STEP 1 · 案例引入
M2-076 金融业 · 案例引入
💰 案例引入 · 某信托AI项目风险分类标签
💰 案例全景

触发事件CEO在行业峰会上看到竞争对手的AI应用展示后深受触动,要求3天内安排AI转型咨询。同年2000月,公司通过PMI中国社区了解到OCE-TRANSFORM服务。

顾问诊断经过3天的深入诊断,顾问团队揭示了6个关键发现:利益相关者之间的信任已经透支,需要从头建立;数据基础需要6个月的专项治理;技术选型必须考虑组织能力约束。

变革路线图认知对齐期(0.5-1月):高管工作坊+AI认知培训+战略共识。快速验证期(3-2月):选定高频低风险场景落地。价值扩展期(3-7月):扩展场景+内部推广。运维成熟期(8-11月):建立持续运营+知识沉淀。

blue痛点二:信任透支。过去5次数字化项目均以失败告终,员工对新概念的接受度降至冰点。「数字化」这个词在内部已经成为一个负面标签。新项目需要花费额外精力重建信任。

gold痛点四:范围失控。管理层期望一次性建成「企业级AI平台」解决所有问题,而非小步快跑分阶段实施。这种大而全的思路增加了项目失败的风险和实施周期。

行业背景金融业行业的竞争格局正在被技术重新定义。数据显示,过去一年行业AI投入同比增长10%,但真正实现规模化落地的企业不足57%。

痛点一:战略缺位。公司没有清晰的AI路线图,多个部门提出了互不协调的AI需求。销售部想上智能客服,供应链想上预测系统,生产部想上视觉质检——但公司缺乏统一的技术架构和数据基础来支撑这些分散的需求。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「变革的速度不能超过信任建立的速度」

※ 案例信息已脱敏处理。仅供教学参考。
🧭 本案例道法术器框架

以下展示本案例将应用的层面。Step2展开

【法】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
本案例:在某信托AI项目风险分类标签中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【法】OCE四维诊断法
从业务(Business)、数据(Data)、组织(Organization)、...
本案例:某信托AI项目风险分类标签中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排8场一对一访谈,不做任何技术展示。
【器】知识管理工作坊
通过结构化的工作坊形式,将顾问的方法论转移给客户内部团队,实现能力固化。...
本案例:某信托AI项目风险分类标签中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排8场一对一访谈,不做任何技术展示。
【道】利益相关者影响策略
不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。...
本案例:在某信托AI项目风险分类标签中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【术】非语言信号解读
表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志...
本案例:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某信托AI项目风险分类标签中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【道】变革心理学曲线
组织变革中成员经历可预测的情绪曲线:震惊→否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受→探索...
本案例:在某信托AI项目风险分类标签项目中,顾问用3天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【法】问题诊断方法论
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。...
本案例:某信托AI项目风险分类标签中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排8场一对一访谈,不做任何技术展示。
STEP 2 · 理论讲解
M2-076 金融业 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

掌握在金融业场景中运用结构化方法论诊断企业AI准备度的能力,学会区分表象问题与根因问题。

核心挑战:某信托AI项目风险分类标签考验顾问在6类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📗 【法】STAR结构化进场框架

理论概述:情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(Result)四步访谈框架。

📌 本案例应用:顾问在某信托AI项目风险分类标签中将这一工具应用于5个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📗 【法】OCE四维诊断法

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。

📌 本案例应用:顾问在某信托AI项目风险分类标签中将这一工具应用于5个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📙 【器】知识管理工作坊

理论概述:通过结构化的工作坊形式,将顾问的方法论转移给客户内部团队,实现能力固化。

📌 本案例应用:某信托AI项目风险分类标签的实践表明,这一框架有效帮助顾问在8场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📘 【道】利益相关者影响策略

理论概述:不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。

📌 本案例应用:在某信托AI项目风险分类标签中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:过度承诺而低估实施难度
📕 【术】非语言信号解读

理论概述:表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志。

📌 本案例应用:某信托AI项目风险分类标签的实践表明,这一框架有效帮助顾问在8场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:建议查阅PMI项目管理知识体系中的相关实践
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📘 【道】变革心理学曲线

理论概述:组织变革中成员经历可预测的情绪曲线:震惊→否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受→探索→承诺。

📌 本案例应用:通过某信托AI项目风险分类标签的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📗 【法】问题诊断方法论

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。

📌 本案例应用:通过某信托AI项目风险分类标签的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
STEP 3 · 学员实践
M2-076 金融业 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:你被派往某信托AI项目风险分类标签项目现场。客户CEO说"我们试过几个方案都失败了"。
总用时约58分钟。
⏱ 第1步(15分钟)
任务1
快速阅读案例背景,提炼核心信息并回答:这个信息揭示了什么?对项目意味着什么?
⏱ 第2步(14分钟)
任务2
设计STAR访谈提纲R层3题:建立合理的预期和评估标准,防止过度承诺。
⏱ 第3步(30分钟)
任务3
设计STAR访谈提纲T层3题:明确项目目标和期望,注意识别不切实际的期望。
⏱ 第4步(44分钟)
任务4
设计STAR访谈提纲A层3题:了解客户过去的尝试,注意识别重复失败模式。
💡 提示

注意非语言信号——眼神、语气、体态都可能是关键信息

STEP 4 · 参考答案
M2-076 金融业 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:某信托AI项目风险分类标签揭示了AI转型的关键洞察:成功的转型始于清晰的业务问题定义和务实的预期管理。
道法术器应用
【道】先建立信任再谈技术。
【法】用OCE和STAR指导进场工作。
【术】一对一访谈和5Why是核心技能。
【器】诊断问卷和GROW模型是效率倍增器。
🎯 STAR访谈提纲(8问)
参考问题意图追问
S1您能描述一下目前金融业业务整体的运营情况吗?开放式开场,让客户主动说出全貌等他自然说完后追问"还有吗?"
T2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?"
A3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
R4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
S5如果给您团队的数字化能力打分,您打几分?了解内部能力差距看客户是否愿意承认能力短板
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在过去6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?"
R8如果这个项目不做,6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
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"我们团队做过多个类似场景"

客户坚持"先说说方案"——引导"先了解您的挑战才能切中要害"

客户期望不切实际——用行业数据校准"通常需要X到X个月"

📚 拓展

推荐:《系统思考》丹尼斯·舍伍德
自我检查:建立了足够信任?识别了真正根因?给了客户有价值的洞察?客户愿意继续合作?

💰OCE-TRANSFORM
🏠 官网首页📚 案例教学首页💰 金融业首页北京通维管理咨询有限公司