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AI赋能零售业务:从工具到场景的全链路应用

发布时间：2026-10-31 10:12:50 最近访问：2026-10-31 10:12:50

《AI赋能零售业务：从工具到场景的全链路应用》

【课程背景】

零售条线最贵的是时间。一页客户洞察磨一下午，一份配置建议书翻半天产品库，一场沙龙从主题到PPT熬一周，到期名单还没打完电话，新指标又压上来。2025年8月国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，把智能体应用写进国家目标；银行的大模型早已从"能不能用"转向"谁用得深"，可一线多数人的用法还停在随便问两句，问出来的东西不敢给客户看。

这门课按认知、工具、场景、合规四级递进：先讲透AI的能力边界，再用RTFQ框架和深度追问把输出从六十打磨到九十，接着把DeepSeek、豆包、千问、WorkBuddy、ima按任务类型配好，最后进零售主战场，把拜访洞察、沙龙策划、朋友圈、资产配置、客户分层、话术异议六个场景逐个拆成动作，每个都用学员自己的客户练一遍。

课程主旨：AI不替客户经理做判断，但能把判断之前的九成苦活干完。

【课程收益】

1.建立AI能力边界的清醒判断：用"能力沙盘"分清五类可托付的活与三类必须自己扛的事，关键判断、责任承担、人情冷暖不外包，也不逼AI干它干不了的活。

2.掌握RTFQ四要素提问框架：角色、任务、格式、约束练成肌肉记忆，一条提示词出来的是能直接改用的初稿，同一件事从返工三次变成一次成型。

3.学会深度追问与反向验证：用三轮回炉法把六十分的草稿推到九十，幻觉、错数字、逻辑漏洞在交出去之前就被挑出来，AI生成的东西敢给客户看、敢进汇报。

4.打通两类工具的任务适配：对话式按推理、通用、搜索分工，智能体按自动化办公、全场景办公归位，DeepSeek、豆包、千问、WorkBuddy、ima各就各位，不再拿错工具白费半天。

5.习得零售高频场景的AI打法：拜访洞察一页纸、沙龙策划、朋友圈私域、资产配置建议书、客户分层维护、话术异议库，每个场景落地实操，回岗第二天就能用。

6.会用"三不一必须"守住合规红线：不贴源数据、不传机密文件、不全信答案、必须脱敏与授权，知道哪三种用法最容易被查到，AI用得放心也经得起检查。

【课程特色】

1.认知、工具、场景、合规四级递进，一层咬一层：先讲透AI是什么、边界在哪，再配工具箱，然后进零售主战场，末章守红线，不会出现学完工具不知道往哪用。

2.零售场景全部用学员自己的客户跑一遍：讲师示范、学员动手，讲一个练一个，练完当场对。

3.不押单一工具，按任务类型配工具箱：推理找DeepSeek、陪练找豆包、查资料找千问、动手执行找WorkBuddy、沉淀知识找ima，一样活配一样家伙，学员不被某个软件绑死。

