来"
- 工作流解决"步骤怎么跑"
- Skills解决"这件事到底怎么做"
- 四者配合后，银行场景输出才会稳定可控
五、银行业务中最常见的五类Skills设计
- 写作类Skill：会议纪要、简报、汇报、通知、邮件
- 问答类Skill：制度、流程、产品、服务FAQ答复
- 分析类Skill：资料摘要、问题归因、复盘建议输出
- 审校类Skill：格式检查、逻辑检查、敏感点检查、风险提示
- 流程类Skill：资料收集、任务分发、进度跟进、结果回传
六、银行Skills萃取方法：从岗位经验里把"会做"挖出来
- 找高频动作，不找偶发灵感
- 找成熟方法，不找个人习惯
- 找可复制步骤，不找模糊经验
- 找可验收结果，不找"差不多就行"
- 找统一口径，不找个人表达偏好
七、银行典型Skills实操拆解
- 会议纪要Skill搭建
- 制度问答Skill搭建
- 客户答复Skill搭建
- 汇报材料Skill搭建
- 审校检查Skill搭建
八、实操/案例/练习
- 每组从银行业务中识别3个最值得沉淀的核心Skills
- 完成《Skill设计卡》
- 完成《Skill调用说明表》
- 现场点评：是否清晰、可调用、可复用、可验收
智能体理论 + 实操
一、智能体和大模型的区别
- 大模型偏回答，智能体偏执行
- 大模型靠临场发挥，智能体靠流程和规则
- 大模型会生成内容，智能体要完成任务
- 大模型是工具，智能体是组织能力载体
- 银行做智能体，最终看的是能否稳定接活与交付
二、银行智能体场景选择
- 高频
- 高耗时
- 高重复
- 有标准
- 可度量
- 围绕银行真实任务筛选优先
四、智能体需求说明书
- 场景说明：它解决什么问题
- 任务说明：它具体接什么活
- 输入输出：喂什么材料，交什么结果
- 边界说明：什么能做，什么不能做
- 验收标准：什么叫合格，什么不能上线
五、任务拆解：把大任务拆成可执行步骤
- 明确最终交付物
- 拆出中间步骤
- 标注每步输入/输出/责任人
- 补齐异常路径和人工确认点
- 让任务从"模糊要求"变成"流程动作"
六、银行场景智能体搭建逻辑
- 角色设定：它服务谁、负责什么、不负责什么
- 工作流编排：起始输入、步骤拆分、检查点、异常处理、结果汇总
- 知识库接入：制度、SOP、FAQ、模板、案例资料
- 调用能力：查、写、算、校、回传
七、银行高频智能体实操场景
- 会议纪要与督办智能体
- 制度/SOP/FAQ问答智能体
- 汇报材料/PPT辅助智能体
- 客户答复口径辅助智能体
- 培训资料整理与知识沉淀智能体
八、测试验收与人机协作边界
- 正常路径测试
- 缺字段路径测试
- 检索失败路径测试
- 重点检查幻觉、跑偏、越权、失控
- 区分可全自动、半自动、不可自动三类任务
- 写清银行场景中的人工确认规则
九、实操/案例/练习
- 每组选择1个真实银行场景完成智能体原型搭建
- 至少接入1个知识库 + 1条工作流
- 完成生成类、检索类、校验类任务通关
- 输出《银行智能体需求说明书》
- 输出《任务树拆解表》
- 输出《可运行Demo》
- 输出《风险与边界清单》
- 现场交付成果
- 线下教学设计
- 以原理、步骤、视频、案例、训战结合的方式开展
适合对象
银行管理人员、运营人员、网点负责人、客户服务人员、培训管理人员、数字化推进人员、项目管理人员、业务骨干。 课程模型
课程定位与主要问题
客户识别、需求沟通、方案呈现和成交跟进复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进
核心收益
- 系统理解龙虾（OpenClaw）与普通对话式大模型的差异，明确其在银行工作中的角色定位、应用边界与优先落地方向
- 学会把制度口径、岗位经验、成熟做法拆解成Skills模块，提升银行业务场景下输出结果的一致性与可复用性
课程背景与交付信息
管理者培养、团队执行和绩效沟通容易停在要求传达上，难点在于把要求拆成可跟进的岗位动作。课堂先拆清龙虾（OpenClaw）普及认知与银行场景应用…，再把Skills理论 + 实操和智能体理论 + 实操接回日常管理。
课程内容重点
01龙虾（OpenClaw）普及认知与银行场景应用定位
02Skills理论 + 实操
03智能体理论 + 实操
讲师介绍
柒雅
AI赋能组织学习与效能提升专家
AI赋能组织学习与效能提升专家，工信部AIGC技能导师。专注AIGC技术在人才培养与办公效能提升领域的应用，独创「编导演」三位一体赋能模型，助力企业构建智能培训体系与自动化办公流
金融银行政府国企消费品零售电力能源制造业互联网科技
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课程差异说明
本课程页面围绕《龙虾（OpenClaw）+Skills+智能体赋组织业务提质增效》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 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？
适合银行管理人员、运营人员、网点负责人、客户服务人员、培训管理人员、数字化推进人员、项目管理人员、业务骨干。 课程模型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？
系统理解龙虾（OpenClaw）与普通对话式大模型的差异，明确其在银行工作中的角色定位、应用边界与优先落地方向，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
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
