第一讲:当地区域相关政策解读与新兴行业概览
一、当前宏观经济政策最新解读
1、十五五规划政策解读与方向
(1)十五五银行业七大核心转型
(2)十五五规划八大对公核心业务落地赛道
赛道1:科技金融(十五五第一黄金赛道)
赛道2:绿色金融&转型金融(硬性考核赛道)
赛道3:高端制造与现代化产业体系(基本盘赛道)
赛道4:生物医药与硬核科技产业(高价值长线赛道)
赛道5:数字经济与数智产业(增量最快赛道)
赛道6:乡村振兴与智慧现代农业(普惠重点赛道)
赛道7:跨境金融与开放型产业(增量蓝海赛道)
赛道8:存量客户提质与综合经营(全员增效赛道)
十五五政策下银行信贷投向规则
重点支持赛道、审慎介入行业、禁限类行业清单
二、专精特新等科创企业区域政策支持
(1)信贷支持政策
单列信贷计划+创新信贷产品
(2)资本市场支持政策
北交所上市 + 新三板挂牌 + 债券融资
普惠金融政策
普惠小微贷款支持工具 + 融资担保
三、区域特色新兴行业概览与全产业链综合营销案例
(1)数字智能
行业特点:涵盖了电子商务、云计算、大数据、人工智能等多个细分领域
案例1:某专精特新企业前期研发费用投入较高,且核心知识产权众多,如何进行“知识产权质押”和“人才贷”推动业务合作?
(2)生物医药
行业特点:专注于药物研发、医疗器械、生物技术服务等
案例2:某药企CDMO从临床到上市约2年时间,银行如何陪伴企业从初创到成熟?
(3)新材料(含半导体)
代表性企业:涉及高性能复合材料、新能源材料、锂电池等
行业特点:为航空航天、新能源汽车等行业提供技术支持
案例3:某半导体3D封装企业的下游市场集中度较高,如何进行下游客户的链式开发?如何判断此类新材料企业的技术壁垒?
(4)未来交通—低空经济
企业类型:包括eVTOL(电动垂直起降飞行器)、大中型无人驾驶航空器整机制造、核心零部件研发制造与数字化建设及运维等
案例4: 低空经济产业链中银行可以介入的企业类型有哪些以及风险点分析
第二讲:全产业链营销策略与趋势——AI产业链趋势
一、大模型:从“会聊天”到“能参与企业API工作流”
(1)能力变化:多模态理解、长上下文、工具调用、代码和文档生成,让 AI 从信息检索进入研发、设计、销售、质检、客服、运营等流程
(2)落地变化:企业开始从单点 Copilot 转向面向业务流程的 Agent,即让 AI 分解任务、调用系统、形成记录、触发下一步
(3)银行视角:企业真正的 AI 投入不只买软件,还包括数据治理、设备联网、系统集成、算力使用、员工培训和流程再造
二、算力与 token:理解 AI 的“成本表”和“产能表”
(1)token 是大模型处理文本、代码、图片说明等内容时的计量单位,也是模型调用成本、响应速度和系统预算管理的基础
(2)算力需求由两端共同拉动:算力产业会带动服务器、芯片、存储、网络、电力、数据中心、冷却系统、运维服务等需求—— AI 热度传导到传统制造订单的关键路径
三、未来三年讲给企业的6大趋势
2026年下半年AI带动的算力+电力上下游产业机会(即客户经理营销场景)
(1)PCB(案例分析:资本市场活跃——PCB企业投贷联动综合开发服务)
(2)液冷(案例分析:授信场景多元化——从存量传统制造业客户发掘新业务场景)
(3)CPO(案例分析:链式服务开发——从供应商与客户寻找新业务机会)
(4)电网侧储能电站(案例分析:AI大数据赋能——以名单制获取未来潜在新客户)
(5)算力租赁(案例分析:融资租赁新模式——根据授信主体差异化定制服务模式)
五、客户经理可以带走的8个问题
(1)贵公司现在最依赖老师傅经验的环节在哪里?配方、排产、报价、质检还是设备维修?
(2)过去一年客户有没有提出更短交期、更小批量、更高一致性或更绿色合规的要求?
(3)哪些数据已经在线化?订单、设备、能耗、质量、库存、实验室数据是否能打通?
(4)是否有计划做智能质检、自动排产、设备预测性维护、能耗优化或客户需求预测?
(5)如果 AI 或数字化改造能把不良率、能耗、交期、库存周转改善 5%-10%,最值得先做哪个环节?
(6)未来 12 个月是否有设备更新、系统改造、算力服务或工业软件投入?预算来源如何安排?
(7)有没有进入 AI 基础设施、低空经济、银发经济等新客户链条的可能?需要哪些认证和样品验证?