4.合规单独成章，把"三不一必须"落成动作：不贴源数据、不传机密、不全信答案、必须脱敏授权，每条配银行场景下的处置办法，红线在哪、踩了会怎样，讲清楚。

【课程对象】零售条线客户经理、团队长、营销主管、支行长

【课程时间】1 天（6 小时）

【课程大纲】

一、为什么银行今天必须拥抱AI

1.AI发展历程

l规则引擎 → 机器学习 → 深度学习 → 大语言模型 → 智能体

2.银行业AI应用现状

l为什么银行人要使用 AI

lAI 未来在银行业发展方向

3.国家对于AI的支持力度

二、AI的底层逻辑与提示词工程

1.AI的能力本质：概率预测

2.AI的能力沙盘：AI擅长什么、力不从心什么

Ø擅长：写作、总结、检索、数据分析、代码

Ø力不从心：关键判断、责任承担、人情冷暖

3.大模型的幻觉（为什么会编造）

4.入门诊断：为什么你用不好 AI

5.RTFQ精准提问框架：

lR-角色：给它装上职业眼镜

lT-任务：拆到不能再拆

lF-格式：定骨架，别写散文

lQ-约束：正向指令替代负向约束

lRTFQ提示词模板，拿来就用

Ø围绕高净值客户用RTFQ撰写客户洞察提示词

6.深度追问与反向验证：将AI输出从60分打磨至90分

7.避坑指南：提示词设计的六类高频错误

三、主流AI工具矩阵——AI工具箱

1.对话式 AI 工具及使用场景

l推理型AI：deepseek（深度推理主力，适合分析判断类任务）

l通用型AI：豆包（语音交互与角色扮演，适合模拟对话和快速创作）

l搜索型AI：千问（联网搜索与文件处理，适合查信息、读材料）

2.智能体 AI 工具及使用场景

l自动化办公：豆包工作

l全场景办公：workbuddy

3.银行人的知识库体系构建

lima 知识库：知识库的创建与分类

Ø实操：建立零售产品库，并实现文档存入与调用验证

四、WorkBuddy 基础入门

1.WorkBuddy 与大模型的核心差异

2.安装配置与界面导览

3.三种工作模式：

lCraft（直接执行）、Plan（先出提纲待确认）、Ask（只讨论不执行）

4.核心功能模块

lSkill：可复用任务单元

l专家系统：跨领域专家团并行协作

l连接器：企查查 / ima / 腾讯会议等几十种 MCP 对接

l记忆系统：三层记忆，个人规范一次交代、长期复用

l多模态生成：图片 / 视频 / 3D

5.文件处理与定时任务

l文件系统操作：读取、生成、整理

l手机小程序远程指挥：远程派活、盯进度、收文件

l自动化定时任务

Ø实操：定制一个自动化任务：每天早上 8：00 获取最新金融市场、银行业等最新动态和消息

五、AI办公矩阵——日常事务性工作提效

1.场景一：指标数据分析及汇报材料书写

l用AI清洗业务数据，生成趋势图+异常点+分析结论

l产出：数据分析初稿 +配套图表 + 汇报 PPT

2.场景二：制度文件（产品文件）解读

l解读制度文件或操作手册，提炼要点+生成执行清单

l产出：新规解读+落地执行清单

3.场景三：公文/报告/请示/总结等起草文案

l按行内公文体例要求起草通知/报告/请示/总结

l按行文档模板要求起草通知/报告/请示/总结

l产出：行内格式要求文件

4.会议纪要：转写会议录音，形成会议纪要

l实时生成会议纪要或其他要求报告文件

l已有材料梳理成为会议纪要或报告

l产出：会议纪要

六、AI 赋能零售条线场景化营销提效

1.场景一｜拜访前客户信息与商机洞察一页纸+角色陪练

AI 功能	具体做什么	产出物
信息整合	把客户职业、资产、持有产品、历史交易、近期行为汇总成结构化画像	客户画像卡
商机识别	按客户特征对照产品线，判断潜在需求点（他行到期、大额闲置、家庭生命周期变化）	商机点清单
切入话术	生成拜访第一句话，按客群语气定制	开场白话术
提问清单	生成拜访该问的几个关键问题	提问清单
一页纸排版	把以上内容压成可打印、可手机查看的一页纸	一页纸成品
角色陪练	AI 扮演客户，陪客户经理练对话，真实营销	陪练

2.场景二｜设计一场沙龙活动（方案设计 + PPT 制作）

AI 功能	具体做什么	产出物
主题策划	按目标客群和营销目标生成沙龙主题、名称、定位	沙龙主题方案
流程设计	排签到、暖场、主讲、互动、成交的时间轴与环节	活动流程表
邀约话术	分客群生成邀约短信、微信文案	邀约话术
PPT 制作	大纲、逐页内容、配图建议一条龙生成	沙龙 PPT
物料清单	生成签到表、座位表、礼品、物料清单	物料清单
主持脚本	主持人串词、主讲人逐字稿	主持逐字稿
话术+异议	根据受邀客群和产品特征预设挽单话术+异议处理	挽单话术+异议处理库

3.场景三｜朋友圈私域运营（表格 + 文案 + 图 + 视频）

AI 功能	具体做什么	产出物
内容日历	按 631 法则生成一周或一月的内容排期	排期表格、行事历
文案生成	分客群、分场景生成朋友圈文案	文案库
配图生成	按文案生成配图	配图
视频生成	按主题产出视频或者数字人	视频

4.场景四｜资产配置建议书

AI 功能	具体做什么	产出物
需求诊断	从客户信息判断风险偏好、资金期限、流动性需求	诊断结论
资产配置	根据我行产品库内容，生成资产配置初稿	资产配置初稿
大白话翻译	把配置方案翻译成客户听得懂的话	大白话版本
建议书排版	输出成一份可打印的建议书	建议书成品

5.场景五｜客户分层维护体系

AI 功能	具体做什么	产出物
分层模型搭建	按 AUM、贡献度、潜力、活跃度把客户分成几层	分层模型
每层标准动作	每层客户维护什么频次、什么内容、走什么渠道	维护标准表
差异化权益	每层配什么权益、什么服务，值与不值一眼看清	权益配置表
维护话术	每层的联系话术、关怀话术、邀约话术	分层话术
流失预警	从交易变化里挑出有流失苗头的客户	预警名单

6.场景六｜话术库与异议处理库

AI 功能	具体做什么	产出物
开场白生成	分客群、分产品生成开场白	开场话术
异议应对	把客户可能的拒绝理由列全，逐个给应对	异议应对表
挽单话术	客户说要考虑、比价、再想想时怎么接	挽单话术
电话外呼脚本	开场三十秒、通话流程、挂断前的约定	外呼脚本