AI赋能治理现代化与智能风控体系建设
国有企业董事履职风险防控需要现场演练支撑,对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确
课程大纲
国企风险防控核心层次与AI赋能重点
- 本讲小结: 国企风控的核心不再是更多的制度,而是更聪明的AI
国有企业董事履职风险防控
从传统风控到智能风控的数字化转型实战
合规管理建设与评价的AI升级
行业前沿的风控手段与头部企业
- 案例一:某国有大行AI智能风控中台
- 背景:信用卡欺诈、洗钱交易识别难
- 方案:构建知识图谱+实时图计算引擎,毫秒级识别可疑交易链路
- 成果:欺诈拦截率提升,误报率降低70%,每年避免数亿元损失
- 启示:实时性是智能风控的生命线,图技术是关联风险的核心。2、
- 案例二:国家电网智慧供应链风控
- 背景:数万家供应商,断供、质量风险难控
- 成果:高风险供应商预警准确率90%+,成功避免多次重大工程延期
- 启示:垂直行业数据+领域知识微调模型,是ToB风控的护城河。3、
- 案例三:某头部央企AI合规官
总结与行动——成为AI治理架构师
- 1. 一个本质:AI改变的是治理与风控的根本逻辑——从人治到智治。2、 两个核心:数据是燃料,模型是引擎,组织是底盘。3、 三阶价值:替代人(自动化审查)→ 增强人(预测预警)→ …
- 1. 30天(盘点期):完成智能风控场景盘点
- 梳理高风险、高重复、高成本的风控环节
- 组建跨部门项目组(风控+业务+IT)
- 评估试点成果,明确下一阶段推广范围与预算
- 启动全员AI风控素养培训,设立AI风控卓越中心
- 圆桌对话:从知到行 (20分钟)
- 课程附赠工具清单
- 《董事AI履职自评与需求卡片》:用于圆桌对话,帮助董事梳理个人需求
- 《合规管理AI评价指标体系参考表》:含20+个可量化的AI合规评价指标
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加,便于课后在同一套判断标准下继续推进
课程定位与主要问题
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作,训练会围绕关键问题完成一轮方法校准
核心收益
- 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕国企风险防控核心层次与AI赋能重点梳理关键判断点,避免停留在概念解释
- 借助国有企业董事履职风险防控完成一次可复盘的应用演练
- 输出AI时代的信息透明与治理挑战相关的后续跟进清单,方便课后跟踪
课程背景与交付信息
2026年,在强监管、防风险、促发展的政策主线下,国有企业与大型企业正面临前所未有的治理挑战。信息不对称、风险识别滞后、合规成本高昂、董事履职支撑不足等痛点日益凸显。与此同时,AI技术从降本增效工具演变为重构治理逻辑的核心变量。Gartner预测,到2028年,基于AI的自主治理与风控系统将减少70%的人工合规审查工作。然而,绝大多数企业的治理与风控仍停留在制度+人工的传统模式,陷入三大困境
治理困境:数据孤岛导致信息透明度低,董事会难以获取实时、穿透式的经营与风险视图
风控困境:风险识别依赖事后复盘,无法实现事前预警与事中干预,被动应对监管
1天,6小时
战略讲授(40%)、 顶级案例深度拆解(40%)、 互动研讨与圆桌对话(20%) 授课天数:1天,6小时/天
课程内容重点
讲师介绍
赵珊
企业战略运营与AI数字化转型专家
赵珊,战略管理与AI数字化转型实战专家,社科院博士,前字节/阿里高管。拥有20年+实战经验,现任大数据公司副总裁。擅长将企业战略运营与AI大模型落地深度融合,助力企业实现降本增效与智能决策转型
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本课程页面围绕《AI赋能治理现代化与智能风控体系建设》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 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?
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加,便于课后在同一套判断标准下继续推进。
学习这门课可以获得什么收益?
看清工具场景、输入要求和输出校验,先讲清对象、约束和判断标准;围绕国企风险防控核心层次与AI赋能重点梳理关键判断点,避免停留在概念解释。
课程采用什么授课方式?
课程主要采用战略讲授(40%)+ 顶级案例深度拆解(40%)+ 互动研讨与圆桌对话(20%) 授课天数:1天,6小时/天,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