郑科博士—人工智能银行业—人工智能最新前沿与未来展望

课程大纲

课程总览

内容重点

第一章 AI时代的技术前沿与全球格局

1.1 三大前沿技术趋势

大模型与生成式AI：从ChatGPT到企业私有化模型
多模态智能：语音、视觉、决策系统的融合发展
具身智能与智能体生态：AI从云端走向实体

1.2 全球AI产业竞争格局

中美AI生态对比：从算法优势到算力博弈
东数西算与中国智能算力战略布局
欧洲AI法案与AI治理新框架

1.3 区域视角：安徽在中国AI版图中的战略定位

合肥综合性国家科学中心与智算中心建设
科大讯飞—中科大—地方政府创新联盟机制
金融、教育、制造业AI应用的先行探索

第二章人工智能在金融领域的创新应用

2.1 智能风控与反欺诈

非结构化数据建模：语义理解与行为分析
中小企业信用评估模型创新
联邦学习与隐私计算在征信体系中的应用

2.2 智能投融资与资产管理管理

AI辅助投研与量化决策
智能投顾的算法逻辑与监管边界
私域数据驱动的客户画像与精准营销

2.3 运营与合规智能化

AI在合规审查与反洗钱中的应用
聊天机器人与智能客服的服务体验优化
内部流程自动化（RPA+AI）的成本重塑

第三章 AI未来发展展望与区域金融战略

3.1 从数字银行到智能银行

银行业AI化的组织再造与文化变革
智能决策与业务驱动的双向融合
员工AI素养与数据治理体系建设

3.2 产业金融融合新机遇

AI+制造业：金融支持智能制造升级的新路径
AI+绿色金融：碳资产智能评估与ESG量化
AI+普惠金融：智能评估与风险定价创新

3.3 展望未来：从人工智能到智能经济

AI治理与伦理：风险、监管与信任体系
智能经济的生产力再定义
安徽在中国AI生态的潜力与方向

八、课程总结

适合对象

安徽省某地方银行经营层及科技金融条线负责人

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进

核心收益

提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点

课程背景与交付信息

人工智能正从技术突破期迈向产业融合与价值创造期。大模型、具身智能、AI Agent 等新技术不断重塑生产方式与金融服务形态。作为区域性金融机构，安徽本地银行正处于科技赋能转型的关键窗口期：如何理解AI发展趋势、结合国家与安徽省人工智能产业政策（如皖北智谷建设、合肥智算中心布局、东数西算中部节点），将AI真正融入信贷、风控、资产管理管理与普惠金融，是经营层必须具备的战略思维与实践能力

二、主讲人

郑科博士特许金融分析师（CFA）- 哈佛大学梅森高级研究员- 世界银行前沿科技资深顾问- 斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）特聘专家

课程时间

3小时

授课方式

讲授、案例分析、互动研讨

课程内容重点

01AI时代的技术前沿与全球格局

021 三大前沿技术趋势

03大模型与生成式AI：从ChatGPT到企业私有化模型

04多模态智能：语音、视觉、决策系统的融合发展

05具身智能与智能体生态：AI从云端走向实体

讲师介绍

郑科

宏观经济分析与AI金融科技应用专家

哈佛MPA与斯坦福MBA，CFA持证人，20年金融科技跨界实战专家。曾任世行特约研究员及多所高校实践教授，擅长将宏观经济洞察、AI前沿技术与金融实务深度融合，主导多个国家级重大项目，为政府与金融机构提供战略咨询与数字化转型培训

金融银行政府国企互联网科技房地产制造业

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课程差异说明

本课程页面围绕《郑科博士—人工智能银行业—人工智能最新前沿与未来展望》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合安徽省某地方银行经营层及科技金融条线负责人等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：3小时。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲授＋案例分析＋互动研讨，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配