科技、数据、AI三箭齐发,助力银行零售客户经营
【课程编号】:NX46328
科技、数据、AI三箭齐发,助力银行零售客户经营
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【所属类别】:客户关系管理培训
【培训课时】:可根据客户需求协商安排
【课程关键字】:客户经营培训
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课程背景:
在利率市场化与数字化浪潮的双重冲击下,银行零售业务的“跑马圈地”时代已然终结。我们正面临一个“客户主权”的新纪元:增量客户获客成本高企,存量客户价值沉睡难唤醒,传统打法彻底失效。未来的赢家,绝非产品更丰富的银行,而是更懂客户、并能通过科技、数据与AI将这种“懂”转化为极致个性化体验的银行。本课程旨在为您揭开领先银行与互联网巨头如何融合金融本质与科技思维,实现客户经营范式革命的神秘面纱,为您的业务增长找到第二曲线。
这是一堂为银行零售业务领军者与核心团队量身定制的“涅槃”课程。课程由一位兼具20年银行零售与互联网大厂金融板块实战经验的专家领衔,首次系统性解析如何将“银行的稳健”与“互联网的敏捷”进行基因级融合。我们将深度解码平安的“科技赋能”与招行的“服务引领”双螺旋DNA,并原创性提出“客户经营北斗七星模型”与“AI驱动客户跃迁引擎”,不仅带给您战略层面的顶层思考,更提供一套涵盖组织变革、数据应用、AI实战、公私联动的完整战术地图与工具包,助您彻底打破增长瓶颈。
课程收益:
赢得未来路线图:获得一套清晰的、可执行的零售数字化转型“实施路径图”,避免盲目投入与试错。
解锁增长新引擎:掌握数据驱动客户经营的核心能力,实现存量客户AUM提升的可行路径
重塑组织战斗力:学会如何打破部门墙,设计赋能型组织与协同机制,让前线部队获得“科技+数据”的立体火力支援。
沉淀自身方法论:带走一套包括“客户分层跃迁模型”、“客户体验地图”、“AI赋能清单”在内的独家管理工具。
从“经理”到“总监”的思维跃迁:构建技术理解力、数据决策力、生态整合力,拥有领先同行的全局视野和战略深度。
获得一套“拿回去就能用”的核武器:掌握精准获客、客户防流失、价值提升的具体战术、话术与工具,次日即可部署团队实践。
解决长期困扰的实际难题:带着您最棘手的业务问题来,在课程中获得专家的针对性指导与同行的高能碰撞,带着解决方案离开。
成为组织内部的“变革领袖”:成为兼具金融专业与互联网思维的“双栖人才”,在银行转型中占据价值高地。
课程对象:
总行:分管零售行领导、零售金融部、网络金融部、私人银行部、数据部负责人及核心骨干;分行:分行零售分管行长、零售部总/副总经理、支行行长、客户经理团队负责人;一线:精英客户经理、理财经理
课程方式:
专家讲授+案例剖析+互动工作坊/实战演练;深度融合招行、平安等标杆案例深度解码与学员自身业务痛点的现场研讨,确保学以致用
课程大纲
第一篇:案例篇
第一讲:从中国银行业“零售双雄”案例说起
导语:他山之石,可以攻玉
一、欢喜:成功时的样子
1. 平安银行、招商银行最近一期年报
2. 行业研究报告《中国银行业零售业务发展状况》
实战演练:用AI通读和提炼平安银行和招商银行零售业务发展状况、零售客户经营的特色措施
二、因果:为什么会成为这个样子
——战略初心
1. 招商银行:打造有特色、最好的商业银行;服务立行;金融+科技
2. 平安银行:更领先的现代商业银行;科技赋能、综合金融
三、法门:采取了哪些关键的措施
1. 核心抓手
1)招商银行:客户体验+品牌,修路
2)平安银行:科技驱动+综合金融,造车
2. 生产力(工具/方法)
1)招商银行:APP为王(精细化的客户分层经营)
2)平安银行:AI BANK(大数据驱动的精准营销)
3. 生产关系(组织/机制)
