《零基础银行对公全流程数字化营销与风控实战》

课程大纲

【课程背景】

在银行业数字化转型加速的背景下，中小行面临资源有限、技术基础薄弱、客户经理数字化能力不足等多重挑战。对公业务作为银行的核心利润来源，亟需通过AI工具赋能客户经理的展业效率、精准营销与风控能力。

同时，数字化技术在风控领域的应用日益广泛，如大数据、人工智能、区块链等技术的融合，为银行风险识别、评估和管理带来了新的手段和思路。传统的风控模式在面对复杂多变的市场环境和海量的业务数据时，逐渐暴露出效率低下、精准度不足等问题。所有银行必须紧跟行业数字化转型步伐，打造对公业务的数字化银营销与风控呢能力。

DeepSeek工具作为一款先进的数字化分析工具，具有强大的数据处理和分析能力，能够整合多维度数据资源，实现对风险的穿透式识别和精准评估。该工具可以通过关联分析、机器学习等技术，挖掘隐藏在数据背后的风险信息，为银行风险管理提供有力支持。借助DeepSeek工具进行培训，将有助于城商行公司部客户经理掌握先进的数字化风控方法和技能，提升风险识别和管理能力。

本课程聚焦对公授信数字化营销与风控体系全链路重塑，结合银行业务特点与资源限制，通过“理论+工具+案例”的全链路教学，帮助客户经理快速掌握AI技术应用能力，推动业务从经验驱动向数据驱动转型。

