随着大语言模型技术的快速成熟，AI 已从"未来概念"变为"当下工具"。银行业作为信息密集型行业，是 AI 应用的高价值场景——会议纪要、数据分析、营销文案、客户画像、方案撰写等日常工作中，存在大量"重复性高、规则明确、信息量大"的任务，非常适合用 AI 提效。

然而，多数银行员工的现状是"听过 AI，但不知道怎么用好"——要么不敢用，要么用了一次觉得"AI 不懂我"就放弃了。根本原因在于缺少一套简单、可操作的使用方法和一个趁手的工具。银行的特殊性也对 AI 使用提出了更高要求：数据安全不能妥协、合规底线不能触碰、输出质量必须可靠。

本课程以 WorkBuddy 为核心工具，以"模型 × 工具 × 专业(Skill)"三要素乘法公式为操作主线，结合 Skill（技能包）的封装与复用能力，帮助银行员工在两天内从"AI 初学者"成长为能独立用 AI 完成真实业务任务的"AI 指挥官"。课程所有案例和练习均基于银行业务场景设计，确保"学完就能用"。

● 学会使用 WorkBuddy AI 工作平台，独立完成会议纪要生成、数据分析报告、营销文案撰写等银行日常工作，效率提升 3-5 倍

● 掌握 AI 使用的核心公式（模型 × 工具 × 专业/Skill），能够诊断"AI 输出不理想"的原因并定向优化

● 能够自主查找、安装、使用 WorkBuddy Skill（技能包），让 AI 带上银行业务经验

● 理解银行营销全流程（准备→拜访→方案→整理）中 AI 的嵌入点，让客户经理从文书工作中解放出来

● 建立正确的 AI 使用安全观——"AI 辅助，人做决策"

课程结构

课程模型

本课程采用"AI 指挥官效能三角"教学模型，以三要素乘法公式（模型 × 工具 × 专业/Skill）为操作主线，以 AIPE 循环（评估→执行→打磨→进化）为持续提升路径，围绕银行员工真实工作场景设计。

教学形式：20% 理论讲授 + 25% 案例演示 + 55% 现场实操练习

时间

时段

学习要点

学员产出

Day1

上午

AI 认知破冰 + WorkBuddy 初体验

了解 AI 能力边界；掌握"模型×工具×专业"三要素公式；动手完成对比实验

每人用 WorkBuddy 完成 2 个任务

Day1

下午

Skill 入门 + 职场办公实战

理解"模型是手机，Skill 是 App"；用预设 Skill 搞定会议纪要、数据分析、通讯写作

每人产出 1 份完整办公交付物

Day2

上午

Skill 进阶 + 营销全流程 AI 赋能

学会查找、安装、制作最简单的 Skill；掌握营销四阶段（准备→拜访→方案→整理）

每人安装 2 个 Skill + 制作 1 个 Skill

Day2

下午

营销全流程综合实战 + 收官归拢

完成完整客户拜访全流程实战；

每组产出 1 套完整客户营销档案

导入：AI 时代的银行人——"一人+AI=五人团队"是神话还是现实？

一、AI 认知破冰——从"听过"到"会用"

1. AI 现在能做什么、不能做什么

AI 发展简史

● 2017-2026 关键节点：Transformer 架构诞生（2017）→ ChatGPT 引爆大众认知（2022）→ Agent 范式成熟（2025-2026）