1)招商银行:“一体两翼”战略协同,“因您而变”的服务文化
2)平安银行:“零售条线事业部制”、“赛马”机制
4. 考核激励
1)招商银行:相对均衡(质量和长期性)
2)平安银行:极致量化(指标具体、结果导向、绩效挂钩)
5. 集团资源
1)招商银行:依赖自身力量发展
2)平安银行:深度依赖集团资源
四、缘起:如何想到这个关键战略
1. 招商银行:早醒的“先行者”
——对公业务同质化、利差收窄、一卡通、一网通、零售蓝海、服务高端
2. 平安银行:破局的“颠覆者”
——对公业务不良爆发、被逼零售杀出重围
五、顿悟:从两个案例中我们提炼出什么结论
1. 从“双雄”提炼出来的“北斗七星”关键要素集
1)定力(战略决心)
2)画像(数据洞察)
3)兵器(产品与科技)
4)路径(客户旅程)
5)燃料(内容与活动)
6)引擎(组织与考核)
7)舵手(人才与能力)
2. 给其他银行的启示
工具:“四合院”模型
1)北房(正房):战略与文化——“家主”
2)东厢房:产品与科技——“库房与工具”
3)西厢房:组织与机制——“家规与账房”
4)南房(倒座房):客户与渠道——“大门与客厅”
5)院子中央:客户体验——“庭院”
第二篇:澄清篇
第二讲:零售客户经营的职责边界和工作内容
导语:零售客户经营,就是围绕“客户”这个中心,在“数据”和“合规”的轨道内,通过“策略”、“触达”和“组织”手段,最终实现“客户价值”与“银行价值”双赢的所有活动的集合
一、零售客户经营的目标体系——心圆模型
1. 核心层:核心商业目标-盈利与增长
1)提升客户的价值贡献RBP(单笔业务创造的收入、一定周期内创造的所有收入总和)
2)降低经营成本(数字化和自动化的应用;精准营销降低获客成本和挽留成本)
3)控制风险(精准风险定价、风险提前识别、避免最终风险)
2. 中间层:关键战略目标-构筑护城河
1)提升客户资产规模AUM
2)提升客户粘性和忠诚度
3)扩大高质量客户基础
3. 基础执行目标-客户互动
1)打造极致的客户体验
2)建立深度客户信任
3)实现精准的需求匹配
二、银行零售客户经营工作主要内容
1. 数据与洞察-经营的“大脑”
2. 产品与策略-经营的“武器库”
3. 渠道与触达-经营的“四肢”
4. 价值与关系-经营的“灵魂”
5. 组织与保障-经营的“血脉”
三、互联网思维下的客户经营启示
1. 传统银行:更关注“核心商业目标”;互联网思维:更关注“基础执行目标”
2. 指标关注点:从存款金额. 销售额转变为同时关注日活、月活、留存率、转化率
3. 对客户视角:从“客户即账户”转变为“客户即资产”,全方位需求满足
4. 合作模式:从“一次性买卖”转变为“长期客户关系经营”
5. 客户跃升:从“静态价值变现”转变为“客户价值培养”
第三讲:科技、数据、AI三剑客在零售客户经营中的应用
导语:科技、数据、AI讲客户经营从一门“艺术”变成一门“科学”;将传统的“经验驱动、关系驱动、撒网式”经营模式,升级为“数据驱动、算法驱动、精准式”智能经营模式
一、核心作用
1. 科技的核心作用
1)传统角色:后台支撑系统、业务线上化
2)新角色:前台创新引擎 APP、小程序、API,直接触达和服务客户
2. 数据的核心作用
1)传统角色:事后记录的“账本”静态报表
2)新角色:事前感知的“雷达”,决策和行动的“燃料”
3. AI的核心作用
1)传统角色:概念及初级应用(客服机器人)
2)新角色:超级大脑、自动化手臂(预测、决策、生成内容)
二、实际应用
1. 获客:从“广撒网”到“精准狙击”
1)数据驱动的精准广告
2)智能推荐引擎
3)网点智慧厅堂
2. 提升:从“被动等待”到“主动引导”
1)自动化营销流程
比如:新户开户-自动触发“新手任务”-自动发放奖励-推荐关联产品
2)AI智能客服引导:比如:新手登陆APP-主动问候-探寻需求-引导至目标功能
3. 留存与价值提升:从“单向推销”到“双向互动”
