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智胜未来:AI赋能对公营销全链路实战指南

智胜未来:AI赋能对公营销全链路实战指南

课程编号:64706

课程价格:¥19000/天

课程时长:1 天

课程人气:8

行业类别:不限行业     

专业类别:人工智能 

授课讲师:贾皓

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
资深客户经理

【培训收益】
1.精准高效洞察客户:运用AI工具快速解析客户经营数据、行业特征及隐性需求,提升目标客户筛选与优先级排序能力。 2.智能设计营销方案:基于客户画像与场景分析,自动化生成差异化金融服务方案,增强客户谈判竞争力。 3.全流程关系管理:通过AI辅助的智能跟进、情感维护及风险预警,实现客户深度经营与长期价值挖掘。 4.数据驱动决策优化:建立“数据+算法+场景”的营销思维,推动从单兵作战到团队协同的精细化管理。

 第一讲:AI技术重构对公营销底层逻辑
一、对公客户经理的核心痛点与AI破局路径
1、传统营销模式的局限性:客户信息碎片化、需求响应滞后、方案同质化。
2、AI技术的关键价值:数据整合、智能分析、预测决策、效率提升。
3、AI赋能的四大场景:客户洞察、精准触达、方案设计、关系维护。

二、AI技术基础与银行对公业务结合点
1、机器学习、自然语言处理、知识图谱的技术原理与应用场景。
2、银行现有数据资产(CRM、交易流水、供应链数据)的AI激活方法。
3、合规前提下的数据应用边界与隐私保护策略。

三、AI赋能的营销流程重塑
1、从“经验主导”到“数据+算法”的转型路径。
2、客户全生命周期管理模型(获客-经营-留存-流失预警)。
3、团队协作模式升级:客户经理+数据分析师+AI工具的铁三角协作。
案例分享:浦发银行股份制银行通过AI舆情监测,提前3个月预判某制造业客户资金链风险并成功介入纾困。
案例分享:江苏城商行利用智能外呼系统,2周内完成5000家小微企业的需求筛查,转化率提升40%。

第二讲:AI驱动的客户深度洞察与需求挖掘
一、多维数据整合与客户画像建模
1、内部数据(开户信息、交易流水、授信记录)与外部数据(行业报告、舆情、供应链)的融合。
2、客户标签体系设计:基础属性、经营行为、风险偏好、潜在需求四大维度。
3、动态画像更新机制:实时数据抓取与模型迭代的平衡。

二、隐性需求挖掘与优先级排序
1、基于AI的客户需求预测:关联规则挖掘、异常行为分析、事件触发预警。
2、典型行业需求特征库建设(制造业、零售、科技、地产)。
3、客户需求紧急度与价值度评估矩阵(如RFM模型升级版)。

三、智能触达与精准营销策略
1、客户分群运营:基于聚类算法的“千人千面”沟通策略。
2、智能外呼脚本设计:话术优化、情绪识别、意向分级。
3、线上+线下联动触达:企业微信、邮件、线下拜访的协同节奏。
案例分享:上海建行利用知识图谱技术,发现某上市公司隐性关联企业并设计集团综合服务方案。
案例分享:安徽农商行通过AI分析某农业龙头企业上下游交易数据,精准推送供应链金融方案,撬动2亿授信

第三讲:智能方案设计与高效转化技巧
一、AI辅助的金融服务方案设计
1、产品智能匹配:基于客户画像的“融资+结算+增值”组合推荐。
2、场景化方案设计:行业痛点(如账期管理、跨境结算、绿色金融)与AI工具适配。
3、方案模拟与优化:通过历史数据验证方案可行性与收益测算。

二、差异化谈判策略与异议处理
1、AI赋能的谈判筹码分析:客户痛点、竞争对手优劣势、银行资源整合。
2、典型异议应对库:价格敏感、流程冗长、信任缺失的标准化话术。
3、解决方案制胜关键:技术性(方案创新性)与商务性(价格策略)的平衡。
三、客户关系长效经营与风险预警
1、智能跟进计划:基于客户行为数据的触达频率与内容定制。
2、情感维系策略:AI辅助的节日关怀、行业资讯推送、增值服务匹配。
3、风险预警与挽回:通过财务指标异常、舆情波动提前制定应对方案。
案例分享:中信银行针对某零售企业季节性资金需求,通过AI预测销售周期并设计“随借随还”方案,客户粘性提升30%。
案例分享:合肥徽商银行利用AI分析某拟上市企业招股书,提前介入股权激励融资方案,成为独家合作银行。

第四讲:实战沙盘与全流程数字化演练
一、场景模拟:从线索获取到方案落地
1.任务1:某制造业客户招标供应链金融方案,需整合授信、跨境、财资产品。
动作:客户画像解析→竞争对手分析→方案设计→谈判话术演练。
2.任务2:某科技公司因股权融资遇阻,需设计“投贷联动”综合服务。
动作:行业研究→需求挖掘→风险评估→利益相关方沟通策略。

二、AI工具实操与协同作战(视银行实际情况安排)
1、银行内部AI系统(如客户透视屏、智能外呼、舆情监测)功能演示。
2、客户经理+数据团队+风控部门的协作流程演练。
3、实时数据看板应用:关键指标监控与策略动态调整。

三、复盘与优化:从单案例到方法论提炼
1、小组互评:方案创新性、客户契合度、风险控制评分。
2、导师总结:AI应用的常见误区(如过度依赖模型、忽视人性洞察)。
3、课后任务:制定个人客户清单的AI赋能行动计划。
案例分享:东亚银行通过AI分析某汽车零配件企业全球供应链数据,设计跨境资金池+套保方案,撬动跨国子公司业务。
案例分享:宁波银行利用AI舆情监测,发现某拟IPO企业环保处罚风险并提前退出,规避潜在坏账。

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