第一章 人工智能工具概述
内容重点
- 1. 人工智能定义（销售视角解读）
- 能「理解需求」的智能助理
- 2. 大模型与传统AI的核心差异
- 参数规模对比：10亿级vs百万级参数差异
- 技术范式演进：从规则驱动到语义理解
AI财富管理技能提升攻略
人工智能工具概述需要明确判断口径，人工智能定义（销售视角解读）负责组织练习，能「理解需求」的智能助理用于课后复盘
授课讲师：
韩文峰 · 财富管理实战专家
课程大纲
第二章 金融管理者提示词与决策赋能
内容重点
- AUM增长目标AI拆解法
- 案例实操：用Kimi分析客户持仓数据，生成存款流失预警清单
第三章 AI大类资产配置
一、DS/豆包大类资产数据生成指令
- 1. 股市市表现
- 2. 黄金趋势分析
- 3. 债券市场走势分析
- 4. 房地产市场走势
二、人工智能资产配置模型
- 配置模型应用
- 美林时钟模型2.0/资产配置金字塔等+客户约束条件导入
第四章 AI金融知识库，异议处理
一、AI金融专家库提示词
- 房产、黄金、股市谈资模版
二、AI 财税专家知识库提示词
三、AI 生成常见异议处理话术
第五章 AI赋能客户画像KYC演练及方案生成
一、智能KYC问卷生成（示例提示语：生成涵盖家庭结构、投资偏好、风险承受力的10个KYC问题，要求问题间存在逻辑递进关系）
二、AI分类模拟客户课程
- 演练：根据模拟客户数据，设计理财到期资金承接话术
三、AI专业赋能-理财方案设计与呈现
- 智能KYC：客户数据自动生成需求分析报告
- DeepSeek方案生成一键生成
- 教育/养老/资产规划方案自动生成
- 计划书智能对比与最优推荐逻辑
- 一分钟PPT制作：DS+KIMI AIPPT自动生成：方案PPT
适合对象
支行（局）长、金融主管、资深理财经理
课程定位与主要问题
《AI财富管理技能提升攻略》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕人工智能工具概述校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：人工智能定义（销售视角解读）安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 人工复核有抓手：能「理解需求」的智能助理相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
在利率市场化与资管新规深化的背景下，银行支行管理者面临资产配置效率提升、团队专业能力升级、智能化服务转型三重战略压力。传统管理模式受限于数据分散、策略迭代滞后、客户需求复杂度攀升等痛点，亟需通过AI技术重构决策链路与执行效能。本课程聚焦支行行长与金融主管核心职责，以DeepSeek智能决策引擎为支点，整合资产配置模型、团队管理工具、风险预警系统，覆盖AUM增长目标拆解、客户分层运营、产品结构优化、合规风控强化四大管理场景。通过AI赋能的战略沙盘推演与实战工具链植入，助力管理者实现从经验驱动到数据智能驱动的管理模式革…
课程时间
0.5天
授课方式
讲授、案例、讨论、演练
课程内容重点
01人工智能工具概述
02人工智能定义（销售视角解读）
03能「理解需求」的智能助理
04大模型与传统AI的核心差异
05参数规模对比：10亿级vs百万级参数差异
讲师介绍
韩文峰
财富管理实战专家
韩文峰，财富管理实战专家，CFA持证人。14年金融实战经验，曾任基金经理、财富总监。专注资产配置、保险营销及理财技能提升，累计授课近百场，辅导学员过万人，兼具深厚理论功底与一线营销实战成果
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本课程页面围绕《AI财富管理技能提升攻略》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？
支行（局）长、金融主管、资深理财经理。
学习这门课可以获得什么收益？
明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕人工智能工具概述校准目标和边界，明确课堂重点动作。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按0.5天安排，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？
课程主要采用讲授+案例+讨论+演练，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
