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AI賦能對公營銷:銀行對公客戶經理營銷技能進階

課程編號:62558

課程價格:¥13000/天

課程時長:1 天

課程人氣:8

行業類別:銀行金融     

專業類別:營銷管理 

授課講師:陶璐

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
銀行對公客戶經理、支行主管公司業務行長

【培訓收益】
1. 掌握AI技術在對公營銷中的應用場景與工具:了解在銀行業對公營銷中的場景與核心價值,掌握AI驅動的客戶畫像、需求預測、智能推薦等工具的應用方法。 2. 提升客戶洞察與需求挖掘能力:學會利用AI技術構建動態客戶畫像,精準識別客戶需求與痛點,提升客戶分層管理與潛力客戶挖掘能力。 3. 優化營銷策略與方案設計能力:掌握基于AI的智能推薦與產品匹配技術,設計個性化、場景化的綜合金融服務方案,提升營銷轉化率與客戶滿意度。 4. 強化客戶關系管理與長期價值挖掘:學習AI賦能的客戶關系管理(CRM)工具,實現客戶動態跟蹤與預警,提升客戶粘性與交叉銷售能力。 5. 提升數字化工具應用與數據分析能力:熟悉銀行內部AI工具與外部數據分析平臺的使用方法,提升數據驅動決策的能力,優化營銷效率與效果。 6. 實戰能力提升與案例經驗借鑒:通過真實案例分析與情景模擬演練,掌握AI賦能對公營銷的實戰技巧,借鑒成功經驗,規避常見風險。 7. 推動個人與團隊數字化轉型:幫助客戶經理實現從傳統營銷向智能營銷的角色轉變,提升團隊整體數字化能力,助力銀行對公業務的創新與增長。

導入:Deepseek太火了,AI會不會把銀行人的飯碗砸了?
第一講:AI技術應用于對公營銷中的必要性
一、AI時代的銀行對公營銷變革
1. AI技術概覽及其對金融行業的影響
1)主要AI模型異同點分析:deepseek、GROK、文心一言、豆包、元寶、GTP等
2)AI技術對金融行業的影響及思考
實操演示:各AI模型界面具象化體驗
2. 對公營銷面臨的挑戰與機遇
1)市場形勢:最新國家政策政策分析及對市場的影響
2)時不我待:應對復雜多變且競爭激烈的市場環境的緊迫性
3)不破不立:客戶經理提升營銷技能的重要性
3. AI在對公營銷的應用場景
1)客戶篩選與關系維護
2)方案設計與信貸決策
3)風險預警與信用評估
4)智能客服與需求挖掘
5)流程優化與效率提升
案例展示:各家銀行在上述應用場景中取得的效果
4. 對公營銷中的AI賦能
1)銀行內部AI工具:CRM、風控模型、數據分析平臺
2)外部AI工具:公開數據查詢、行業分析平臺
二、AI賦能對公營銷的核心價值
1. 提升客戶洞察能力:從數據到決策
2. 優化營銷效率:精準觸達與個性化服務
3. 降低運營成本:自動化流程與智能分析
案例:江蘇銀行本地化部署AI模型,實現同步處理文本、圖像、語言等多種數據類型,應用于各業務流程大大提升工作效率和客戶體驗
案例:海安農商銀行應用AI于對客營銷文案中,讓Deepseek分析自家資本實力、市場份額等內容展示給用戶

