《Deepseek賦能證券客戶全生命周期管理》

  培訓講師：龍鑫

講師背景：
龍鑫老師——銀行營銷管理實踐引領者曾任農(nóng)業(yè)銀行深圳市分行支行副行長曾任農(nóng)業(yè)銀行深圳市分行高級財富顧問曾任浙商銀行深圳分行零售業(yè)務部、公司業(yè)務部總經(jīng)理曾任信達證券深圳營業(yè)部總經(jīng)理曾任光大證券高級投資顧問現(xiàn)任某全國性股份制商業(yè)銀行深圳分行一級支 詳細>>

龍鑫
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《Deepseek賦能證券客戶全生命周期管理》詳細內(nèi)容

《Deepseek賦能證券客戶全生命周期管理》

《Deepseek賦能證券客戶全生命周期管理》
——從精準營銷到長效維護
主講：龍鑫
【課程背景】
當前，證券行業(yè)面臨客戶需求多樣化、流量紅利消退、存量競爭加劇等挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)營銷
與服務模式難以滿足精準觸達與效率提升的需求。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動的
客戶洞察、智能營銷工具及自動化服務已成為行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心方向。Deepseek等AI技術(shù)
通過自然語言處理、機器學習等手段，賦能客戶畫像構(gòu)建、個性化推薦、流失預警等場
景，助力券商實現(xiàn)從潛客挖掘到長效維護的全生命周期管理。本課程結(jié)合中信建投、中
金財富等頭部券商實戰(zhàn)案例，聚焦AI在精準營銷、拓客轉(zhuǎn)化、存量運營及合規(guī)風控中的
創(chuàng)新應用，旨在幫助前臺營銷人員掌握智能化工具，應對行業(yè)降本提效趨勢，提升客戶
價值與服務質(zhì)量。

【課程收益】
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掌握AI驅(qū)動的客戶洞察技術(shù)：學習構(gòu)建動態(tài)標簽體系與“三畫像一智能”系統(tǒng)，精準識
別客戶需求，提升營銷轉(zhuǎn)化率；
?
提升智能營銷與運營能力：通過AI內(nèi)容生成、活動鏈路優(yōu)化等工具，實現(xiàn)批量文案生
產(chǎn)與個性化推薦，降低人力成本；
?
優(yōu)化客戶轉(zhuǎn)化與留存策略：應用動態(tài)博弈模型與智能外呼系統(tǒng)，縮短潛客轉(zhuǎn)化周期，
增強客戶粘性；
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強化風控與合規(guī)管理：借助自動化合規(guī)審核與情感分析技術(shù)，實時防控風險并提升服
務合規(guī)性。
?
前瞻行業(yè)趨勢與實踐經(jīng)驗：通過分組演練與趨勢討論，了解AI在投顧、財富規(guī)劃等領
域的未來場景與商業(yè)化路徑。


【課程對象】證券公司前臺營銷人員


【課程時間】1天（6小時/天）





【課程大綱】


一、AI重構(gòu)客戶營銷——精準觸達與效率革命

1、AI驅(qū)動的客戶畫像與需求洞察
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技術(shù)原理：通過自然語言處理（NLP）與機器學習（ML）分析客戶行為數(shù)據(jù)（如交易記
錄、搜索關鍵詞、持倉偏好），構(gòu)建動態(tài)標簽體系。
案例：中信建投構(gòu)建200余個潛客標簽（如“持倉股票但未配置ETF”“搜索‘黃金’關鍵詞”
），設計五步轉(zhuǎn)化路徑，提升線上轉(zhuǎn)化率。
?
實戰(zhàn)工具：可借鑒的“三畫像一智能”系統(tǒng)（客戶畫像、產(chǎn)品畫像、員工畫像+智能營銷
）
2、AI內(nèi)容生成與智能營銷策略
?
文案生成：利用AI批量生成營銷話術(shù)、產(chǎn)品解析、市場熱點解讀，覆蓋社交媒體、A
PP推送等場景。
案例：財聯(lián)社合作項目通過“標題人工優(yōu)化+內(nèi)容AI生成”模式，內(nèi)容閱讀率提升36%。
? 智能推薦：基于客戶畫像的個性化內(nèi)容推送
3、AI賦能活動運營與轉(zhuǎn)化鏈路優(yōu)化
? 場景滲透：AI在活動策劃、客戶觸達、效果分析中的全流程應用。
案例：東興證券“智多興”平臺實現(xiàn)規(guī)則解讀秒級響應，提升員工服務效率。


二、AI助力拓客——從流量獲客到價值轉(zhuǎn)化

1、AI驅(qū)動的潛客挖掘與觸達策略
?
數(shù)據(jù)融合：整合公開數(shù)據(jù)（如行業(yè)報告、輿情熱點）與內(nèi)部數(shù)據(jù)（如客戶行為日志）
，識別高潛力客戶群體。
案例：中金財富通過AI解析非結(jié)構(gòu)化文本（政策文件、研報），單日處理萬份文檔，效
率提升90%。
?
智能外呼與聊天機器人：部署AI外呼系統(tǒng)篩選意向客戶，結(jié)合數(shù)智人提供7×24小時咨
詢服務。
2、AI優(yōu)化客戶轉(zhuǎn)化路徑
?
動態(tài)博弈模型：基于市場行情、資金流向、輿情熱詞預測客戶投資心理，調(diào)整推薦策
略。
案例：中信建投通過AI生成“科創(chuàng)50ETF”解析內(nèi)容，線上轉(zhuǎn)化貢獻50%銷售額。
? 低門檻工具賦能


三、AI深化存量客戶維護——從服務響應到價值深耕

1、AI驅(qū)動的客戶行為分析與預警
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流失預警：通過機器學習識別客戶流失信號（如交易頻率下降、咨詢減少），觸發(fā)主
動服務。
案例：東方證券“東方大腦”日均處理7萬條輿情，實時防控風險。
? 情感分析：利用NLP解析客戶溝通記錄，識別情緒波動并提供安撫話術(shù)建議。
2、個性化服務與資產(chǎn)配置
? 智能投顧：基于客戶風險偏好生成定制化組合方案。
? 動態(tài)陪伴：通過AI生成市場解讀、持倉報告，增強客戶粘性。
案例：中金“ETF50”投顧體系，精選50余名投顧提供多策略服務，簽約客戶超5萬人。
3、合規(guī)與風控的AI賦能
? 自動化合規(guī)審核：DeepSeek-R1自動解析招股書、盡調(diào)報告，秒級提示合規(guī)風險。
? 數(shù)據(jù)隱私保護：匿名化處理、可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)保障客戶信息安全。


四、實戰(zhàn)演練與行業(yè)趨勢展望

1、分組演練
使用模擬工具設計AI營銷文案，基于客戶畫像生成推薦策略。
分析客戶流失案例，制定AI驅(qū)動的維護方案。
2、趨勢討論
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技術(shù)邊界：大模型幻覺率、冷啟動能力不足的應對策略（如本地小模型與線上大模型
融合）。
? 未來場景：全自動投顧、智能財富規(guī)劃等C端應用的監(jiān)管與商業(yè)化路徑。
? 行業(yè)數(shù)據(jù)：瑞銀預測至2030年，AI可為證券行業(yè)降本40%、提效30%。

 

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