1)360度客户视图与智能预警:整合数据形成客户统一视图、预警流失、捕捉价值机会
2)个性化推荐与智能营销:猜你喜欢、推荐下一步最佳行动,改变“凭直觉”模式
3)智能投顾:基于算法和现代投资理论,进行个性化推荐
4)AI内容生成:自动生成千人千面的营销文案、营销活动
挽留:
1)流失预测模型:提前预测、探查原因
2)自动化挽留体系:低危客户、高危客户、挽留方案
三、组织落地
1. 文化先行:从“领导决策”到“数据决策”
2. 基础设施:建设“数据中台”和“AI中台”
3. 组织变革:成立“垂直型”敏捷团队
4. 人才升级:培养“双栖”人才
第四讲:银行零售客户经营的核心模型体系
导语:工欲善其事,必先利其器。
一、客户生命周期模型(Customer Lifecycle)
作用:从时间维度描绘了客户与银行关系从开始到结束的完整旅程
1. 核心阶段
获客(Acquisition) → 提升(Activation) → 成熟(Retention) → 衰退(Deterioration) → 流失(Churn/Atrition)
2. 银行应用
1)获客:新户开卡、存款、理财首购
2)提升:引导客户从单一产品用户变为多产品用户
3)成熟:客户贡献稳定、资产提升(AUM)、忠诚度高(NPS评分高)
4)衰退:客户资产下降、交易频率减少、产品到期后不再续购
5)流失:账户注销、资产全部转出
价值:战略地图,识别客户所处的阶段,并采取相应的经营策略
二、客户分层模型(Customer Segmentation/Tiering)
作用:用于识别并差异化服务最有价值的客户
1. 经典模型:RFM模型(及其银行变种)
1)R(Recency)-最近一次交易时间:客户多久没来了?(存款、理财、交易)
2)F(Frequency)-交易频率:客户多常来?(如手机银行登录次数、转账支付频率)
3)M(Monetary)-交易金额/资产规模:客户有多少钱?(AUM、信用卡消费额)
2. 银行应用
根据RFM分数将客户分为八大象限:
1)重要价值客户:最近有交易,交易频繁,资产雄厚。超级VIP和基石客户
2)重要保持客户:最近有交易,金额大,但不常来往。事件驱动型客户
3)重要发展客户:最近活跃,互动频繁,但当前价值不高。年轻潜力客群或薪资客户
4)重要挽留客户:资产高,历史上很活跃,但最近很久没来了。高流失风险预警信号
5)重要回流客户:资产很高,但很久不交易、不互动。主账户转走,留下闲置资金
6)一般价值客户:最近有交易,但频率低、金额小。新客户或沉睡唤醒初期客户
7)一般保持客户:经常有小额交易,但近期不活跃,价值不高。习惯性低频用户
8)完全流失客户:三个维度都很低。基本可以判定为已流失客户
3. 差异化策略
1)私行客户(超高净值):专属投顾、非金融增值服务、线下深度关系维护
2)财富客户(高净值):理财经理1V1服务、产品定制、优先通道
3)大众富裕客户:智能投顾、客户经理小组服务、线上化运营为主
4)长尾客户:完全线上化、自动化、低成本服务,挖掘有潜力的客户向上输送
价值:实现精细化资源分配和精准营销,提升投入产出比(ROI)
三、NPS(Net Promoter Score,净推荐值)模型
作用:衡量客户忠诚度和口碑的黄金指标
核心问题:您有多大可能愿意将我们的银行/产品推荐给您的朋友或同事?(0-10分)
1. 客户分类
1)推荐者(Promoters,9-10分):忠诚度高,会重复购买并推荐他人
2)被动者(Passives,7-8分):满意但不忠诚,容易被竞争对手吸引
3)贬损者(Detractors,0-6分):不满意,可能损害品牌形象
4)NPS计算公式:NPS=(推荐者百分比-贬损者百分比)*100
2. 银行应用:在关键旅程后触发调研
价值:将抽象的“客户感受”转化为可衡量、可管理的指标,并驱动内部流程优化
