课程简介
银行已经把AI办公列进年度培训计划，但很多课讲的是通用工具，客户经理学完还是不知道“我的名单怎么筛、方案怎么写、客户怎么分析”。同时，金融监管总局2026年6月发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》要求坚持“谁使用谁负责”、在高风险环节保留人工监督，并培养“具备人工智能素养与业务能力的复合型人才队伍”。银行需要的是既懂业务、又讲合规的AI实战课。
本课程以一家城商行对公、零售、运营三条线的真实工作为主线，把AI和智能体直接用到客户研究、名单筛选、营销方案、报表材料等具体工作上，并把监管要求落到每一个人机分工环节。讲师长期服务工商银行、招商银行、北京银行、中信银行等总分行。
目标收益
1、对公：会用AI快速研究企业客户、生成经营分析和授信材料要点。
2、零售：会用AI做客户分层、筛选营销名单、生成个性化话术。
3、运营与中后台：会用智能体汇总报表、解读制度、准备汇报材料。
4、合规用AI：清楚本岗位的人机分工和复核要求，做到“谁使用谁负责”。
培训对象
银行对公客户经理、零售客户经理、产品经理、网点负责人及运营中后台人员。
课程大纲
| 主题一、想用AI又怕违规：先划清银行用AI的边界与人机分工 |
1.银行AI应用全景 1.1大行智能助手与场景建设现状：员工要用好的首先是行内已有工具。 1.2大模型、智能体在银行一线的典型用法与边界。 2.监管怎么要求 2.1金融监管总局指导意见要点：谁使用谁负责、高风险环节人工监督、数据安全与个人信息保护。 2.2落到员工身上：哪些信息可以用、哪些必须脱敏、哪些结论必须人工确认。 3.人机分工三层法：AI可直接完成、AI出初稿人确认、只能由人完成。 4.一线最常见的三个风险：客户信息外传、AI结论直接对客、未经复核的数据上报。 5.分行AI使用清单：把高频工作逐项标注分工层级与复核人。 【案例】某城商行：梳理对公、零售、运营三条线共30余项高频工作，按人机分工三层法逐项标注，形成全行统一的AI使用清单，明确每项工作的复核人。 【实战】各组按条线梳理本岗位10项高频工作，标出人机分工层级与复核要求。 |
| 主题二、客户研究靠翻资料、名单靠拍脑袋：AI赋能对公与零售营销 |
6.对公客户研究 6.1用AI整理企业公开信息、行业动态与经营要点，十分钟形成客户画像。 6.2生成客户经营分析初稿与授信材料要点，并让AI检查缺漏项。 6.3走访前准备：根据客户情况生成拜访提纲与问题清单。 7.零售客户经营 7.1客户分层：按资产、活跃度、产品持有情况分出重点客群。 7.2营销名单筛选：把筛选规则交给AI，生成名单并说明入选理由。 7.3个性化话术：按客群生成沟通话术，人工把关合规表述。 8.营销活动方案：从目标客群、产品组合到执行节奏的一页纸方案。 9.用智能体固化流程：把“客户研究—拜访提纲”写成技能，全组共享。 【案例】某城商行：对公条线用AI一小时完成一家制造业客户的经营分析初稿和拜访提纲；零售条线按资产与活跃度筛出重点客群，生成分层话术，由支行长把关后使用。 【实战】对公组完成一份客户分析与拜访提纲，零售组完成一份客户分层与营销名单，导师逐组点评。 |
| 主题三、报表重复、制度难查、材料返工：用智能体解放运营与中后台 |
10.报表提效：月度运营报表自动汇总、同比环比计算与异常标注。 11.制度解读：把行内制度和监管文件做成可问答的知识库，快速定位条款原文。 12.汇报材料 12.1用AI搭汇报框架：结论先行、数据支撑、问题与建议。 12.2数据口径与表述的人工复核要点。 13.智能体自动化：把“各网点数据汇总—异常标注—生成简报”交给智能体每月自动完成。 14.岗位工具包：整理本岗位提示词、技能与流程模板，在团队内共享。 【案例】某城商行：运营部用智能体汇总各网点月度运营数据，自动标出异常网点并生成简报；合规部把内控制度导入知识库，网点员工咨询条款时可直接定位原文。 【实战】各组完成本条线一项工作的AI流程设计，整理岗位工具包并分享。 |
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主题一、想用AI又怕违规：先划清银行用AI的边界与人机分工 1.银行AI应用全景 1.1大行智能助手与场景建设现状：员工要用好的首先是行内已有工具。 1.2大模型、智能体在银行一线的典型用法与边界。 2.监管怎么要求 2.1金融监管总局指导意见要点：谁使用谁负责、高风险环节人工监督、数据安全与个人信息保护。 2.2落到员工身上：哪些信息可以用、哪些必须脱敏、哪些结论必须人工确认。 3.人机分工三层法：AI可直接完成、AI出初稿人确认、只能由人完成。 4.一线最常见的三个风险：客户信息外传、AI结论直接对客、未经复核的数据上报。 5.分行AI使用清单：把高频工作逐项标注分工层级与复核人。 【案例】某城商行：梳理对公、零售、运营三条线共30余项高频工作，按人机分工三层法逐项标注，形成全行统一的AI使用清单，明确每项工作的复核人。 【实战】各组按条线梳理本岗位10项高频工作，标出人机分工层级与复核要求。 |
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主题二、客户研究靠翻资料、名单靠拍脑袋：AI赋能对公与零售营销 6.对公客户研究 6.1用AI整理企业公开信息、行业动态与经营要点，十分钟形成客户画像。 6.2生成客户经营分析初稿与授信材料要点，并让AI检查缺漏项。 6.3走访前准备：根据客户情况生成拜访提纲与问题清单。 7.零售客户经营 7.1客户分层：按资产、活跃度、产品持有情况分出重点客群。 7.2营销名单筛选：把筛选规则交给AI，生成名单并说明入选理由。 7.3个性化话术：按客群生成沟通话术，人工把关合规表述。 8.营销活动方案：从目标客群、产品组合到执行节奏的一页纸方案。 9.用智能体固化流程：把“客户研究—拜访提纲”写成技能，全组共享。 【案例】某城商行：对公条线用AI一小时完成一家制造业客户的经营分析初稿和拜访提纲；零售条线按资产与活跃度筛出重点客群，生成分层话术，由支行长把关后使用。 【实战】对公组完成一份客户分析与拜访提纲，零售组完成一份客户分层与营销名单，导师逐组点评。 |
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主题三、报表重复、制度难查、材料返工：用智能体解放运营与中后台 10.报表提效：月度运营报表自动汇总、同比环比计算与异常标注。 11.制度解读：把行内制度和监管文件做成可问答的知识库，快速定位条款原文。 12.汇报材料 12.1用AI搭汇报框架：结论先行、数据支撑、问题与建议。 12.2数据口径与表述的人工复核要点。 13.智能体自动化：把“各网点数据汇总—异常标注—生成简报”交给智能体每月自动完成。 14.岗位工具包：整理本岗位提示词、技能与流程模板，在团队内共享。 【案例】某城商行：运营部用智能体汇总各网点月度运营数据，自动标出异常网点并生成简报；合规部把内控制度导入知识库，网点员工咨询条款时可直接定位原文。 【实战】各组完成本条线一项工作的AI流程设计，整理岗位工具包并分享。 |
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