(8)企业最担心 AI 落地的风险是什么:效果不稳定、数据泄露、员工不会用、投入回收慢,还是供应商不靠谱?
第三讲:AI 推动传统行业向智能化转型的营销场景
一、产业基础底盘:从区域集群看营销机会
二、AI+纺织印染:从经验工艺到数据工艺
三、AI+精细化工/新材料:从安全环保到配方创新
四、课堂演练:选一家当地传统企业,找三个AI增长点
给每组 10 分钟,选择一个行业客户,例如印染、化工材料、泵阀、机械加工、养老服务。按下列模板输出:
第一步:企业目前的核心收入来自哪里?订单来自哪些行业?
第二步:客户行业是否正在被 AI、低空经济、银发经济、绿色合规影响?
第三步:企业最容易切入的新需求是产品升级、工艺升级、渠道升级还是服务升级?
第四步:需要哪些投入?设备、软件、研发、认证、库存、应收账款还是人才?
第五步:银行可以提供什么?流贷、技改贷、票据、供应链、结算、跨境、理财、并购、政府项目申报协同。
第四讲:区域科创产业园区开发与商协会资源拓展
一、园区获客关键步骤
人脉关系;存量客户转介;政府转介;社区支行导入(私银);评估公司转介;电话陌拜等
二、园区营销关键步骤
1、深入了解园区
2、制定针对性产品与服务
3、加强合作与宣传
三、园区开发技巧和思路(运营方+管理方)
1、解决园区建设资金
2、寻求多元化融资,盘活园区资产
3、提升对入园企业金融服务支持
4、提高园区智能化管理水平
四、商协会营销关键
1、建立联系与信任
2、提供增值服务
3、定制金融解决方案
4、加强品牌宣传
案例1:汽车零配件行业协会批量获客来源与产品匹配
案例2: “走进园区”万里行活动批量获客(含活动方案)
五、新兴科创企业的风险提醒
(1)风险提醒:项目周期长、不能只看概念热度,要看真实订单、资质、客户验证和现金流
(2)授信判断:区分“已有主营业务+新增订单”的稳健客户,与“纯概念、无交付、无资质”的高风险客户
第五讲:利用AI工具精准营销对公客群与行业分析软件
一、智能客户筛选 + 金融服务方案
客户画像:利用AI分析企业客户的财务数据、主营赛道等,生成精准的客户画像,识别潜在需求
案例:利用AI工具为区域特色客群提供综合金融服务方案【提供行业模版】
(1)寻找客户深度需求与综合开发
(2)如何撰写金融服务方案的内版本&对外版本
(3)如何与客户迅速建立信任(话题MAIN TOPICS)
(4)如何找出客户的痛点、难点和甜点
二、客户前期尽调报告 + Deepseek / 豆包 / 千问(GenA I& Agent)
(1)上传客户财务信息(审计报告等),输出重要财务结论与风险提示
(2)整合各数据库对行业和细分赛道的分析,定制化生成行业分析模版
三、OpenClaw(俗称“龙虾AI智能体”)
(1)贷前:对公客户尽调与准入自动化
(2)贷中:对公授信审批材料自动化流转与校验
(3)贷后:对公客户智能风控与自动预警
(4)科创/新兴行业客户智能研判(精准营销场景)
(5)存量对公客户盘活与价值深挖(存量提质场景)
四、企业财务数据分析 + Manus
(1)Manus合并和非合并报表分析,进行重点科目的分析
(2)Manus协助客户经理分析上市企业估值与盈利能力
五、AI小程序 + 客户拜访实时总结
(1)拜访内容实时总结与图表数据绘制
(2)音频文字内容实时生成思维导图与产品结构图
六、结合AI工具的企业风险分析
(1)核心市场竞争力:研发、产品、客户和回款(推荐6款行业分析网站)
(2)行业稳定性:工艺、成本构成与供应链采购(核心企业上下游综合分析)
(3)实控人和团队的综合研判:钱的来源分析与偿债能力研判
(4)知识产权的先进性:知识产权如何进行评估与质押
案例:如何利用AI工具&KYC来分析专精特新中小企业的需求与风险
七、结合大数据推荐6个区域优质企业名单公众号(含科创、普惠、行业协会等)
(1)名单数据来源
(2)名单筛选导出
(3)名单拜访计划
八、手把手教你搭建“区域产业雷达智能体”+“对公客户经理AI Agent桌面智能体”
输入源:课堂教学
任务:XX
输出:XX
动作:课堂演示
边界:XX
智能体提示词模板:
(1)创新工具赋能(匹配课程培训后的工具包D+F+G+H+I):
您觉得培训结束后,最想带走哪些工具?