四、海盗指标模型(AARRR)
1. 获客(Acquisition)
2. 激活(Activation)
3. 留存(Retention)
4. 收入(Revenue)
5. 推荐(Referral):MGM(Member Get Member)
五、客户旅程地图(Customer Journey Mapping)
作用:用于诊断和优化客户体验。
1. 核心要素
描绘客户为实现一个目标所经历的所有触点(Touchpoints)、动作(Actions)、想法(Thoughts)和情绪(Emotions)
2. 银行应用
1)绘制“贷款申请”旅程
2)识别“痛点和爽点”
3)组建跨部门小组(科技、风险、业务)共同优化旅程,消除痛点,复制爽点
价值:打破部门墙,统一以客户体验为中心进行流程再造和优化,是推动数字化转型的利器
第三篇:实操篇
第五讲:构建适应高质量零售客户经营的组织生态
导语:生根落地
一、银行零售客户经营参战部门:战国“七雄”
1. 零售银行部/个人金融部:“总参谋部”
2. 网络金融部/数字金融部“空军”
3. 财富管理部/私人银行部:“特种部队”
4. 信用卡中心:“先锋军”
5. 客户体验部:“战地医生”
6. 数据管理与应用部门:“情报局”
7. 分行及支行网点:“地面部队”
二、银行零售客户经营参战岗位:龙生“九子”
1. 战略与决策层
1)首席客户官(CCO / 零售业务总裁):客户终极守护者 & 经营总指挥
2. 核心作战单元(“特战队”模式)
2. (敏捷)产品经理:(“特战队队长”)
3)客户增长经理 / 营销运营经理:“精准打击指挥官”
4)客户数据分析师/科学家:“团队的眼睛和大脑”
3. 能力支持平台(“军火库”)
5)数据中台团队:“数据弹药工厂”
6)技术中台团队:“技术兵器工厂”
7)客户体验治理团队:“体验的守护神”
4. 一线执行单元(“神经末梢”)
8)全栈客户经理 / 关系经理:“客户的CEO”
9)对公条线协同专员(关键新增岗位):“公私联动的枢纽”
组织设计工作坊:学员分组,基于所在银行的实际情况,设计一个面向“新市民”客群的联合小组,画出组织架构,定义核心岗位和职责,并阐述如何与对公、科技部门协作
第六讲:实战场景推演:4个实战场景
导语:学而不用非君子
实战场景一:新增客户和存量客户经营
1. 认知更新
1)定位:新增客户是“流量”、存量客户是“留量”
2)“双轨”交汇融合
a将新增客户迅速转化为活跃的存量客户(通过有效的激活策略)
b让满意的存量客户成为推广员(通过转介裂变带来新增客户)
3)“新增-存量”螺旋模型:获客→活客→留客→悦客→再获客
2. 新增客户和存量客户分开经营的原因和意义
1)目标不同
a新增客户经营:“开源”
b存量客户经营:“节流”与“增值”
2)成本结构不同
a新增客户:高成本、高投入(营销费用、渠道费用、开户成本)
b存量客户:低成本、高回报(已有信任基础、数据积累,边际服务成本低)
3)策略核心不同
b新增客户“价值主张”和“转化效率”
b存量客户:“客户体验”和“深度需求挖掘”
4)考核指标不同
b新增客户:获客成本、新增客户数、首购产品率
b存量客户:客户流失率、客户活跃度、产品持有数、交叉销售率、客户终身价值
3. 新增客户经营
1)渠道策略:全域精准触达
线上公域(流量池)、线下网点(体验场)、转介裂变(信任链)
2)产品策略:打造“钩子”产品
——设计低门槛、高价值、体验好的入门产品,降低决策成本
3)转化策略:极致简化流程
a线上:支持一键开户、人脸识别、信息预填
b线下:实现“一分钟开卡”
4)数据策略:归因与优化
——建立渠道归因模型,清晰计算每个渠道的获客成本和转化效率,从而将预算投向ROI最高的渠道,持续优化“飞轮”效率。
4. 存量客户经营
1)客户洞察:基于数据的分层分群
工具:“RFM模型”和“客户生命周期模型”