● 核心信息：AI 已经到了"能干活"的阶段——不是未来概念，是当下工具

大语言模型的能力边界

● 八大能力：信息检索与汇总、文本生成与改写、数据分析与可视化、翻译与多语言、代码生成、逻辑推理、创意发散、角色扮演

● 三大边界：无真实世界经验、无价值判断能力、会犯错且有偏见

● 核心理念：AI 是你的"超级实习生"——能帮你查资料、写草稿、做分析，但不能替你拍板、不能替你承担合规责任

2. 银行工作中的 AI 应用场景

按岗位快速定位

● 客户经理岗：客户情报收集、拜访纪要、营销文案、方案 PPT、日报周报、客户画像、贷后报告

● 信贷岗：授信报告初稿、财报分析、审批材料梳理、风险点识别

● 行政岗：会议纪要、通讯稿、通知改写、活动方案、视频脚本

● 柜面岗：产品介绍话术、常见问题应答、业务操作指南

生成型任务 vs 事实型任务

● 生成型任务（创意/表达/结构类）：AI 输出可以迭代修改，验证权重较低

● 事实型任务（数据/政策/合规类）：AI 输出必须严格验证，验证权重极高

● 判断依据：涉及数字、日期、利率、政策名→事实型，必须人工复核

3. 安全使用 AI 的底线

AI"幻觉"的识别方法

● 三步验证法：政策名验证（查官方来源）→ 条件匹配（与已知政策对照）→ 数字复核（人工复算）

● 银行场景案例：AI 编造不存在的监管文号、利率数字多写一个零——每一个都可能是合规事故

核心安全原则

● AI 辅助分析，人做最终决策

● 永远不要跳过验证——AI 的输出是草稿，不是成品

● 银行特殊要求：涉密信息不上传 AI、客户隐私数据需脱敏

二、WorkBuddy 初体验——你的第 一个 AI 工作搭档

1. WorkBuddy 是什么

核心能力全景

● 对话交互、文件处理（上传 Excel/PDF/Word 直接分析）、数据分析与可视化、联网搜索、多模型切换

● 本地优先的数据处理、Skill 市场（可安装他人封装的专业技能包）、团队协作支持

与其他 AI 工具的定位差异

● 不是"又一个聊天机器人"，而是"全能 AI 工作平台"

● 核心优势：数据本地处理适合银行合规要求、多模型切换灵活、Skill 生态可复用银行业务经验

● 选工具三问：数据安全是否达标？学习成本是否可控？能否适配银行场景？

2. 核心操作公式：AI 使用效果 = 模型 × 工具 × 专业(Skill)

要素一"模型"——AI 的发动机

● 不同模型的能力差异如何影响输出质量：同一份银行财报分析，强推理模型能识别具体风险点和异常指标，弱模型只能泛泛而谈"整体良好"

● 关键认知：模型是发动机——发动机排量不够，车身再好也跑不快

要素二"工具"——AI 的车身

● 同样的模型，工具不同效果天差地别：手工粘贴数据到聊天框 vs 直接上传 Excel 文件到 WorkBuddy——同样的底层模型，输出质量差 10 倍

● 关键认知：工具决定交互效率——多数人只关注"换模型"，忽略了"换工具"的更大收益

要素三"专业(Skill)"——AI 的配套功能

● 有没有银行专业知识加持：裸用 AI 写存款产品文案→通用模板"安全稳健收益可观"；加载银行营销 Skill→精准农商行文案"咱南雄人存钱，就图个稳当+方便"

● 关键认知：专业(Skill)是三要素中最可控的变量——模型是别人训练的、工具是 WorkBuddy 提供的，但 Skill 里可以封装你自己的银行经验

3. 核心公式的乘法逻辑

乘法而非加法

● 加法逻辑（错误）：任一项短板可被其他项弥补

● 乘法逻辑（正确）：任一项接近零，整体效果断崖式下降

数学演示

● 优质模型(0.9) + 差工具(0.3) + 无 Skill(0.5) = 0.135——几乎不可用

● 普通模型(0.6) + 好工具(0.8) + 精准 Skill(0.9) = 0.432——远超纯升级模型

优化优先级

● 专业(Skill)最可控（自己封装）→ 先从 Skill 开始优化

● 工具中等可控（选 WorkBuddy、学操作）→ 其次提升工具熟练度

● 模型较低可控（用别人训练好的）→ 最后根据任务选择合适模型

三、Skill 入门——让 AI 带上你的银行经验

1. 认识 Skill——"模型是手机，Skill 是 App"

