为什么要学易精系列课？
培训需求
▪ 某股份制银行总行希望面向客户经理开展 1 天 AI 课程，要求不是泛泛讲趋势或提示词，而是能够直接映射到银行客户经营场景。
▪ 课程需聚焦知识库自动建立、持续维护、客户经理工作流自动化，并结合个人 skill 萃取，帮助客户经理把经验沉淀为可复用能力资产。
▪ 课程案例不得使用境内银行案例，应选用境外银行公开案例，并转化为可在银行前台业务中试点的流程、模板和产物。
▪ 学员不以技术开发为主，课程需用业务语言讲清方法、边界、操作步骤和验收标准。
培训收益
1.理解银行前台 AI 落地的真实边界，区分可自动化、可辅助、必须人工确认的任务。
2.掌握客户经理知识库自动建立与维护的完整流程，形成资料入口、标签体系、审核机制和更新闭环。
3.掌握客户拜访准备、客户问题响应、产品匹配说明、异议处理和拜访复盘等 AI 工作流。
4.学会将优秀客户经理经验萃取为个人 skill 卡、提示词模板、输出样例和评价标准。
5.课堂完成 3 个可带走产物：知识库运营蓝图、客户拜访 AI 工作流模板、个人 skill 萃取卡。
此次培训讲什么内容？
第一阶段 银行 AI 落地不随大流：从聊天工具到客户经理工作流
第一章 境外银行 AI 案例拆解：哪些机制值得复制
1. Morgan Stanley 金融顾问知识助手：从内部知识库到顾问问答
案例：AI @ Morgan Stanley Assistant 用于金融顾问知识检索与客户服务支持。
方法：可信知识源、引用机制、质量评测、顾问采用率。
落地：客户经理产品制度问答助手和拜访准备助手。
2. BBVA 员工自建 GPT 与内部 GPT Store：让一线问题变成轻量应用
案例：BBVA 员工创建 custom GPT，覆盖信用分析、法律问答和客户体验分析。
方法：业务人员发现问题、低门槛原型、合规安全前置、内部复用。
落地：客户经理个人 skill 入库、团队 GPT 模板和分支机构试点机制。
3. DBS iCoach 与 Garanti BBVA Ugi：个人能力陪练与流程自动化
案例：DBS iCoach 用专家知识库支持员工成长；Garanti BBVA Ugi 用生成式 AI 优化客户交互和内部流程。
方法：岗位知识、专家经验、客户问题、文档摘要和人工协同。
落地：客户经理能力萃取、客户问题响应、客户反馈回流知识库。
第二章 银行客户经理 AI 落地边界
1. 能做什么
资料摘要、知识检索、拜访准备、问题清单、话术草稿、纪要生成、经验复盘。
2. 不能做什么
不能替代授信审批、合规结论、客户适当性判断、收益承诺和最终客户沟通责任。
3. 怎么控风险
使用脱敏资料、引用知识来源、保留人工确认、设置不可回答清单、留痕版本和审核记录。
第二阶段 知识库自动建立与维护：从文件堆到可信答案系统
第一章 客户经理知识库应该装什么
1. 四类核心知识
制度类：产品制度、操作规程、审批要求、合规要求。
产品类：产品卖点、适用客户、申请条件、材料清单、常见问题。
客户经营类：客户画像、行业知识、经营指标、风险信号、触达策略。
经验类：优秀客户经理案例、异议处理、拜访复盘、客户话术。
2. 资料入库原则
有来源、有版本、有适用范围、有责任人、有有效期。
第二章 知识库自动维护工作流
1. 自动建库流程
资料采集：制度、产品手册、FAQ、培训材料、优秀案例。
文档解析：PDF、Word、表格、图片 OCR 和章节识别。
清洗切片：去重、脱敏、按语义和章节切片。
标签生成：产品、客群、场景、风险、机构、有效期。
审核发布：业务专家确认后发布到客户经理使用端。
2. 自动维护流程
新文件入库提醒、过期知识提醒、冲突知识检测、低命中问题回流、转人工原因分析、月度知识更新会。
3. 答案质量评价
