《AI应用赋能行业与市场拓展》

政企客户视角下的AI价值与实战沟通策略

【课程背景】  

随着AI技术的迅猛发展，特别是以DeepSeek为代表的前沿技术，为企业带来了前所未有的机遇。特别是政企客户对AI智算的需求也在日益增长。而如何将AI技术转化为实际价值仍是许多业务员和行业经理的痛点。

当前，政企客户面临三大核心挑战：

1.技术认知不足：客户对AI算力、硬件适配等技术细节缺乏清晰认知，导致沟通难以深入。

2.价值传递模糊：业务员难以用客户语言清晰阐述AI应用的实际收益，影响合作推进。

3.行业适配困境：不同行业对AI算力的需求差异巨大，如何精准匹配硬件与场景成为关键问题。

本课程旨在通过真实案例解析和实战演练，帮助学员掌握与政企客户沟通AI价值的核心方法，提升市场拓展能力。

【课程收益】  

1.掌握政企客户关心的AI智算核心价值点

2.学会用客户语言阐述AI技术与硬件适配逻辑

3.提升跨行业AI场景的解决方案设计能力

4.熟练运用实战案例支撑客户沟通

【课程特色】

1、课程信息量较大，跨行业案例丰富，注重对触类旁通和举一反三的学习能力培养。

2、课堂设有研讨和演练环节，采取小组共创和行动学习，鼓励和促进学员深度思考。

3、课堂鼓励学员提出个人在会议工作中的真实挑战与疑问，围绕真问题展开讨论分享和群策群力，而非单向听讲。

【课程对象】

业务管理员、集客行业经理等，希望他们学完之后能够更有效地与客户、尤其是政企类客户聊AI/DeepSeek。

【课程时长】

1-2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、聚焦问题：AI智算价值与发展方向

1、（1）理论导入：介绍AI/DeepSeek技术如何改变各行业的现状。（引用2025年第一季度AI技术报告）

（2）激活旧知：回顾学员现有的关于AI的知识和经验。

（3）案例：某大型企业通过DeepSeek优化了客户服务体验。（2024年数据）

（4）个人思考：您所在行业面临的主要挑战是什么？AI可以提供哪些解决方案？

2、（1）观点呈现：探讨政企客户关心的AI智算价值和发展方向。

（2）案例：某政府部门利用AI提升公共服务效率的成功案例。（2023年数据）

（3）小组讨论议题：针对您的主要客户群体，他们有哪些痛点，AI能带来哪些具体的改善？

3、政企客户AI转型的真实挑战

（1）理论导入

数据：2024年中国AI产业报告显示，76%政企项目因"技术-业务"断层导致延期

犀利观点："算力过剩比算力不足更致命"——某央企CIO在2024全球AI峰会发言

（2）引导激活

小组头脑风暴：列出近半年接触客户最常质疑的3个AI问题

点评要点：

1. 价值模糊：70%的政企客户认为AI投入难以量化（来源：IDC 2023），缺乏清晰的ROI评估模型。  

2. 技术适配难：硬件选型与业务场景错配，导致算力资源浪费（如某政务云项目因服务器配置不当，成本超支40%）。  

3. 沟通壁垒：业务人员无法将技术语言转化为客户关心的业务价值，导致商机流失。  

（3）案例

反面案例：某银行智能客服项目因未考虑业务峰值算力需求，上线首日崩溃

正面案例：AI助力某汽车企业构建弹性算力池，降本40%

（4）小组议题

讨论：针对某政务大数据局场景（年数据增量200PB），列出3个必须澄清的硬件指标

产出：客户对话问题清单

点评重点：技术性能与业务痛点之间的对应关系

二、为解决问题提供引导：技术与硬件视角

1. （1）理论导入：深入讲解AI应用建立的技术基础及硬件需求。

（2）案例：一个成功的企业级AI项目中的服务器选型过程。（2024年数据）

（3）小组讨论议题：根据您的业务场景，讨论合适的AI硬件配置方案。

2. （1）观点呈现：解析不同行业对AI硬件的不同要求。

（2）案例：某医疗行业使用定制化AI硬件加速数据分析。（2024年数据）

（3）小组讨论议题：分享您所在行业对于AI硬件的特殊需求。

3、跨行业案例：

制造业：某企业通过AI动态调度200+边缘计算节点，良品率提升12%

政务案例：某省会城市通过AI优化交通调度，年减少拥堵经济损失（举例）

某三甲医院医学影像系统（日均CT扫描3000例）运用AI设计服务器配置方案，提升影像分析效率

（说明：此处会有同行业和跨行业案例导入，案例分享之后会请学员思考，从其他公司的案例中，有哪些可以吸收到自身的客户沟通工作中来，哪些跨行业视角对客户类似场景也有助推的）

三、提供案例，并解析

1. （1）展示几个成功的AI项目案例，包括技术实现、硬件选型等细节。

（2）案例：某金融机构如何通过AI优化风险管理流程。（2023年数据）

（3）小组讨论议题：基于所学内容，设计一个适用于您客户的AI解决方案框架。

2、AI实操演示（电脑端+手机端）

3、需求挖掘工具演示  

《政企AI需求挖掘四象限》：政策驱动型（如碳中和）、效率痛点型、风险规避型、创新增值型。  

观点：80%的AI需求隐藏在客户的KPI压力中（如“降低政务投诉率”）。

四、课堂练习或小组讨论

1. （1）现场共创：让业务经理模拟与政企客户的对话，介绍AI/DeepSeek解决方案。

犀利观点：AI不是“技术秀”，而是解决政务效率、产业升级、风险管控的刚需。  

数据参考：中国智慧城市项目中，AI驱动效率提升平均达35%（来源：赛迪顾问2024）。  

小组讨论：列出政企客户最常质疑AI的3个问题（如数据安全、ROI周期）。  

共创产出：小组提交《政企AI常见异议清单》+应对话术框架。  

（2）老师点评：针对每个小组的表现进行反馈，指出优点与改进建议。

点评要点：从“技术参数”转向“业务成果”（如“GPU性能”→“每月省XX万电费”）。  

（3）角色扮演：结合实际案例，进一步深化理解。

每组分别接受其他组“客户角色”挑战，优化应对策略。  

老师总结金句：签单的关键，是让客户看到AI解决的是他的问题，而不是你的技术。 

五、融会贯通

1. （1）小组间相互反馈：鼓励学员之间互相评价彼此提出的AI解决方案。

（2）老师综合点评：总结课程重点，强调AI技术在不同领域的应用潜力。

（3）展望未来：探讨AI技术发展的新趋势及其对企业的影响。