裸用 vs 加载 Skill 的效率对比

● WorkBuddy 裸用就像裸机手机——能打电话发短信，但不能拍照导航支付

● 加载 Skill 就像装 App——每个 Skill 封装了一套专家经验 + 工作流程，一键调用

Skill 封装了什么

● 银行专业经验（客户拜访纪要和内部会议纪要重点不同、待办必须标注责任人和截止日期）

● 工作流程（录音→转写→结构化纪要→待办提取，四步自动化）

● 输出标准（不同会议类型对应不同纪要模板、不同渠道对应不同文案风格）

2. 办公场景 Skill 演示与实操：会议纪要

完整流程演示

● 录音→AI 转写（带说话人标记+时间戳）→结构化纪要（自动提取议题/结论/分歧/承诺）→待办事项自动提取（责任人+截止日期）

● 效果：会议结束即出纪要+待办，从"开完会花 1 小时写纪要"到"散会即得"

不同会议类型的纪要侧重

● 客户拜访纪要：重点在"客户说了什么/答应了什么/下次什么时候见"

● 授信评审纪要：重点在"风险点/审批条件/分歧意见"

● 行内协调纪要：重点在"资源需求/时间节点/责任分工"

● 贷后检查纪要：重点在"风险信号/经营变化/措施建议"

学员动手

● 用会议纪要 Skill 完成一份纪要（讲师提供模拟录音）

3. 办公场景 Skill 演示与实操：数据分析

演示流程

● 上传存款/贷款/业绩 Excel → AI 自动识别数据结构 → 生成趋势分析 + 异常标记 + 文字报告

● 效果：从"手工做表至少 40 分钟"到"AI 3 分钟出报告"

学员动手

● 用数据分析 Skill 完成一份数据分析报告

4. 办公场景 Skill 演示与实操：通讯写作与宣传

演示流程

● 给定事件素材 → AI 生成多版本通讯稿（行内版/对外版/新媒体版）+ 视频宣传脚本初稿

● 效果：从"写一篇花半天"到"5 分钟出三版"

学员动手

● 用通讯写作 Skill 完成一篇银行通讯稿

四、职场办公综合实战

1. 综合挑战任务——三个真实银行办公场景任选其一

任务 A：客户拜访会议纪要

● 从模拟录音到完整结构化纪要 + 待办清单

任务 B：月度经营数据报告

● 从 Excel 数据到趋势分析 + 异常预警 + 文字报告

任务 C：活动通讯稿 + 宣传文案

● 从事件素材到多版本通讯稿 + 配套宣传文案

2. 独立实战 + 成果展示 + 交叉评审

独立实战

● 学员独立完成综合任务，讲师巡回辅导，观察共性问题

成果投屏展示

● 学员用三要素公式做交叉评审打分：模型选对了吗？工具用对了吗？专业/Skill 加持够吗？验证做了没有？

Day1 收拢

● AI 使用水平自评——你现在在第几层？（L1 完全依赖→L2 独立使用→L3 组合应用→L4 封装创造）

五、Skill 进阶——从使用者到驾驭者

1. Skill 的内部结构拆解

三层结构解剖

● 以"会议纪要 Skill"为例解剖三层结构

● 经验层：封装了"银行四种会议类型的纪要标准——客户拜访纪要和内部会议纪要侧重点不同"

● 工程层：封装了结构化纪要模板 + 不同会议类型模板 + 待办提取规则

● 交付层：Description 告诉 WorkBuddy 什么时候调用、安装后一键使用

为什么 Skill 不只是"高级提示词"

● 提示词是每次从头写，Skill 是经验一次封装反复调用

● 提示词难以分发和版本管理，Skill 可安装、可迭代、可团队共享

2. Skill 的查找与安装（核心实操）

Skills 市场浏览

● 搜索关键词技巧、如何看 Skill 的描述和评价

● 选 Skill 三原则：看描述是否匹配你的场景、看最近更新时间、看用户评价

安装全流程演示

● 安装→首次运行→看输出效果→如果不对怎么调整描述

● 对应 Skill 生命周期：获取→安装→验证→迭代

学员动手

● 每人从推荐清单中安装 2 个 Skill（一个办公类 + 一个营销类），运行并验证效果

3. 制作你的第 一个 Skill——最简单的线性模式

演示：10 分钟做出"银行产品一句话介绍生成器"

