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AI+投資時代績效提升實戰(zhàn)營

課程編號：64716

課程價格：￥50000/天

課程時長：1 天

課程人氣：37

行業(yè)類別：不限行業(yè)     

專業(yè)類別：人工智能 

授課講師：李萌馨

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
：證券公司投資顧問、財富顧問、高客銷售精英

【培訓收益】


 第一部分：高客深度經(jīng)營之需求挖掘（1.5 小時）
核心：用 AI 洞察需求，用客戶語言建立信任
第 1 章 客戶需求深度挖掘
• 1.1 從交易數(shù)據(jù)到需求洞察
o AI 分析客戶持倉行為：識別"頻繁交易型"（情緒驅(qū)動）、"長期套牢型"
（逃避型）、"閑錢趴賬型"（無配置意識）
o AI 生成"客戶畫像標簽"：基于歷史交易數(shù)據(jù)自動標注"高波動偏好"、"穩(wěn)
健型"、"從眾心理"等特征
o AI 輔助 KYC 問卷設計：針對不同客群（企業(yè)主/新富/退休）生成定制化
開場問題清單
• 1.2 面談中的需求挖掘話術
o 三問法挖痛點："這筆錢目前怎么配置的？"→"現(xiàn)在的收益達到預期了
嗎？"→"如果市場再跌 20%，會影響您的生活嗎？"
o 隱性需求識別：從"想賺錢"背后挖掘"對風險的認知不充分"、"能接受高
波動"背后挖掘"其實真實的風險偏好隨行就市"
o AI 實時輔助：面談時利用 AI 計算"如果您做好資產(chǎn)配置，市場劇烈震蕩
時您的波動比市場平均水平小 X%"，用數(shù)據(jù)來強調(diào)配置的重要性，激發(fā)
配置意愿
第 2 章 客戶經(jīng)營的金融服務細節(jié)
• 2.1 關鍵觸點標準化
o 首面 45 分鐘流程：前 15 分鐘聽客戶講（不打斷），中間 15 分鐘問需
求（用 AI 生成的定制問題），后 15 分鐘給初步診斷（不推產(chǎn)品）
o 持倉重大波動的"首電"原則：下跌 3%以上當天必致電，話術結構（共情
+歸因+動作建議）
o 定期回顧節(jié)奏：月度簡報（市場）、季度組合回顧（調(diào)倉建議）、年度深
度復盤（戰(zhàn)略配置調(diào)整）
• 2.2 反推銷溝通術
o 先診斷后建議：先展示 AI 生成的"當前持倉風險分析報告"，再給出"如
果調(diào)整成 XX 配置，風險收益比會改善"的對比
o 用問題引導而非推銷：不說"您應該買這只基金"，而說"您現(xiàn)在的組合里
缺少債類資產(chǎn)，如果市場下跌，您能承受最大回撤多少？"
【實戰(zhàn)演練 1：AI 輔助 KYC 與需求喚醒】
• 場景：客戶 A（持倉數(shù)據(jù)顯示：股票占比 80%，近 3 月頻繁交易，賬戶余額 50
萬閑置），首次面談
• 任務：
1. 使用 AI 生成的客戶畫像標簽，設計開場問題
2. 靈活提問挖掘真實需求
3. 利用 AI 現(xiàn)場生成"當前配置 vs 建議配置"的 10 年后資產(chǎn)對比圖，進行需
求喚醒
4. 老師點評：需求挖掘深度、AI 工具使用熟練度、客戶語言轉化能力
第二部分：AI 輔助持倉深度診斷與風險透視（1.5 小時）
核心：用 AI 掃描客戶現(xiàn)有持倉，識別隱形風險，將專業(yè)診斷轉化為客戶行動
第 3 章 AI 持倉診斷的實戰(zhàn)應用
• 3.1 AI 掃描三維度風險
o 集中度風險：自動識別單一行業(yè)占比（如新能源超 40%）、單一風格暴
露（如全押小盤成長）、個股集中（單票超 20%）
o 風格漂移監(jiān)測：對比基金季報持倉變化，識別"掛羊頭賣狗肉"（如價值
型基金實際重倉 AI 賽道）
o 隱性成本挖掘：C 類份額長期持有的費率損耗（持有 2 年比 A 類多付
XX%）、高頻交易的申贖成本侵蝕、稅收損耗（分紅稅、贖回費）
• 3.2 AI 生成《持倉健康度診斷報告》
o 風險評級：基于波動率、最大回撤歷史、相關性矩陣給出紅/黃/綠燈評