a高价值高活跃客户(重要价值客户):聚焦“防流失”和“尊享服务”
b高价值低活跃客户(重要保持客户):聚焦“防流失”和“激活”
c低价值高活跃客户(重要发展客户):聚焦“价值提升”
d低价值低活跃客户(一般维持客户):聚焦“低成本批量运营”
2)核心策略
——Next Best Action(NB)——下一个最佳行动
3)体验优化:打造“MOT”关键时刻
——服务体验/权益体验/情感体验
4)联动策略:打通“公私联动”
岗位设置:“公私联动专员”
实战任务:“客户经营”工作坊,分别设计一套针对本行新增客户和存量客户的经营方案
实战场景二:零售客户分层常见模型
1. 资产规模分层
2. 生命周期分层
3. 价值潜力分层(RFM模型)
4. 综合标签化分群
实战任务:看数据、找纬度、给客户分层(数据另行准备)
实战场景三:客户层级跃升——四轮驱动模型
1. 产品与服务驱动:吸引力
具体举措:设计差异化、有梯度的产品与权益(专属产品、升级礼遇)
2. 科技与数据驱动:洞察力
具体举措:精准识别客户跃升机会点(大数据预警跃迁信号、推荐下一个最佳行动)
3. 活动与实践驱动:催化力
具体举措:抓住关键时机(生命周期事件、营销活动)
4. 人际关系驱动:信任力
具体举措:客户经理专业赋能(专业化顾问、个性化关怀)
四者关系:产品权益是诱饵,科技数据发现机会,活动事件创造节点,人的关系最终临门一脚,完成信任转化。
实战任务:“跃升”工作坊
本次课程交付物:
《银行零售客户经营百宝书:从战略到执行》
《零售客户跃迁实战工具包:模型、话术、案例集》
《XX银行客户经营方案完整范例》
江老师
江浔楷老师 金融数字化落地专家
22年银行/金融科技公司实战经验
中级经济师
山东财经大学产业导师
多层级成长:跨越网点、支行、省分行、总行
【传统银行→金融科技→数字化转型→AI落地】
曾任:某全国行股份制银行丨数据资源部、总经理助理
曾任:平安金融壹账通(上市金融科技公司)丨高级运营总监
曾任:中国工商银行总行丨高级经理
曾任:中国工商银行湖北省分行丨客户经理
多技术科研:数字化转型科研成果/技术输出
→1部专著:参与行业首部数据资产入表专著《数据资产入表全流程解析》;
→2项发明专利:《一种金融行业数据标准对标的方法、系统、设备及介质》《元数据管理方法、系统、设备及存储介质》
多维度认可:获得多项高含金量奖项
→荣获中国人民银行颁发的“金融科技发展奖”三等奖
→获得工商银行总行颁发的“产品创新奖”
→被中小银行互联网金融联盟评为“最具魅力讲师”
→入选中国下一代教育基金会年度微公益个人优秀案例
多银行实践:为多个银行实现数字化转型提升
→中国工商银行:策划“人脉挖宝”活动,开创社会化营销先河;获客成本0.22元/人,获评《每日经济新闻》年度最佳案例等十多项年度大奖;
→恒丰银行:主导数字化赋能平台矩阵,带领团队搭建“模型工场、BI数据分析平台、自主用数平台、数字化协作平台”四大数字化底座,支撑全行业务条线数据驱动转型;优化住房按揭贷款系统,建立线上审批机制,业务办理周期缩短2/3,推动业务规模从30亿突破百亿;
→平安金融壹账通:带领团队研发“智能外呼、用户画像、在线代理人”等工具,为40多家中小银行提供全链路智能营销解决方案;
擅长领域:金融科技、金融数字化、人工智能等前沿技术,全面赋能银行前中后各环节、总分支各层次业务;策划和组织基于社交媒体的互联网营销;银行零售客户全生命周期经营;银行大型线上线下对外发布、论坛、大赛等活动的策划和现场组织;单位新员工快速融入及个人发展路径规划和设计……
实战经验:
江浔楷老师拥有22年银行/金融科技公司实战经验,从银行基层网点业务筑基逐步跨越到总行数字化转型落地实践,兼具业务、技术、数据三视角,为多家银行从“点-线-面”全域赋能金融科技创新与数字化转型实践,做到“干一行,行一行;一行行,行行行”。
