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AI+投资时代绩效提升实战营

AI+投资时代绩效提升实战营

课程编号：64716

课程价格：￥50000/天

课程时长：1 天

课程人气：11

行业类别：不限行业     

专业类别：人工智能 

授课讲师：李萌馨

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
：证券公司投资顾问、财富顾问、高客销售精英

【培训收益】


 第一部分：高客深度经营之需求挖掘（1.5 小时）
核心：用 AI 洞察需求，用客户语言建立信任
第 1 章 客户需求深度挖掘
• 1.1 从交易数据到需求洞察
o AI 分析客户持仓行为：识别"频繁交易型"（情绪驱动）、"长期套牢型"
（逃避型）、"闲钱趴账型"（无配置意识）
o AI 生成"客户画像标签"：基于历史交易数据自动标注"高波动偏好"、"稳
健型"、"从众心理"等特征
o AI 辅助 KYC 问卷设计：针对不同客群（企业主/新富/退休）生成定制化
开场问题清单
• 1.2 面谈中的需求挖掘话术
o 三问法挖痛点："这笔钱目前怎么配置的？"→"现在的收益达到预期了
吗？"→"如果市场再跌 20%，会影响您的生活吗？"
o 隐性需求识别：从"想赚钱"背后挖掘"对风险的认知不充分"、"能接受高
波动"背后挖掘"其实真实的风险偏好随行就市"
o AI 实时辅助：面谈时利用 AI 计算"如果您做好资产配置，市场剧烈震荡
时您的波动比市场平均水平小 X%"，用数据来强调配置的重要性，激发
配置意愿
第 2 章 客户经营的金融服务细节
• 2.1 关键触点标准化
o 首面 45 分钟流程：前 15 分钟听客户讲（不打断），中间 15 分钟问需
求（用 AI 生成的定制问题），后 15 分钟给初步诊断（不推产品）
o 持仓重大波动的"首电"原则：下跌 3%以上当天必致电，话术结构（共情
+归因+动作建议）
o 定期回顾节奏：月度简报（市场）、季度组合回顾（调仓建议）、年度深
度复盘（战略配置调整）
• 2.2 反推销沟通术
o 先诊断后建议：先展示 AI 生成的"当前持仓风险分析报告"，再给出"如
果调整成 XX 配置，风险收益比会改善"的对比
o 用问题引导而非推销：不说"您应该买这只基金"，而说"您现在的组合里
缺少债类资产，如果市场下跌，您能承受最大回撤多少？"
【实战演练 1：AI 辅助 KYC 与需求唤醒】
• 场景：客户 A（持仓数据显示：股票占比 80%，近 3 月频繁交易，账户余额 50
万闲置），首次面谈
• 任务：
1. 使用 AI 生成的客户画像标签，设计开场问题
2. 灵活提问挖掘真实需求
3. 利用 AI 现场生成"当前配置 vs 建议配置"的 10 年后资产对比图，进行需
求唤醒
4. 老师点评：需求挖掘深度、AI 工具使用熟练度、客户语言转化能力
第二部分：AI 辅助持仓深度诊断与风险透视（1.5 小时）
核心：用 AI 扫描客户现有持仓，识别隐形风险，将专业诊断转化为客户行动
第 3 章 AI 持仓诊断的实战应用
• 3.1 AI 扫描三维度风险
o 集中度风险：自动识别单一行业占比（如新能源超 40%）、单一风格暴
露（如全押小盘成长）、个股集中（单票超 20%）
o 风格漂移监测：对比基金季报持仓变化，识别"挂羊头卖狗肉"（如价值
型基金实际重仓 AI 赛道）
o 隐性成本挖掘：C 类份额长期持有的费率损耗（持有 2 年比 A 类多付
XX%）、高频交易的申赎成本侵蚀、税收损耗（分红税、赎回费）
