课程总览
内容重点
- 目录（三级结构）
AI与银行—AI在银行业务中的革新与实践
目录（三级结构）和AI赋能银行的战略变革会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
郑科 · 宏观经济分析与AI金融科技应用专家
课程大纲
第一章 AI赋能银行的战略变革
1.1 银行业的AI浪潮：从工具到中枢
- 银行AI发展三阶段：自动化 → 智能化 → 自主化
- 数据驱动型银行与模型驱动型银行的融合路径
- AI如何成为数字化转型的飞轮引擎
1.2 宏观与政策环境
- 金融监管科技（RegTech）与数智金融政策演进
- 数据安全法、算法备案制与银行AI的合规边界
- 数字人民币与AI信贷、支付、风控体系的互动
1.3 战略管理维度
- 从IT项目到战略工程：AI转型的顶层设计
- 银行AI投资ROI评估与技术生态合作模式
- 人机协同组织（Human-AI Organization）的新范式
- 📘
第二章 AI重塑银行核心业务场景
2.1 智能信贷与风险管理
- 机器学习在中小微企业与消费贷风控中的应用
- 信贷审批流程的AI自动化与可解释模型实践
- 联邦学习在跨行反欺诈模型中的创新应用
2.2 智能客户经营与精准营销
- 客户360画像与智能推荐系统建设
- AIGC驱动的个性化营销与内容生成
- 客户旅程分析（Journey Analytics）与客户流失预测
2.3 智能运营与后台提效
- 智能文档处理（IDP）在信贷档案与合规材料中的应用
- 智能流程自动化（RPA+AI）赋能中后台效率提升
- 智能客服与知识库系统的构建与优化
- 📘
第三章 AI时代的银行治理与未来展望
3.1 AI治理与伦理框架
- 可解释AI（XAI）与模型偏差治理
- AI伦理与责任金融（Responsible AI）建设路径
- 算法透明、审计追踪与内部合规机制
3.2 数据治理与算力基础设施
- 数据中台+AI中台双中台协同架构
- 银行业算力基础设施与私有模型（LLM）的演进趋势
- 混合算力调度与国产大模型生态融合
3.3 AI+金融创新的未来图景
- 从AI辅助到AI主导的智能决策转型
- 智能投顾2.0、智能理财与ESG可持续金融
- 生成式AI在银行文档生成、产品设计中的潜能
- 📘
七、课程总结
适合对象
恒丰银行数据部管理层及骨干人员（数据科学、风控、业务创新方向）
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
- 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
随着生成式AI、知识图谱、联邦学习等技术的突破，银行业正迎来业务流程、风险管理、客户经营的系统性重塑。AI不再仅仅是辅助工具，而是成为银行的新生产力、决策引擎与竞争中枢。从智能信贷、精准营销，到反欺诈与监管科技，AI已深度嵌入银行价值链的每一个环节
本课程聚焦AI在银行业务中的应用革新与落地实践，系统讲授最新趋势、应用路径与未来展望，助力恒丰银行构建数据驱动与智能决策的核心能力
二、主讲人
课程时间
3小时
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01目录（三级结构）
02AI赋能银行的战略变革
031 银行业的AI浪潮：从工具到中枢
04银行AI发展三阶段：自动化 → 智能化 → 自主化
05数据驱动型银行与模型驱动型银行的融合路径
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
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本课程页面围绕《AI与银行—AI在银行业务中的革新与实践》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？
恒丰银行数据部管理层及骨干人员（数据科学、风控、业务创新方向）。
学习这门课可以获得什么收益？
识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按3小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
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