✔【点-单点获客工具创新】——中国工商银行总行
01-【1个社会化营销先河开创】:策划“人脉挖宝”活动,开创银行业社会化营销先河,吸引200万客户、120个国家和地区参与,获客成本0.22元/人,获评《每日经济新闻》年度最佳案例,获得年度社会化营销奖项10余项;
02-【3大平台落地+3大自媒体矩阵】:参与筹建总行互联网金融营销中心,参与“融e购、融e联、融e行”三大平台从0到1落地,构建“支付+投资+融资”三大业务条线,上线“工银e支付、手机银行理财模块”等7大核心产品;策划搭建“丁丁创e、融e说、赵说不误”三大自媒体矩阵,实现H5、图文、音频立体传播,官方微博粉丝从0增长至619万,获中国下一代教育基金会“微公益大奖”;
03-【2万家网点营销系统建设+8条资源线打通】:参与工行母品牌及子品牌架构梳理,升级2万家网点营销传播系统建设,整合网点电视、显示屏、海报等资源,实现宣传素材自动化管理与效果监测,推动品牌传播效率提升;整合个人金融、公司业务、信用卡等8大条线资源,制定年度整合营销方案,统筹亿元级营销预算,实现全行营销活动ROI提升;
✔【线-营销全线模式创新】——平安金融壹账通
01-【30+大营销工具创新+获客模式创新】:开发智能营销产品线,带领团队研发“智能外呼、用户画像、在线代理人”等工具,为贵阳银行、乐山银行等40多家中小银行提供全链路智能营销解决方案,其中鄂州银行用户画像项目使客群精准度提升60%,乐山银行睡眠客户唤醒率达35%;整合电信运营商流量资源,探索“运营商数据+金融科技”获客模式,助力单一北区放款量达东/南/西区总和2倍;
02-【40+中小银行流量支持】:发起“中小银行流量资源池”项目,对接电信部门千万级C端用户,通过API接口实现流量精准导流,项目入选公司年度重点投资计划,为40多家中小银行提供流量资源支持。
✔【面-银行数字化全局落地创新】——恒丰银行
01-【银行数字化转型顶层设计】:参与全行“十四五”战略规划,参与完成全行数字化转型顶层设计,主创全行文化体系数字化表达式,主责“建设一流数字化敏捷银行”战略发布会,开启全行数字化转型序幕;
02-【业务数据驱动转型支撑】:牵头搭建“模型工场、恒数BI、自主用数平台、丰秘协作平台”四大数字化底座,实现模型管理、数据供应、分析决策、流程协作全链路数字化,支撑全行业务条向数据驱动转型;牵头“创新马拉松、建模大赛、恒心活化大赛”三大赛事,培育数据人才,形成可复用数据模型,推动数据资产从技术工具向业务赋能转化;
03-【金融产品敏捷落地+流程数字化改造】:推动花呗落地项目,28天完成系统对接、风控模型嵌入及业务上线,成为蚂蚁集团同类合作中效率最高案例,该产品成为部门贷款余额最重要的支撑;优化住房按揭贷款系统,建立线上审批模型,业务办理周期缩短2/3,推动业务规模从30亿增长至破百亿;
部分授课案例:
序号企业课题期数
1中国工商银行
总行及各分行《互联网金融的实战案例及思考》50+
2中小银行联盟
北京金融科技产业联盟
中国金融认证中心《零售客户的互联网运营》
《数据资产入表实务》
《数字化转型实践探索》
《互联网金融的实战案例及思考》8
3上海银行、北京银行
昆仑银行
人民银行《互联网金融的实战案例及思考》
《金融科技助力银行零售客户经营》
《互联网金融与金融科技在金融行业应用》7
4佛山农商银行
贵阳银行、广州银行
山东财经大学
武汉工程科技大学
山东大学(威海)
太原大学《数据资产入表实务》
《数字化转型实践探索》
《金融科技赋能银行线上获客》
《数字化转型及人工智能联合赋能银行业务》7
主讲课程:
《数赢未来:银行业数字化转型顶层设计与落地实践》
《人工智能在银行的最后一公里:AI赋能与落地实战》
《技胜未来:金融科技赋能银行新增长引擎》
《智战龙门:用人工智能打造超级个体》
《科技、数据、AI三箭齐发,助力零售客户经营》
