桂圆君《Deepseek赋能金融营销》

# 用 Deepseek 与飞书多维表格重构金融营销工作流

这门课程并非通用的金融知识讲座，也不是单纯的 Python 代码开发教程，其核心解决的是“如何利用 AI 大模型落地到具体业务场景”的工程化问题。它聚焦于金融行业最痛点的营销环节，展示如何通过 Deepseek 模型配合飞书多维表格，将原本分散在 Excel、CRM 系统或人工经验中的客户数据，转化为可自动执行、可量化评估的营销策略。课程的价值在于打破“AI 概念”与“业务操作”之间的隔膜，提供一个从数据清洗、标签生成到精准触达的完整闭环参考。

适合人群具备基础的数据分析能力或熟练使用办公软件（如 Excel、飞书），对金融业务有一定理解，但缺乏将大模型接入工作流实战经验的技术人员、运营专员或初级数据分析师。无需深厚的深度学习算法推导基础，重点在于理解提示词工程（Prompt Engineering）在实际业务中的映射。建议先关注课程中关于“飞书多维表格数据结构定义”的部分，理解如何将非结构化的客户信息（如参考提示词、客户信息表所代表的实际数据形态）标准化为 AI 可读取的字段。随后深入讲解 Deepseek 与表格交互的部分，学习如何通过预设指令让模型自动完成客户分层、营销话术生成或潜在意向预测。

学完此课，你能独立搭建一套基于 LLM 的轻量级营销助手。具体包括：使用飞书多维表格建立客户画像数据库，编写并调试针对金融产品的复杂提示词，实现批量生成个性化营销文案，以及利用表格公式结合 AI 输出结果进行自动化跟进流程配置。资料包中的提示词文本和示例数据表是关键的实践素材，建议不要只看不练。正确的自学路径是：先对照课程中的表格结构，在自己的飞书中复刻一份“客户信息表”，填入模拟数据；然后逐段调试提供的参考提示词，观察 Deepseek 在不同复杂度指令下的输出差异；最后尝试扩展字段，例如增加“风险等级”或“偏好产品”列，测试模型能否根据历史行为数据给出更精准的建议。这种“数据-提示词-工作流”的三层架构思路，可复用到后续其他需要非结构化数据处理或自动化营销触达的场景中。