深度解读AI人工智能大模型与金融行业发展

课程大纲

深入分析AI人工智能大模型在金融行业的应用现状

内容重点

落地应用现状
主要应用于业务场景简单的非决策类环节
支付，信贷，保险，资产管理管理，金融咨讯，内部运营
复杂金融投资建议，核心分析决策无法替代人工
展业流程角度

AI人工智能大模型对金融行业未来发展的影响分析

一、应用趋势展望

1. 大小模型协同发展
2. Co-pilot嵌入更多
3：AI Agent精简
4. 重塑展业模式

二、赋能空间展望

1. 大模型对资产管理管理、资产管理的赋能空间或最大
2. 对保险、信贷领域亦有一定赋能空间
3. 对支付赋能空间或较小
4. 需求侧，渠道侧，供给侧三维框架分析
5. 营销获客、客户运营、产品推介、投资投研四个环节中可能有更大的应用空间

三、产业格局展望

1. 需求侧、渠道侧可能将形成新的服务入口和流量分发逻辑
2. 竞争格局：供给侧既有马太效应、又有乘数效应
3. 服务范式：向长尾客群的金融服务中产生较大影响
4. 产业协作：业务驱动、科技公司与金融机构更多体现为竞合关系

AI人工智能大模型对金融体系的影响分析

一、效率方面

1. 供需双方减少信息不对称、降低交易成本、促进金融行业生产力变革
2. 全面赋能金融行业提升效率
3. 需求侧和渠道侧可能产生较大影响
4. 供给侧渐进式赋能、未来颠覆效应取决于潜在技术发展边界

二、普惠方面

1. 交互方式--降低用户门槛和使用成本
2. 客群触达--定制化，个性化金融产品
3. 定价效率--提升可得性和质量优异

三、安全方面

1. 可能引发更多金融风险，对金融系统安全带来挑战
2. 加剧顺周期特征、放大相关风险
3. 推动金融行业竞争分化
头部大型机构更加大而不能倒、中小机构加速出清并产生风险
4. 新型金融风险
新型大而不能倒风险、潜在利益冲突、新型风险传导路径
5. 海外监管动态
美国SEC正在制定的监管法案
欧盟已形成了针对人工智能的监管法案
英国已设立监管要求

适合对象

地方政府部门、央国企中高层、金融机构从业人员、上市公司董监高、国有投控平台中高层、金融行业从业人员、企业家及优秀企业高管

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

重点掌握AI大模型当前在金融行业的应用现状
详细解析AI大模型对金融行业未来发展的深远影响
了解AI大模型未来对金融系统可能影响
人工复核有抓手：深度解读AI人工智能大模型与金融行业发展的业务目标、适用场景和关键问题

课程背景与交付信息

过去十几年，以互联网、大数据、传统AI算法等为代表的数字技术广泛应用于金融领域，形成了较为丰富的数字金融业态，填补了传统金融服务的空白、提升了传统金融机构的效率。而大模型的出现有望进一步拓展数字金融技术和应用的边界，为更广泛地客户提供更加普惠、更加高效、更加个性化、更加专业优质的金融服务，提升金融体系的效率和普惠程度。与此同时，大模型自身的风险以及其与金融业务结合所带来的风险也值得关注，虽然当前大模型在金融行业的应用仍在初期，但是大模型技术对包括金融消费者权益保护、大而不能倒、顺周期性在内的各种潜在金融风险有可能带…

课程时间

1天，6小时

授课方式

专题演讲、课堂讨论、情景学习

课程内容重点

01深入分析AI人工智能大模型在金融行业的应用现状

02AI人工智能大模型对金融行业未来发展的影响分析

03AI人工智能大模型对金融体系的影响分析

讲师介绍

蒲雁

企业投融资实战专家

蒲雁，企业投融资实战专家，高级经济师，CFA。14年央企及金融机构经验，主导115亿元重组及196亿元融资。擅长投融资、资本运作及REITs，服务政府国企与金融行业

政府国企金融银行房地产交通基础设施互联网科技

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课程差异说明

本课程页面围绕《深度解读AI人工智能大模型与金融行业发展》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 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？

地方政府部门、央国企中高层、金融机构从业人员、上市公司董监高、国有投控平台中高层、金融行业从业人员、企业家及优秀企业高管。

学习这门课可以获得什么收益？

重点掌握AI大模型当前在金融行业的应用现状；详细解析AI大模型对金融行业未来发展的深远影响。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6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

课程采用什么授课方式？

课程主要采用专题演讲+课堂讨论+情景学习，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