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銀行零售改革轉型培訓

【課程背景】
數智化浪潮下，零售銀行正面臨三重顛覆性挑戰：  
1、客戶需求斷層：新生代客群線上化、場景化需求爆發，傳統“廣撒網”式經營ROI持續走低，如何用AI實現“比你更懂你”的精準洞察？  
2、經營效能瓶頸：存量客戶流失率攀升、價值挖掘乏力，一線“人海戰術”難以為繼，如何用大模型重構“數據-策略-執行”的全鏈路智能引擎？  
3、同業競爭升維：頭部銀行已構建AI中臺能力如何快速補齊差距，打造差異化雙輪驅動模式？  
本課程直擊銀行管理者三大核心訴求：  
1、戰略破局：  
拆解BANK5.0時代零售銀行底層邏輯，厘清“大數據筑基+大模型賦能”的雙輪驅動路徑深度對標招行/平安/中信等標桿案例，提煉可復用的AI落地框架（非技術視角）  
2、戰術突圍：  
提供6大剛需場景解決方案：從智能獲客（生態滲透）到存量掘金（全生命周期運營），從策略生成（AI工坊）到組織變革（敏捷型架構）  
3、植入20+實戰工具：客戶分群AI模型、策略圖譜生成器、流失預警算法等“即插即用”工具包  
4、組織進化：  
破解總分支協同難題：數據中臺如何反哺一線？AI能力如何嵌入現有考核體系？  
構建“技術-業務-管理”鐵三角：明確中高層在AI轉型中的角色分工與決策地圖  
5、課程價值承諾：  
不講虛概念：所有內容經10+銀行項目驗證，拒絕“大模型萬能論”，聚焦投入產出比可控的剛需場景  
不做搬運工：*披露頭部銀行AI落地細節（如平安銀行客戶分群因子庫、招行商機管理算法邏輯）  
不留落地鴻溝：隨課附贈《零售銀行AI能力診斷表》《雙輪驅動實施路線圖》，現場制定行動清單  
這不是一場未來趨勢研討會，而是一次AI能力武裝實戰  

【課程大綱】
一、戰略破局：AI時代零售銀行的“變與不變”
1、零售銀行底層邏輯重構
BANK4.0核心特征：大模型驅動的“客戶-數據-策略”閉環  
案例對比：平安銀行AI中臺（數據治理） vs 招行“W+”策略引擎（大模型應用）  
雙輪驅動模型：大數據（精準決策） × 大模型（動態優化）  
工具：客戶價值分層模型（RMF+AI動態修正）  
2、直面零售銀行經營六大核心痛點
痛點一：獲客難如拓荒，流失快如流沙  
癥結：場景金融/開放銀行落地難，獲客成本飆升 ；缺乏體系化經營，陷入“拓客-流失-再拓客”死循環  
AI+大數據破局點：  
生態數據鏈建模（如園區/政務場景嵌入）  
 MGM社交關系大模型挖掘（鏈式傳播替代單點獲客）  
痛點二：海量客戶在手，經營無從下口  
癥結：百萬級客戶依賴人海戰術，線上渠道割裂；觸達效果“黑箱化”，資源投入與產出脫鉤  
AI+大數據 破局點： 客戶全生命周期AI策略庫（首面/蜜月期/長尾分層策略） ；渠道融合效果歸因模型（解決評估難題）  
痛點三：公私聯動斷點多，價值輸送卡脖子  
癥結：  對公與零售數據孤島，鏈式輸送機制缺失 ；高凈值客戶企業資源挖掘不足  
AI+大數據破局點： 企業-員工-家庭的人家企社鏈式經營構建   
痛點四：數據洞察紙上談兵，策略設計空中樓閣  
癥結： 數據分散、工具缺失，為洞察而洞察  ；總行策略“管控式下發”，脫離一線實戰  
AI+大數據破局點：  動態客戶分群模型（RMF+AI實時修正） ；策略圖譜生成器（總行框架+支行個性化調優）  
痛點五：精準營銷與批量經營“左右互搏”  
癥結：人海戰術成本高，精準營銷覆蓋窄 ；投入產出比失衡，不敢All in數字化  
AI+大數據破局點： 人機協同最優解算法（確定人工/AI分工邊界）  ；智能批量觸達系統（如招行商機平臺邏輯）  
痛點六：一線深陷“雙重擠壓”，總分支協同失效  
癥結：  一線背負KPI+數字化任務，獲得感缺失 ；總行管控模式僵化，分支經驗難反哺  
 AI+大數據破局點： 數字化減負三板斧： （智能工作臺、策略經驗萃取平臺、敏捷作戰單元（總行AI中臺+分支策略工坊）  

二、智能經營：大數據+大模型落地三階段
1、精準拓客：場景生態的AI化改造：  
生態融合：中信銀行AI+大數據獲客模型（數據埋點+需求預測）  
MGM裂變：大模型社交關系鏈挖掘（傳統轉介→鏈式傳播）  
抓黏提策略：平安銀行全渠道AI漏斗（埋點數據實時調優）  
2、存量掘金：全生命周期的AI運營   
首面經營：智能畫像+斷點修復（招行“風鈴體系”實戰）  
蜜月期經營：多波次AI策略庫（動態權益推薦算法）  
客群微細分：平安私行客群標簽體系（1000+因子挖掘）  
私域運營：企微SCRM+客戶成長體系（招行M+會員AI推薦）  
3、策略引擎：從經驗到AI驅動  
數據洞察（客戶指標/模型因子/支行實戰）  
策略生成（民生銀行“策略圖譜”拆解）  
智能觸達（招行商機管理平臺邏輯）  
動態迭代（AI效果評估模型）  
工具：生成式AI在活動策劃/話術設計中的應用  

三、渠道革命：人機協同新戰場
1、手機銀行：埋點數據驅動的智能運營  
內容/活動AI生成器（中信銀行埋點策略實戰）  
2、網點轉型：AR數字員工+生態熱力圖  
案例：平安銀行“智慧網點”周邊商戶聯動模型  
3、遠程銀行：大模型賦能的空中部隊  
智能外呼（語義理解+情緒檢測）  
案例：招行網絡經營中心私行客戶遠程經營  

四、組織進化：敏捷型銀行實戰指南
1、管理革命：數據驅動的三級作戰體系  
總行（AI中臺）→分行（策略工坊）→支行（智能工作臺）  
案例：平安銀行“AI督戰系統”（過程管理數字化看板）  
2、公私聯動破局：產業圖譜+鏈式經營  
企業財資管理AI方案（數據共享/交叉銷售預測）  
工具：對公零售客戶關系挖掘算法  

五、實戰演練：5×5工作法AI升級版
1、AI加持的敏捷作戰閉環  
精篩（客戶分群AI模型）→ 分發（智能任務路由）→ 觸達（多模態溝通）→ 復盤（自動歸因分析）  
2、沙盤推演：老年客群經營全流程設計  
步驟：數據清洗 → 標簽生成 → 策略匹配 → 渠道觸達 → ROI預測  
工具：大模型策略設計平臺（現場演示）  

銀行零售改革轉型培訓