ENTERPRISE AI WORKFLOW
AI 时代的大企业
客户经营
主题从“讲 AI”，升级为重做客户经营工作流。
ONE QUESTION ONLY
今天只解决
一个问题
AI 到底怎么变成公司条线的客户经营能力，而不是工具表演。
CUSTOMERS HAVE CHANGED
客户已经
变了
客户会用 AI 查资料、审方案、反问客户经理，银行不能只转发研报。
PRODUCTIVITY IS THE BATTLEFIELD
大模型真正的战争：
办公与编程
AI 商业化最终落在生产力场景：能否改写真实工作，而不是只刷新榜单。
BANKING WORKFLOW WAR
对银行来说
战争在工作流
编程和办公对应到银行场景，就是把关键业务流重新组织。
AUGMENTATION NOT REPLACEMENT
AI 不是替代岗位
而是增强岗位
不是 AI 淘汰客户经理，而是会用 AI 的客户经理淘汰不会用 AI 的客户经理。
岗位的边界不一定消失，但任务结构、响应速度和专业表达会被重写。
FROM CHAT TO SYSTEM
从聊天框
到工作系统
AI 不只是问答，而是把工作拆成可记录、可分析、可生成、可复盘的系统。
BANK AS FINANCIAL CO-BRAIN
宁波银行的新定位：
金融外脑
银行不只是 Bank，而是客户的研究员、风险前哨和金融外脑。
WHAT ENTERPRISES CARE ABOUT
公司条线客户
真正关心什么
企业客户谈 AI，背后关心的是经营变量，而不是技术名词。
AI QUESTION IS BUSINESS QUESTION
企业问 AI
本质是在问经营未来
把客户对 AI 的兴趣，翻译成经营效率、行业位置、资金安排和风险管理。
NOT SELLING TECHNOLOGY
银行讲 AI
不是卖技术
技术公司卖什么
工具、模型、系统、算力和实施服务。
银行提供什么
可信关系、金融判断、长期陪伴和合规边界。
ONE COMPLETE VISIT FLOW
一个对公客户的
完整 AI 拜访流
把一次客户拜访拆成五个可复用环节。
BEFORE VISIT
访前：把公开信息
变成问题雷达
新闻、招投标、招聘、公告、行业变化，都要转成客户经营问题。
DURING VISIT
访中：AI 录音笔
不是会议纪要
核心是一鱼多吃：同一段现场信息，生成多种业务资产。
AFTER VISIT
访后：15 分钟形成
客户可读交付
不只是内部记录，而是一页客户简报、风险清单和下一步建议。
CONTINUOUS MONITORING
持续：让 AI
在睡觉时工作
自动跟踪客户行业、市场变化、政策动态和经营风险。
MANUFACTURING CASE
案例：制造业老板
怎么用 AI 服务
用一个制造业客户贯穿：设备、订单、现金流、汇率和 AI 改造机会。
SMALL QUESTION TO PROJECT
客户问题
不是小事
客户一个小问题，也能做成一页报告、一个页面、一个方案。
QUESTION RADAR
问题雷达：销售前
五分钟差异化
把三份 Word 问题变成可互动资产，让客户从第一眼就看到差异。
HOOK NOT BROADCAST
不要群发研报
要给客户钩子
客户要的不是“AI 很重要”，而是“这件事和我有什么关系”。
通用信息只能制造噪音，客户钩子才能打开对话。
60-POINT WORKFLOW
组织复制：不要做
100 分系统
60 分流程原则：先让所有客户经理跑起来，再迭代到 80、90 分。
SKILL AS EXPERIENCE PRODUCT
Skill：把高手经验
封装起来
客户拜访、行业简报、授信材料、合规初筛、销冠话术都可以 Skill 化。
SALES CHAMPION COPY
销冠复制：把隐性知识
变成训练系统
盘问销冠、AI 整理、高手校准、内部训练。
LONG TERM MEMORY
知识宫殿：银行自己的
长期记忆
会议、客户问题、行业资料、合规规则、案例经验，要进入长期知识系统。
COMPLIANCE FIRST
合规必须
前置
脱敏、授权、分级、人工复核、留痕；AI 输出是草稿，不是最终结论。
BANK AI BRAIN
银行自己的
AI 大脑
通用模型不懂宁波银行，真正壁垒在客户、产品、合规、案例和组织经验。
START TOMORROW
明天就能开始的
3 个动作
从小处开始，把 AI 放进每天真实工作。
PROCESS BY AI · TRUST BY HUMAN
AI 做过程
人做信任
AI 越强，人越要像人；银行未来是客户的 AI 金融外脑。