A. 客户拜访准备清单 B. 客户需求访谈表 C. 客户营销话术模版
D. 产品场景匹配表 E. 授信材料清单 F. 综合金融方案模板
G. AI拓客工具 H. 行业分析网站 I. 金融分析实用APP
(2)TAKEAWAY: 每位学员学会搭建“区域产业雷达智能体”Agent
[本大纲版权归老师所有,仅供合作伙伴与本机构业务合作使用,未经书面授权及同意,任何机构及个人不得向第三方透露]
课堂案例:从 “token”到企业“液冷”订单 客户经理可这样讲给企业:AI 应用越多,数据中心 GPU 服务器越密集,机柜热负荷上升,传统风冷不够用,液冷系统的冷板、管路、阀件、泵、换热器、冷却液、密封件、监控系统就会出现新增需求。区域有金属加工、化工材料、泵阀、装备制造、工业软件和系统集成基础,部分企业可从原有客户行业迁移到 AI 基础设施链条。
趋势 对客户经理的启发
模型商品化 通用模型成本下降、可用性提高,中小企业更容易试用;差异化来自行业数据、流程嵌入和服务能力
工业智能体 AI 不只是问答,而是进入排产、质检、维修、采购、报价、售后等环节
边缘与端侧 AI 工厂现场、摄像头、传感器、机器人需要低延迟和隐私保护,端侧推理会增加智能设备需求
数据治理前置 没有稳定的工艺、质量、能耗、库存和订单数据,AI 很难产生稳定收益
安全合规成为门槛 金融、制造、医疗、养老等场景会更重视数据安全、模型可信、责任边界和供应商资质
AI 改造资本开支 企业会把设备更新、系统上云、智能质检、节能改造放在一张预算表里,银行可提前跟进授信和现金流安排
类别 区域重点方向 (根据课程区域调整) 解读角度
优势产业 绿色化工、精密制造等 AI 优先切入工艺优化、能耗管控、质量一致性、柔性订单和绿色合规
战略性新兴产业 集成电路、生物医药、交通(汽车、航空航天等)、高端智能装备、新材料、银发经济等 AI 带来研发设计、智能制造、供应链协同、检测认证和设备更新需求
未来产业 算力开发、智能视觉 与 AI 算力、机器人、低空经济、智能终端连接紧密,适合寻找专精特新客户
经典产业 文旅行业等 AI 可用于品牌内容、渠道运营、质量溯源、年轻化营销和文旅消费融合
环节 AI 场景 客户经理可转化的话题
研发设计 AI 生成花型、趋势预测、数字样衣、面料组合推荐 帮助企业缩短打样周期,拓展小单快反和跨境电商款式
配方与打样 测色仪 + 历史配方 + AI 推荐修色 减少老师傅经验依赖,提高一次命中率,降低染料和试样浪费
生产排产 订单交期、缸型、颜色、能耗、设备状态联合优化 提升设备利用率,减少插单冲突和库存占压
智能质检 机器视觉识别色差、疵点、纹理异常 提高质量一致性,减少客诉和返工
节能减排 AI 优化蒸汽、水、电、染化料用量 绿色改造与授信、设备贷款、碳减排金融可结合
销售渠道 AI 生成产品图文、客户画像、询盘回复 支持外贸获客和内销品牌化
不只说“AI+纺织很重要”,要落到工厂场景:配方打样、印染定型、智能排产、疵点检测、能耗优化、外贸获客。客户经理可以用“这笔投入是否能减少返工、降低库存、提升交期稳定性”来判断融资质量 不只说“AI+纺织很重要”,要落到工厂场景:配方打样、印染定型、智能排产、疵点检测、能耗优化、外贸获客。客户经理可以用“这笔投入是否能减少返工、降低库存、提升交期稳定性”来判断融资质量 不只说“AI+纺织很重要”,要落到工厂场景:配方打样、印染定型、智能排产、疵点检测、能耗优化、外贸获客。客户经理可以用“这笔投入是否能减少返工、降低库存、提升交期稳定性”来判断融资质量
方向 AI/数字化抓手 金融切入点
材料研发 分子设计、配方筛选、实验数据管理、仿真预测 研发贷、知识产权质押、首批次保险、技改贷款。
工艺优化 反应参数寻优、收率预测、能耗优化、批次稳定性控制 设备更新、DCS/MES/工业软件、传感器投入。
安全环保 危化品风险预警、异常工况识别、废水废气在线监测 环保合规决定企业扩产能力和授信稳定性。
供应链 原料价格预测、库存安全线、替代供应商筛选 票据、供应链金融、套保与现金管理话题。
客户开发 面向半导体材料、新能源材料、航空航天材料等高端需求 关注认证周期、客户集中度、账期变化和新增产线资金需求。
重要数据来源 重要政策总揽 网站链接
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授课老师
刘子瑜 银行对公营销与管理实战专家
常驻地：杭州
邀请老师授课：13439064501 陈助理