【适用人群】

——核心对象：对公客户经理、对公业务团队负责人、主管对公业务的分支行长。

——延伸对象：对公产品经理、科技部门数字化推进人员、风险管理人员等。

【课程收益】

1、掌握工具：

①　熟练运用DeepSeek完成客户画像生成、营销方案设计、同业案例研究等高频场景任务；

②　掌握AI工具与现有业务流程（如授信报告撰写、政策情报整合）的融合技巧。

2、提升能力：

①　构建基于数据的客户标签体系与风险画像，提升客户筛选精准度；

②　掌握产业链分析、商机挖掘的数字化方法论，降低人工调研成本30%以上。

3、落地方案：

①　借鉴同业标杆案例（如某股份行商机智能发现、某国有行自动化风控），制定适配城商行的轻量化解决方案；

②　通过RPA、低代码等技术工具，优化发票验真、数据录入等重复性工作流程。

4、重塑价值：

①　缩短对公客户营销方案设计周期，提升客户转化率；

②　通过数字化工具释放客户经理产能，聚焦高价值客户深度运营。

【课程特色】

1、零门槛学习，每章节均设置DeepSeek实操环节（如KYC、生成客户画像、设计营销标签），覆盖对公业务全流程。

2、深度解析国有行、股份行、外资行差异化实践，提炼适配城商行资源禀赋的“轻量化改造方案”。

3、6小时含多次分组演练，输出可直接使用的策略模板。

4、DeepSeek工具贯穿培训全程。

l为保证培训效果，建议自带个人笔记本电脑

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【课程大纲】

先导篇：DeepSeek 全面解析

一、大模型底层逻辑

二、DeepSeek与其他 AI 大模型

三、从入门到精通的基本提问原则

1、提示词策略差异

2、提示词关键原则

3、两种常用提示词公式

四、DeepSeek使用策略

1、如何向 AI 表达需求

（1）决策需求

（2）分析需求

（3）创造性需求

（4）验证需求

（5）执行需求

2、提示语示例

（1）决策需求示例

（2）分析需求示例

（3）创造性需求示例

（4）验证需求示例

（5）执行需求示例

3、常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区

（1）缺乏迭代陷阱

（2）过度指令和模糊指令陷阱

（3）假设偏见陷阱

（4）幻觉生成陷阱

（5）忽视伦理边界陷阱

五、DeepSeek抢先体验

1、基础认知与工具准备

i.工具矩阵介绍与现场指导安装

ii.DeepSeek环境配置

iii.Deepseek 平替大合集

2、实操案例：

i.Deepseek +word：智能文档

ii.Deepseek+excel：智能数据分析

iii.Deepseek+KIMI：一键生成PPT

iv.Deepseek+即梦：一键生成短视频

v.Deepseek+WPS：应用指南

3、分组演练

i.根据基本原则，设计提示词，向DeepSeek提问自己关心的问题。

ii.效率提升演练（实操作用、提示词、文案、ppt、图片等等）。

上篇：DeepSeek赋能对公数字化营销

第一节对公授信数字化经营与营销体系重塑

一、数字化重塑对公客户数字化经营体系

二、数字化构建新型对公客群数字生态画像

三、数字化赋能客户经理移动展业

四、DeepSeek为基，玩转AI

五、DeepSeek实操环节

1、现场演练：

利用DeepSeek完成“夯实统一客户视图”工作实施步骤

2、学员分组演练：

利用DeepSeek构建客户标签体系。

利用DeepSeek贯穿外部生态场景。

利用DeepSeek完成KYC工作。

第二节对公授信数字化营销要点

一、数字化解决传统营销运营痛点

二、对公授信数字化营销解决思路

三、对公授信数字化营销技术实现

四、对公数字化营销工具

1、企业智能营销情报

2、产业链及政策情报

3、企业尽调分析报告

4、对公授信数字化平台

5、营销标签体系

五、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

利用DeepSeek挖掘银行传统对公营销的痛点与难点，

针对DS第一版方案中不适当或不能实现的内容进行调整未接入系统：通过公开数据（如区域消费趋势）构建场景模型

2、分组演练：

利用DeepSeek聚焦自己关心的某一行业或产业链，完成营销方案设计；

利用DeepSeek设计营销标签体系，输出文档。

利用DeepSeek根据不同行业场景，设计营销策略。

第三节对公授信客户画像

一、企业客户画像的六大维度

二、企业客户画像三大基本步骤

三、企业客户画像的标签体系

四、对公客户画像案例

五、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

利用DeepSeek列出企业客户风险画像的六大维度

针对DS第一版方案中不适当或不能实现的内容进行调整

2、分组演练：

利用DeepSeek完成某一行业或产业的客户画像方案设计；

对DeepSeek多次追问，直至形成可落地的全面方案。

第四节对公数字化营销同业案例

一、某股份行-企业商机智能发现

二、某国有行-业务自动化报告及客户风险识别

三、某外资行-企金数智化平台&自动化分析报告

四、某股份行政策资讯与商机信息智能整合

五、DeepSeek实操环节

1、现场演示

利用DeepSeek探索银行同业在对公数字化转型方面的做法；

针对DS第一版方案中不适当或不能实现的内容进行调整。

2、学员分组演练

利用DeepSeek完成同业数字化案例搜索；

对DeepSeeku多次追问，直至形成本行可借鉴可落地的全面方案。

下篇：DeepSeek赋能对公数字化营销

第一节对公业务在数字化时代面临的新问题

一、传统风险评估方式及模型滞后于企业集团发展

二、新兴行业和产业迥异于传统的投入产出规律

三、新商业模式、新上下游关系的挑战与机遇

四、金融生态变化加大银行竞争压力与风险评估难度

五、绿色经济发展对银行提出信贷风险新课题

六、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：有关绿色经济发展的银行数字化风控案例。

2、学员分组演练

课题一：绿色能源企业信贷风险评估与防控模拟

课题二：绿色经济项目合作银行数字化风控方案设计

第二节传统对公授信业务的痛点与难点

一、贷前调查：客户信息分散化

二、贷中审查：审贷偏好差异大

三、贷后管理：耗人费时不精准

四、全流程管理：风险全貌无法查

五、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：有关客户经理面临客户信息管理分散的问题解决方案。

2、学员分组演练

课题一：客户信息整合方案设计

课题二：客户信息管理场景模拟

第三节数字化智能化全流程处理

一、贷前调查：预审尽调及报告支持

1、企业预授信分析建模，精准剖析企业风险

2、系统自动出具尽调报告，节省80%以上时间

3、智能化文档要素抽取，提高信贷效率

二、贷中审查：贷中评审及风险筛查

1、专家知识复用，指标趋势分析和行业对标分析，个性化定制指标深入分析

2、多维风险排查：股权维度、财务维度、舆情维度、行业维度、关联维度、专项分析

三、贷后管理：预警配置及排查管控

1、数字化风险排查——构建企业全面风险画像

2、数字化风险管控——及时追踪风险处理情况

3、数字化贷后监控——构建实时监控预警体系

四、对公授信全程数字化风险管理决策

五、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：某银行借助 DEEPSEEK工具 进行对公授信全程风险管理。

2、学员分组演练

课题一：模拟客户经理运用 DEEPSEEK 进行企业风险预审

课题二：扮演风险经理利用 DEEPSEEK 进行风险预警与管控设计

第四节对公授信风控数字化提升银行效能

一、用数字化方式帮助银行全面整合多源风险信息

二、数据智能如何驱动数据事件理解及风险挖掘 

三、与专家智识相结合的业务风险便捷监控

四、如何实现对公授信客户全流程智能管控

五、对公客户监控指标要做到自定义灵活配置

案例解析：

（从上海建坤破产事件看对公授信数字化风控，如何实现对企业多维度风险预警）

六、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：某银行借助 DEEPSEEK工具 进行对公授信全程风险管理。

2、学员分组演练

课题一：模拟客户经理运用 DEEPSEEK 进行企业风险预审

课题二：扮演风险经理利用 DEEPSEEK 进行风险预警与管控设计

第五节数字化风险发现、追踪与传导分析

一、银行如何通过事件语义理解发现风险

二、银行如何通过事件图谱分析预见风险

三、银行如何通过指标模型计算量化风险

四、银行如何通过数据智能解析管控风险

案例解析：

（自动识别某企业风险事件，实现多维度传导式风险预警）

五、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：基于事件图谱的供应链金融风险传导分析。

2、学员分组演练

课题一：光伏产业链风险传导沙盘推演

课题二：化工园区突发事故应急响应

第六节数字化风险穿透识别整合

一、通过事件、指标、关系实现风险穿透识别

二、在结构化与非结构化数据中理解企业事件

三、专家智识转化为数字化风险预警指标

四、智能企业关系识别与事件图谱构建

五、金融事件中心直观展示智能处理结果

六、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：新能源电池企业风险穿透识别。

2、学员分组演练

课题一：光伏产业链突发事件传导推演

课题二：化工企业环保合规风险预警设计

第七节数字化手段客户风险排查

一、企业风险画像

1、深度识别（专家经验+数据驱动）

2、广度识别（企业关系+事件图谱）

3、企业风险识别、分析与传导

二、多维风险画像

1、财务分析

2、动产抵押

3、股权质押

4、舆情事件

5、关联风险传导

6、行业专项分析

三、构建分析体系

1、风险评估模型

2、指标事件分析

3、风险事件标签

4、综合风险分数计算

四、贷前尽调筛查

1、深度分析与可视化展示

2、各模块简报生成与导出

3、评级/授信/尽调报告内容支持

五、贷中/贷后风险实时可视化

六、DeepSeek实操环节

1、现场演示：

案例：DEEPSEEK穿透式排查——破解新能源汽车零部件龙头企业的”隐形地雷”。

2、学员分组演练

课题一：跨境贸易企业风险排查

课题二：连锁餐饮集团风险排查

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