級
o 壓力測試：AI 模擬 2008 年/2018 年/2022 年極端行情下，當前持倉的
潛在虧損金額（"如果當時您持有這個組合，會虧 80 萬"）
o 優(yōu)化路徑：AI 生成" minimal 調(diào)整方案"（只換 20%持倉降低 50%風險）
vs"徹底優(yōu)化方案"（重構配置）
第 4 章 診斷結果的客戶化呈現(xiàn)與溝通
• 4.1 把 AI 數(shù)據(jù)翻譯成客戶語言
o 不說："您的組合夏普比率過低，相關性矩陣顯示同質(zhì)化嚴重"
o 而說："您買的 5 只基金，其實都買了寧德時代和茅臺，就像買了 5 個
口味不同的蛋糕，但里面都是同樣的面粉和雞蛋，一跌全跌"
o 可視化呈現(xiàn)：用 AI 生成"持倉重疊熱力圖"（展示各基金重倉股的重合
度）、"風險暴露雷達圖"（行業(yè)/風格/個股集中度）
• 4.2 診斷場景的話術設計
o 開場："我?guī)湍孟到y(tǒng)掃描了一下目前的持倉，發(fā)現(xiàn)幾個您可能沒注意
到的風險點，您看這是 AI 生成的健康度評分（展示），相當于體檢報告
"
o 痛點放大："您現(xiàn)在 70%都在新能源，如果行業(yè)再來一次像 2022 年那樣
的回調(diào) 30%，您這 200 萬要虧 60 萬，您扛得住嗎？"
o 轉化鋪墊："其實只需要調(diào)整 30%的倉位，把這部分移到 XX，您的風險
就能降低一半，收益反而更穩(wěn)"
【實戰(zhàn)演練 2：AI 持倉診斷與解讀】
• 場景：客戶 B 的實盤持倉（包含 3 只主題基金、2 只行業(yè) ETF、2 只個股，總倉
位 300 萬，目前浮虧 15%）
• 任務：
1. 使用 AI 工具上傳持倉，生成診斷報告（識別集中度、風格漂移、費用
損耗）（10 分鐘）
2. 向客戶解讀診斷結果：用客戶語言解釋"為什么虧錢"（是行業(yè) Beta 還是
選股 Alpha 問題）（10 分鐘角色扮演）
3. 提出優(yōu)化方案：展示 AI 生成的"調(diào)整前后風險對比圖"，說服客戶接受調(diào)
倉建議（10 分鐘）
• 點評重點：是否用通俗比喻讓客戶理解"集中度風險"和"風格漂移"，而非堆砌數(shù)
據(jù)
第三部分：金融市場與產(chǎn)品的客戶化語言訓練（1 小時）
核心：把專業(yè)金融概念翻譯成客戶聽得懂的語言，AI 輔助生成通俗解釋
第 5 章 復雜金融概念的客戶化轉譯
• 5.1 市場術語的"翻譯"訓練
o 宏觀經(jīng)濟：把"流動性寬松"→"市場上錢變多，資產(chǎn)價格可能漲"；把"美
聯(lián)儲加息"→"美元變貴，國內(nèi)出口企業(yè)受益但外資可能流出"
o 市場結構：把"估值分位"→"現(xiàn)在的價格是過去 10 年的貴還是便宜位置
"；把"股債性價比"→"現(xiàn)在買股票劃算還是買債券劃算"
o AI 輔助工具：輸入專業(yè)術語，AI 生成 3 種不同客戶層級的解釋版本
（小白版/有一定基礎版/專業(yè)版）
• 5.2 產(chǎn)品特性的場景化表達
o 基金類型：不說"這只基金是量化對沖策略"，而說"不管市場漲跌，它都
爭取賺小的價格波動錢，適合您現(xiàn)在怕跌又想賺點的心態(tài)"
o 產(chǎn)品結構：解釋雪球產(chǎn)品不說"敲入敲出"，而說"只要跌到 XX 價以下，
您就得按高價買貨；漲到 XX 價，提前給您利息結束"
o 風險揭示：把"最大回撤 20%"→"最壞情況下，您投 100 萬可能暫時虧到
80 萬，需要 XX 個月才能漲回來"
第 6 章 AI 輔助的市場觀點與日頻溝通
• 6.1 晨會內(nèi)容的降維實戰(zhàn)
o 結構化轉譯模板：現(xiàn)象（發(fā)生了什么）→影響（對您持倉的 XX 板塊）
→動作（建議持有/減倉/調(diào)倉）
o AI 輔助生成：輸入研報摘要，AI 輸出"客戶版 3 句話+1 個持倉關聯(lián)點"
• 6.2 可視化溝通材料制作