第二講:AI轉型下的對公營銷新策略
導入:為什么同一個提示詞,各AI工具產出的內容不一致?
與賽博朋友對話的必備技能:提示詞“四要素”:“知、行、合、一”
一、AI賦能的客戶洞察與需求挖掘
1. 客戶畫像與分層管理
2. 基于AI的客戶畫像構建:數據來源與標簽體系
3. 客戶分層策略:AI驅動的潛力客戶識別
4. 動態客戶畫像更新:實時數據與行為分析
二、AI賦能的客戶轉化與價值提升策略
互動探討:開拓新客戶重要,還是維護老客戶重要?
步驟一:基于AI的客戶分群,結合“帕累托235定律”分析客戶狀態
1)“2”,即客戶總量的20%:關系很好,交易頻繁,但存在過度合作的問題
2)“3”,即客戶總量的30%:關系一般,自然交易,但產品滲透不足極易流失
3)“5”,即客戶總量的50%:缺乏關系維護,休眠客戶,近乎流失
步驟二:差異化服務營銷策略:“235進階轉化策略”實施
1)“2”類:轉介紹客戶,深度挖掘、深耕細作
2)“3”類:進階成2類,產品賦能、加深合作
3)“5”類:進階成3類,喚醒客戶、開啟合作
案例分析:某股份制銀行某支行,通過運用AI技術對轄內客戶進行畫像和細分,精心策劃與高效執行,奪得了全轄新增對公存款排名第一的驕人成績
三、客戶生命周期管理與AI策略
1. 初創期:基礎金融服務需求(賬戶開立、融資支持、支付結算)
2. 成長期:擴展金融服務需求(貸款資金、供應鏈融資、外匯服務)
3. 成熟期:高端金融服務需求(財富管理、投資顧問、風險管理)
4. 衰退期:重組與處置金融服務需求(債務重組、資產處置)
1)AI賦能的CRM系統功能:客戶動態跟蹤與預警、智能推薦與產品匹配
2)對公產品智能匹配:從客戶需求到方案設計
3)智能營銷內容生成:AI輔助的文案與方案設計
4)營銷效果評估:AI驅動的ROI分析與優化
四、數據驅動的決策支持與業績提升策略
話題引入:在座各位,過去半年是否遇到過以下問題:客戶流失毫無征兆?資源分配總是不夠精準?營銷活動效果難以衡量?
1. AI在業績預測與KPI管理(結合應用場景)
1)客戶分層與潛力預測
2)精準業績目標制定
3)產品需求預測與推薦
4)資源分配與策略優化
5)風險預警與業績穩定性保障
2. 營銷效果評估與優化
1)A/B測試與持續優化
2)ROI分析與成本效益評估
案例分析:AI預測對公客戶存款波動——某股份制銀行季度存款留存率提升18%

第三講:AI賦能的對公營銷全流程體驗
互動討論:如何將AI融入日常對公營銷流程?
一、商機挖掘提效:AI數據分析與客戶行為預測
1. 行業分析、市場分析與企業成長性結合分析
2. 財務報表中隱藏的業務機會
3. 他行授信中隱藏的業務機會
實操演練: 以某上市公司2023年財務分析報告為例,進行商機挖掘演練
二、客戶互動優化:AI驅動的溝通策略與話術建議
AI工具實操演練:從需求響應到問題解決場景
1. 客戶畫像構建與需求預測工具實操
2. 智能推薦與營銷方案設計工具實操
三、授信申報提質:AI助力的財報分析和授信報告撰寫
1. 財報核心指標高效分析
2. 授信報告高質量撰寫
四、貸后管理提升:AI技術與場景技術、大數據結合
1. 還款提醒與逾期催收
2. 實地貸后踏查與貸后報告形成
3. 風險預警與評估
案例分享:浙商銀行新近獲得自動化貸后管理方法及裝置的專利技術,通過算法對客戶的還款能力及信用風險進行精確評估,利用數據分析實現智能化管理

第四講:AI賦能對公營銷的挑戰與未來趨勢
課題引入:AI賦能對公營銷的“冰與火”
冰:AI應用中隱藏的“暗礁”——數據孤島、合規風險、文化沖突。
火:未來已來的“燎原之勢”——智能決策、生態協同、人機共生。
一、AI應用的挑戰與應對
1. 數據質量與隱私保護:AI的“燃料危機”
互動投票:帶學員體驗AI工具制作的投票問答:你認為“最頭疼的數據問題”
是什么?
2. 技術與業務融合難點:AI與業務的“語言不通”
3. 客戶經理角色轉變:從“執行者”到“策略指揮官”
4. 監管合規:AI的“紅綠燈”
5. 負責任AI文化:從“能用”到“善用”
二、未來趨勢展望
1. 技術躍遷:從“自動化”到“認知智能”
2. 生態革命:從“單點突破”到“全局智能” 

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