夜雨聆风
AI 浪潮下的新机遇——AI 产业链分析与客户营销实战培训
第一讲：区域新兴行业概览与政策解读
一、当前宏观经济政策最新解读【话题点】
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
1：规模驱动 → 价值驱动
2：传统产业 → 新兴产业
3：普惠增量扩面 → 普惠提质增效
4：线下人工 → 数智全流程
5：单一信贷 → 综合产业金融
6：被动风控 → 主动预警风控
7：同质化竞争 → 差异化特色经营
（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）
（3）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
（3）普惠金融政策
普惠小微贷款支持工具 + 融资担保
第二讲：AI行业变化与未来发展趋势
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
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。 |
三、未来三年讲给企业的6大趋势
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 |
四、2026年下半年AI算力+电力带动的上下游产业机会（即客户经理营销场景）
（1）PCB（案例分析：资本市场活跃——PCB企业投贷联动综合服务）
（2）液冷（案例分析：授信场景多元化——从存量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场景
一、产业基础底盘：从区域集群看营销机会
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 |
二、AI+纺织印染：从经验工艺到数据工艺
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 | |
|
三、AI+精细化工/新材料：从安全环保到配方创新
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。 |
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。
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
第四讲：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”
输入源：
任务：
输出：
动作：
边界：
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
重要数据来源 | 重要政策总揽 | 网站链接 |
Stanford HAI | AI Index 2025 | |
McKinsey | State of AI 2025 | |
国务院 | “人工智能+”行动意见 | |
工信部等八部门 | “人工智能+制造”专项行动 | |
国家发改委 | 储能电站发展前景 | |
新华社 | PCB行业政策 | |
STL Partners | 数据中心液冷趋势 |
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