o AI 生成"市場情緒溫度計"（恐慌/貪婪指數(shù)的客戶版圖示）
o AI 將數(shù)據(jù)轉化為故事：把"定投微笑曲線"生成客戶案例（"如果客戶李
總在 2022 年 3 月開始定投..."）
【實戰(zhàn)演練 3：金融語言轉譯 PK 賽】
• 任務：抽取 3 個專業(yè)概念（如"美聯(lián)儲加息周期末期"、"量化私募 DMA 策略"、
"債券久期拉長"），分組使用 AI 工具生成客戶版解釋
• 評比：哪組解釋最準確且客戶最易懂（避免專業(yè)術語，用生活化比喻）
• 工具：現(xiàn)場演示使用 AI 生成解釋，并對比優(yōu)化前后的溝通效果
第四分：資產(chǎn)配置方案設計（1.5 小時）
核心：基于 AI 診斷結果，設計針對性配置方案，用客戶語言鎖定資金
第 8 章 資產(chǎn)配置的"客戶說服邏輯"
• 8.1 從診斷到方案的銜接
o 承接話術："剛才診斷發(fā)現(xiàn)您現(xiàn)在的問題是 XX，所以我們的解決方案
是..."
o 目標倒推法：不問"您想買什么"，而問"這筆錢 3 年后要用于 XX，現(xiàn)在
最多能虧多少？"→倒推權益?zhèn)}位上限
o 風險預算概念：把"您風險承受能力中等"轉化為"為確保 3 年后有 100
萬，現(xiàn)在最多能承受浮虧 10 萬"
o AI 輔助計算：輸入客戶目標金額、期限、可承受最大虧損，AI 生成建
議的股債配比區(qū)間
• 8.2 戰(zhàn)略配置與戰(zhàn)術調(diào)整
o 核心衛(wèi)星策略：70%寬基（核心）+30%行業(yè)主題（衛(wèi)星），用"主食+配
菜"比喻
o 再平衡紀律：年度調(diào)整，偏離目標 5%即觸發(fā)，AI 設置閾值提醒
第 9 章 AI 輔助資產(chǎn)配置報告全流程
• 9.1 從診斷到方案生成
o AI 整合第二部分持倉診斷數(shù)據(jù)，自動生成《優(yōu)化建議書》：現(xiàn)狀問題
（診斷結果）→解決方案（配置調(diào)整）→預期效果（風險降低 X%，收
益提升 X%）
o AI 基于當前市場估值（股債性價比）生成初步配置建議，投顧人工調(diào)整
并解釋邏輯
• 9.2 報告的客戶化呈現(xiàn)
o 不說："建議配置 40%權益、30%債券、20%另類、10%現(xiàn)金"
o 而說："您這 300 萬，120 萬放在能隨用隨取的地方應急，90 萬買穩(wěn)健
產(chǎn)品保底，90 萬博取高收益"
o AI 生成可視化圖表：用"水桶圖"展示各類資產(chǎn)作用（底倉/進攻/流動
性）、"修復路徑圖"（如果市場下跌，多久能回本）
【實戰(zhàn)演練 5：資產(chǎn)配置方案呈現(xiàn)】
• 場景：客戶有 300 萬剛賣房資金，厭惡風險但希望跑贏通脹，2 年后可能換房
（結合 AI 診斷其歷史交易顯示"追漲殺跌"行為特征）
• 任務：
1. 使用 AI 生成配置建議書框架（基于其歷史行為偏好做保守設計）（10 分
鐘）
2. 向客戶呈現(xiàn)方案，重點用客戶語言解釋"為什么這樣配"（15 分鐘角色扮
演）
3. 點評：是否用通俗比喻讓客戶理解配置邏輯（5 分鐘）
第五分：數(shù)字化工作流與持續(xù)進化（0.5 小時）
第 10 章 AI 輔助工作流建立
• 10.1 日常效率提升
o AI 客戶掃描：每日自動生成"需關注客戶清單"（如：賬戶大額資金閑置
超 7 天、持倉單一行業(yè)超 50%、某基金風格漂移預警）
o 診斷-溝通-方案閉環(huán)：建立從 AI 持倉診斷→客戶語言轉譯→配置方案
生成的標準化流程
• 10.2 內(nèi)容生產(chǎn)工具庫
o 建立三類 Prompt 庫：需求挖掘問題庫、持倉診斷指令模板、市場觀點
轉譯模板、產(chǎn)品客戶化話術庫
• 10.3 合規(guī)邊界
o AI 生成內(nèi)容的適當性審核要點（避免收益承諾、確保風險揭示完整）

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