• 3.2 AI 生成《持仓健康度诊断报告》
o 风险评级：基于波动率、最大回撤历史、相关性矩阵给出红/黄/绿灯评
级
o 压力测试：AI 模拟 2008 年/2018 年/2022 年极端行情下，当前持仓的
潜在亏损金额（"如果当时您持有这个组合，会亏 80 万"）
o 优化路径：AI 生成" minimal 调整方案"（只换 20%持仓降低 50%风险）
vs"彻底优化方案"（重构配置）
第 4 章 诊断结果的客户化呈现与沟通
• 4.1 把 AI 数据翻译成客户语言
o 不说："您的组合夏普比率过低，相关性矩阵显示同质化严重"
o 而说："您买的 5 只基金，其实都买了宁德时代和茅台，就像买了 5 个
口味不同的蛋糕，但里面都是同样的面粉和鸡蛋，一跌全跌"
o 可视化呈现：用 AI 生成"持仓重叠热力图"（展示各基金重仓股的重合
度）、"风险暴露雷达图"（行业/风格/个股集中度）
• 4.2 诊断场景的话术设计
o 开场："我帮您用系统扫描了一下目前的持仓，发现几个您可能没注意
到的风险点，您看这是 AI 生成的健康度评分（展示），相当于体检报告
"
o 痛点放大："您现在 70%都在新能源，如果行业再来一次像 2022 年那样
的回调 30%，您这 200 万要亏 60 万，您扛得住吗？"
o 转化铺垫："其实只需要调整 30%的仓位，把这部分移到 XX，您的风险
就能降低一半，收益反而更稳"
【实战演练 2：AI 持仓诊断与解读】
• 场景：客户 B 的实盘持仓（包含 3 只主题基金、2 只行业 ETF、2 只个股，总仓
位 300 万，目前浮亏 15%）
• 任务：
1. 使用 AI 工具上传持仓，生成诊断报告（识别集中度、风格漂移、费用
损耗）（10 分钟）
2. 向客户解读诊断结果：用客户语言解释"为什么亏钱"（是行业 Beta 还是
选股 Alpha 问题）（10 分钟角色扮演）
3. 提出优化方案：展示 AI 生成的"调整前后风险对比图"，说服客户接受调
仓建议（10 分钟）
• 点评重点：是否用通俗比喻让客户理解"集中度风险"和"风格漂移"，而非堆砌数
据
第三部分：金融市场与产品的客户化语言训练（1 小时）
核心：把专业金融概念翻译成客户听得懂的语言，AI 辅助生成通俗解释
第 5 章 复杂金融概念的客户化转译
• 5.1 市场术语的"翻译"训练
o 宏观经济：把"流动性宽松"→"市场上钱变多，资产价格可能涨"；把"美
联储加息"→"美元变贵，国内出口企业受益但外资可能流出"
o 市场结构：把"估值分位"→"现在的价格是过去 10 年的贵还是便宜位置
"；把"股债性价比"→"现在买股票划算还是买债券划算"
o AI 辅助工具：输入专业术语，AI 生成 3 种不同客户层级的解释版本
（小白版/有一定基础版/专业版）
• 5.2 产品特性的场景化表达
o 基金类型：不说"这只基金是量化对冲策略"，而说"不管市场涨跌，它都
争取赚小的价格波动钱，适合您现在怕跌又想赚点的心态"
o 产品结构：解释雪球产品不说"敲入敲出"，而说"只要跌到 XX 价以下，
您就得按高价买货；涨到 XX 价，提前给您利息结束"
o 风险揭示：把"最大回撤 20%"→"最坏情况下，您投 100 万可能暂时亏到
80 万，需要 XX 个月才能涨回来"
第 6 章 AI 辅助的市场观点与日频沟通
• 6.1 晨会内容的降维实战
o 结构化转译模板：现象（发生了什么）→影响（对您持仓的 XX 板块）
→动作（建议持有/减仓/调仓）
o AI 辅助生成：输入研报摘要，AI 输出"客户版 3 句话+1 个持仓关联点"
