痛点一：目标分歧。高管团队对AI的认知停留在「自动化」和「降本」两个关键词上，忽视了「增效」和「创新」的潜力。业务部门和技术部门在需求定义上存在根本分歧——业务关注场景，技术关注数据。
风险矩阵技术风险（可能性高·影响中）：模型效果不达预期、系统集成困难、数据质量不达标。组织风险（可能性高·影响高）：关键利益相关者抵制、变革中途失去动力、核心团队流失。进度风险（可能性中·影响中）：项目延期、速赢效果不显著、反复返工。
企业概况某消费贷平台AI中介包装识别成立于2015年，是金融业领域的技术领先型企业 企业员工5619人，年营收规模73亿元。已服务超过10家大型客户，客户留存率达42%。
行业背景政策层面正在加速推动金融业行业的数字化升级。行业报告显示，AI技术在该领域的渗透率年增速达20%，预计2015年将达到7%。
gold痛点四：认知偏差。客户对AI的认知受媒体和供应商营销影响，认为AI可以即插即用、三个月回本。实际上AI项目需要9个月才能产生可量化的业务价值。
触发事件一份内部诊断报告揭示：核心流程中存在大量重复性人力操作，年均浪费超过年营收的9%（约4830万元），CEO随即要求启动效率提升专项。
顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察：「数据不是越多越好，而是越准越好」
※ 案例信息已脱敏处理。仅供教学参考。以下展示本案例将应用的层面。Step2展开。
通过本案例学习，掌握运用道法术器框架分析金融业领域AI转型需求的方法，独立设计进场访谈方案。
核心挑战：某消费贷平台AI中介包装识别考验顾问在3类利益相关者之间建立共识的能力，差异化沟通是关键。
理论概述：企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。
理论概述：从业务（Business）、数据（Data）、组织（Organization）、技术（Technology）四个维度系统性评估企业AI准备度。
理论概述：区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的，根因是顾问发现的。
理论概述：目标（Goal）→现实（Reality）→选项（Options）→意愿（Will），让客户主动探索方案。
理论概述：情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。
理论概述：情境（Situation）→目标（Target）→行动（Action）→结果（Result）四步访谈框架。
区分客户说的问题和真实的问题——症状往往不是根因
| 层 | 参考问题 | 意图 | 追问 |
|---|---|---|---|
| S1 | 如果这个项目不做，12个月后会发生什么？ | 建立紧迫感 | 帮助客户认识到不做的风险 |
| T2 | 还有没有其他重要的事情我没有问到？ | 收尾开放性问题 | 通常客户会在这里说出最重要的担忧 |
| A3 | 您过去在效率提升方面做过哪些尝试？效果如何？ | 了解历史经验和组织惯性 | 追问"如果效果不理想，主要原因是什么？" |
| R4 | 在过去12个月中，业务运营中最大的挑战是什么？ | 聚焦具体问题而非泛泛而谈 | 追问"对业务指标的影响有多大？" |
| S5 | 您认为最重要的成功标准是什么？ | 了解客户价值观和优先级 | 注意客户是否过度关注技术指标 |
| T6 | 您对这个项目的成功是如何定义的？ | 了解客户的顶层期望 | 注意是否存在多个不同的成功标准 |
| A7 | 您希望用什么机制来定期评估项目进展？ | 建立持续沟通机制 | 建议每月正式review+每周非正式同步 |
| R8 | 您对这个项目的最高预算和资源投入是什么？ | 了解资源约束和真实投入意愿 | 追问"如果预算不够，您愿意调整范围吗？" |
| S9 | 根据行业数据，类似规模企业通常7个月实现16%提升，您觉得这个范围合理吗？ | 管理期望，建立参考基准 | 追问"如果实际效果低于范围，您的底线是什么？" |
• 客户问"你做过我们行业吗？"——回应"跨行业经验可迁移性强"
• 客户坚持"先说说方案"——引导"好方案源自深入了解，给我30分钟"
• 客户期望不切实际——坦诚沟通"可以分为两个阶段实现"
推荐：《影响力》西奥迪尼
自我检查：客户说了70%以上时间？有3次以上有效追问？识别了隐藏需求？管理了不切实际的期望？