准确性、引用完整性、适用边界、合规风险、客户可理解性、下一步动作清晰度。
第三章 课堂实操：设计客户经理知识库运营蓝图
1. 任务
选择一个主题，例如普惠金融产品、公司结算产品、个人财富客户维护或小微企业贷前资料。
2. 输出
资料入口清单、标签体系、审核流程、低命中问题回流表、答案评价表。
第三阶段 客户经理 AI 工作流：把高频任务串成可复用流程
第一章 客户拜访准备工作流
1. 输入材料
脱敏客户资料、历史沟通记录、行业信息、产品清单、风险提示。
2. 工作流步骤
客户背景摘要 -> 需求假设 -> 关键问题清单 -> 产品匹配说明 -> 风险提醒 -> 拜访提纲。
3. 验收标准
是否说清客户当前经营情况、是否提出可验证问题、是否避免过度营销、是否给出下一步动作。
第二章 客户问题响应工作流
1. 工作流步骤
问题分类 -> 知识库检索 -> 答复草稿 -> 来源引用 -> 风险提示 -> 人工确认 -> 客户发送。
2. 常见场景
产品条件解释、材料清单说明、办理流程说明、费用和期限解释、异议回应。
3. 禁用边界
不生成承诺性收益、不替代合同条款、不规避审批、不输出未经确认的个性化授信结论。
第三章 拜访纪要与跟进工作流
1. 工作流步骤
会议记录整理 -> 客户需求归纳 -> 待办事项 -> 风险点 -> 下次触达计划 -> CRM 填写建议。
2. 输出模板
三段式纪要：客户情况、机会与风险、下一步行动。
第四章 课堂实操：跑通一个客户拜访 AI 工作流
1. 任务
使用脱敏客户资料完成一次拜访准备和纪要生成。
2. 输出
客户拜访准备表、客户问题清单、产品说明草稿、拜访纪要。
第四阶段 个人 Skill 萃取：把优秀客户经理经验变成团队资产
第一章 什么是客户经理 Skill
1. Skill 的定义
在特定客户场景下，能够稳定产出高质量结果的一组判断规则、沟通动作、资料模板和评价标准。
2. 典型 Skill
中小企业主现金流问诊、贷款续作异议处理、高净值客户资产配置开场、存量客户流失预警沟通、复杂产品通俗化说明。
第二章 Skill 萃取六步法
1. 选场景
选择高频、难教、经验依赖、可复盘的客户经理任务。
2. 采样本
收集成功案例、失败案例、优秀话术、客户反馈和客户经理复盘。
3. 提规则
提取触发信号、判断依据、推荐动作、风险边界和转人工条件。
4. 写模板
形成输入字段、提示词、输出格式和禁用表达。
5. 做评测
用 3-5 个样例测试准确性、合规性和客户可理解性。
6. 入库复用
经团队评审后进入知识库或内部 GPT Store，定期更新。
第三章 课堂实操：完成个人 Skill 萃取卡
1. 任务
每位学员选择一个高频业务场景，完成 skill 卡设计。
2. 输出
Skill 名称、适用客户、输入材料、操作步骤、提示词、输出模板、风险边界、评价标准。
第五阶段 试点落地计划：带回银行怎么做
第一章 30 天试点路线图
1. 第 1 周：选场景
选择 1 个知识库主题和 1 个客户经理工作流。
2. 第 2 周：建样库
整理 30-50 份制度、产品、FAQ 和经验材料，完成标签和审核。
3. 第 3 周：跑小样本
选 5-10 名客户经理，使用脱敏客户资料测试工作流。
4. 第 4 周：评估迭代
统计命中率、节省时间、人工修改率、不可回答问题和合规风险点。
第二章 课堂总结与小组汇报
1. 小组汇报
汇报知识库运营蓝图、客户拜访工作流和个人 skill 卡。
2. 教师点评
从业务价值、合规边界、可复制性、维护成本和试点优先级五个角度点评。
授课老师
曾涛 人工智能与数据分析实战教练
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