• 6.2 可视化沟通材料制作
o AI 生成"市场情绪温度计"（恐慌/贪婪指数的客户版图示）
o AI 将数据转化为故事：把"定投微笑曲线"生成客户案例（"如果客户李
总在 2022 年 3 月开始定投..."）
【实战演练 3：金融语言转译 PK 赛】
• 任务：抽取 3 个专业概念（如"美联储加息周期末期"、"量化私募 DMA 策略"、
"债券久期拉长"），分组使用 AI 工具生成客户版解释
• 评比：哪组解释最准确且客户最易懂（避免专业术语，用生活化比喻）
• 工具：现场演示使用 AI 生成解释，并对比优化前后的沟通效果
第四分：资产配置方案设计（1.5 小时）
核心：基于 AI 诊断结果，设计针对性配置方案，用客户语言锁定资金
第 8 章 资产配置的"客户说服逻辑"
• 8.1 从诊断到方案的衔接
o 承接话术："刚才诊断发现您现在的问题是 XX，所以我们的解决方案
是..."
o 目标倒推法：不问"您想买什么"，而问"这笔钱 3 年后要用于 XX，现在
最多能亏多少？"→倒推权益仓位上限
o 风险预算概念：把"您风险承受能力中等"转化为"为确保 3 年后有 100
万，现在最多能承受浮亏 10 万"
o AI 辅助计算：输入客户目标金额、期限、可承受最大亏损，AI 生成建
议的股债配比区间
• 8.2 战略配置与战术调整
o 核心卫星策略：70%宽基（核心）+30%行业主题（卫星），用"主食+配
菜"比喻
o 再平衡纪律：年度调整，偏离目标 5%即触发，AI 设置阈值提醒
第 9 章 AI 辅助资产配置报告全流程
• 9.1 从诊断到方案生成
o AI 整合第二部分持仓诊断数据，自动生成《优化建议书》：现状问题
（诊断结果）→解决方案（配置调整）→预期效果（风险降低 X%，收
益提升 X%）
o AI 基于当前市场估值（股债性价比）生成初步配置建议，投顾人工调整
并解释逻辑
• 9.2 报告的客户化呈现
o 不说："建议配置 40%权益、30%债券、20%另类、10%现金"
o 而说："您这 300 万，120 万放在能随用随取的地方应急，90 万买稳健
产品保底，90 万博取高收益"
o AI 生成可视化图表：用"水桶图"展示各类资产作用（底仓/进攻/流动
性）、"修复路径图"（如果市场下跌，多久能回本）
【实战演练 5：资产配置方案呈现】
• 场景：客户有 300 万刚卖房资金，厌恶风险但希望跑赢通胀，2 年后可能换房
（结合 AI 诊断其历史交易显示"追涨杀跌"行为特征）
• 任务：
1. 使用 AI 生成配置建议书框架（基于其历史行为偏好做保守设计）（10 分
钟）
2. 向客户呈现方案，重点用客户语言解释"为什么这样配"（15 分钟角色扮
演）
3. 点评：是否用通俗比喻让客户理解配置逻辑（5 分钟）
第五分：数字化工作流与持续进化（0.5 小时）
第 10 章 AI 辅助工作流建立
• 10.1 日常效率提升
o AI 客户扫描：每日自动生成"需关注客户清单"（如：账户大额资金闲置
超 7 天、持仓单一行业超 50%、某基金风格漂移预警）
o 诊断-沟通-方案闭环：建立从 AI 持仓诊断→客户语言转译→配置方案
生成的标准化流程
• 10.2 内容生产工具库
o 建立三类 Prompt 库：需求挖掘问题库、持仓诊断指令模板、市场观点
转译模板、产品客户化话术库
• 10.3 合规边界
o AI 生成内容的适当性审核要点（避免收益承诺、确保风险揭示完整）

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