● 写清楚"这个 Skill 干什么"+"给 AI 的角色"+"输出格式"+"一个例子"

● 保存→测试→调整→完成

● 关键认知：做 Skill 不需要懂代码，说清楚"你是谁、干什么、输出什么格式"就行

学员动手

● 制作一个自己的 Skill（从讲师提供的模板中选择或自创）

六、银行营销全流程 AI 赋能——准备→拜访→方案→整理

1. 营销全流程 AI 嵌入全景图

客户经理一次完整营销拜访的四个阶段

● 阶段一 见客前：客户情报收集 + 客户画像生成——"知己知彼"

● 阶段二 拜访中：客户拜访纪要——"散会即得纪要+待办"

● 阶段三 见客后：金融服务方案输出（PPT Skill）——"20 分钟出方案初稿"

● 阶段四 见客后：客户资料整理归档——"散落材料一键归档"

2. 阶段一：见客前——AI 客户情报收集与画像生成

客户情报 AI 收集

● 演示：输入客户企业名称→WorkBuddy 联网搜索工商信息、年报、行业新闻、司法诉讼、招聘动态→自动汇总为"客户情报简报"

● 效果：从"靠人打听、靠经验猜"到"AI 15 分钟系统收集"

客户画像生成

● 演示：情报收集结果 + 银行内部交易数据→AI 生成 360 客户画像

● 画像内容：基本信息、行为偏好、潜在需求、风险信号、推荐切入话题、建议产品组合

3. 阶段二：拜访中——AI 辅助客户拜访纪要

客户拜访纪要 vs 内部会议纪要

● 内部纪要是"记录我们说了什么"，拜访纪要是"记录客户说了什么 + 我们接下来要做什么"

● 拜访纪要重点：客户需求、客户承诺、我方承诺、客户异议、下次见面时间、跟进动作

演示

● 模拟拜访录音→AI 生成拜访纪要 + 待办 + 下次跟进要点

4. 阶段三：见客后——AI 辅助金融服务方案输出

方案 PPT Skill 演示

● 输入：客户画像 + 产品信息 + 拜访纪要→AI 自动生成方案 PPT 初稿

● PPT 内容：封面、客户需求分析、产品推荐与价值论证、收益测算、合作流程建议、下一步计划

AI 与人的分工

● AI 出框架 + 数据，人做策略判断和美化微调

● 关键：AI 替代的不是客户经理的思考，而是"打开 PPT→选模板→排版→填数据→改格式"这些纯操作时间

5. 阶段四：见客后——AI 辅助客户资料整理归档

资料整理 Skill 演示

● 散落材料（录音、笔记、名片照片、纪要、方案 PPT、聊天截图）一次性交给 AI

● AI 自动：分类命名、生成摘要、建立关联、归档到客户档案目录

● 效果：从"回来后花 1 小时整理"到"5 分钟归档 + 下次见客户前能快速调档"

七、营销全流程综合实战

1. 综合任务——完成一次完整的客户拜访全流程

任务说明

● 每组拿到一个银行真实客户场景，按四阶段串行推进

● 阶段一（15 分钟）：见客前准备——情报收集 + 客户画像 + 拜访策略

● 阶段二（10 分钟）：拜访纪要生成——给定模拟拜访录音→生成纪要 + 待办

● 阶段三（25 分钟）：方案 PPT + 营销文案输出

● 阶段四（10 分钟）：资料整理归档——全部材料 AI 分类整理

鸣哨检查机制

● 每完成一个阶段举手→讲师快速检查关键交付物→通过后进入下一阶段

● 确保不跳步、不潦草

2. 分组路演 + 评审优化

路演展示

● 每组 5 分钟展示完整客户档案（情报→画像→纪要→方案→归档）

● 重点讲：哪个环节 AI 帮了最 大忙、哪个环节遇到困难、如果再给一次机会会怎么优化

交叉评审 + 讲师点评

● 用"客户视角"评审——"如果我是这个客户，这套方案打动我了吗？"

● 最 佳实践萃取归档——为后续封装银行专属 Skill 做准备