《银行零售业务营销新范式》
授课风格:
★ 逻辑清晰、层层递进:以递进式逻辑解构复杂金融业务,梳理故事线,定位关键问题,引导学员快速掌握核心要点。
★ 注重实战、着眼落地:从理论到实操,提供定制化工具和解决方案,确保学员能将知识转化为实际工作成果。
★ 沉浸教学,激发共鸣:从学员视角出发,用通俗语言讲解专业内容,结合案例互动,营造高参与度的课堂氛围。
★ 成果导向,价值交付:针对培训目标设计课程内容,从认知提升到技能落地,助力学员和机构实现业务突破。
部分服务客户:
银行:中国工商银行总行、工商银行长春培训中心、工商银行杭州培训中心、工商银行20多家一级分行、工商银行50多家二级分行/支行、上海银行总行、北京银行北京分行、昆仑银行总行、广州银行总行、佛山农商银行总行
金融机构:中国金融认证中心、人民银行培训中心、北京金融科技产业联盟、中小银行联盟、上海金融信息行业协会、上海湖北商会、北京湖北商会、企商在线
高校:山东财经大学、武汉工程科技大学、山东大学(威海)、太原大学
部分客户评价:
“江老师这课,听得我是又兴奋又惭愧。兴奋的是,他讲的‘北斗七星模型’一下子把我们零散的做法串成了体系,像给了张高清地图。惭愧的是,我们以前确实在‘瞎忙’,数据很多但没用出彩。他最厉害的是,能把‘数字化转型’这种虚词,拆解成‘客户旅程地图’、‘下一个最佳行动’这些我们听得懂、能马上动手的具体动作。课件也是,没一句废话,全是干货和工具,感觉他不是在‘讲课’,是在给我们‘交付解决方案’。两天的课,我笔记本记得密密麻麻,回去就能跟团队开会部署。”
——中国工商银行 零售金融部高级经理 张处
“我组织过很多场培训,江老师的课是少数能让我从头到尾没摸过手机的。他的逻辑层次太清晰了,从国家战略讲到技术原理,再落到银行具体场景,层层推进,像剥洋葱一样,最后让你看到核心。而且他特别风趣。”
——中小银行互联网金融联盟 培训总监 李总
“说实话,我来之前担心这类课程会过分鼓吹技术而忽视风险。但江老师的课非常‘实诚’,也特别透彻。他讲AI落地,花了很大篇幅讲‘最后一公里’的挑战,比如模型偏见、数据隐私、监管合规,这很难得。语言很有穿透力,把技术、业务和监管三者的关系讲得明明白白,让我对如何实施‘穿透式监管’有了更清晰的思路。这才是责任的专家视角。”
——中国人民银行某分行 科技监管处科员 王某
“江老师的课,是典型的‘把互联网金融揉碎了、嚼烂了,喂给学员’。他能把深奥的算法、模型,用‘菜谱’、‘燃料’、‘厨房’这种生活化的比喻讲出来,我的研究生们都听得津津有味。这种‘解构’能力非常强,先把一个复杂系统拆成零件,再用一套严密的逻辑把它拼装回去,让学生不仅能‘知其然’,更能‘知其所以然’。他的课件本身就是一套极佳的研究框架,理论深度和实战案例结合得天衣无缝,我已经跟学院申请,请他做我们的客座教授了。”
——山东大学 金融科技专业 赵老师
“太实用了!江老师讲的‘天地人’三个战场,简直就是我们每天工作的真实写照。他上课方式很轻松,像聊天一样,但句句都点在要害上。比如讲AI写营销文案,他当场演示,效果立竿见影,我们组第二天就试着用上了。没有那些虚头巴脑的东西。全程无尿点,因为讲的都是我们正在头疼的问题,给出的答案还特别透。”
——上海银行 网络金融部产品经理 刘同学
“我这个人实在,就爱听能解决实际问题的课。江老师讲‘科技金融’,没整那些高大上的名词,而是用‘工商银行的产业链孵化贷’、‘招行的科创贷模型’这种活生生的例子,告诉我们银行是怎么具体支持中小企业的。他把一套复杂的风控和产品设计,讲得通俗浅显,让我这个非金融科班出身的人也听得通透。这下我再去跟银行谈合作,心里更有底了,知道关键点在哪。这课,值!”
——中小企业协会 金融服务平台负责人 周总
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