第一章 营销策略与活动的管理运营及系统支撑方案
内容重点
- 1. 营销策略核心要素：人货场协同设计
- 客群圈选方法论（基于大模型的动态分群、长尾客户挖掘）
- 产品匹配逻辑（权益推荐、差异化定价策略）
- 渠道选择优化（跨渠道触达效率分析）
- 2. 营销活动规则设计
大模型驱动的数据产品创新与落地实践课程-修改
大模型驱动的数据产品创新与落地实践课程…适合带着现有问题进入课堂，通过营销策略核心要素：人货场协同设计把做法和跟进节奏校准清楚
授课讲师：
唐中印 · 金融科技风控专家
课程大纲
第二章 流批一体与准实时架构的营销决策落地
内容重点
- 1. 数据架构设计方法论-流批一体技术栈选型
- 存储层：Hudi/Iceberg与Kafka的协同方案
- 计算层：Flink SQL统一批流处理逻辑
- 2. 准实时场景实现路径
- 近实时数据管道设计（秒级延迟 SLA 保障）（做一下设计图）
第三章 基于大模型的营销与数据分析智能体（Agent）构建
内容重点
- 1. Agent技术架构与开发流程
- 大模型驱动的Agent设计范式
- 模块化架构：意图识别、工具调用、反馈优化
- 领域知识增强方案（LoRA微调、RAG检索增强）
- 2. 营销场景智能体开发
第四章 最优化定价模拟的架构设计与实践（待定）
内容重点
- 1. 定价模拟系统设计
- 参数配置与模拟引擎
- 动态参数建模（利率、费率、客户敏感度因子）
- 蒙特卡洛模拟与博弈论模型的应用
- 2. 最优策略筛选机制
第五章 节 实战案例与未来趋势
内容重点
- 某银行全渠道投放ROI提升30%的决策大脑实践（详细讲）
- 案例背景
- 案例启示
- 某行北极星指标+埋点治理驱动信用卡产品优化案例
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，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
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：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
- 提示与校验更稳定：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
- 人工复核有抓手：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起营销策略与活动的管理运营及系统支撑方案、营销策略核心要素：人货场协同设计和客群圈选方法论（基于大模型的动态分群、长尾客户…，先把可落地路径说清楚。
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营销策略与活动的管理运营及系统支撑方案
02营销策略核心要素：人货场协同设计
03客群圈选方法论（基于大模型的动态分群、长尾客户挖掘）
04产品匹配逻辑（权益推荐、差异化定价策略）
05渠道选择优化（跨渠道触达效率分析）
讲师介绍
唐中印
金融科技风控专家
某股份城商行互金部副总兼科创负责人，CFA/微软MVP。15年金融风控与产品创新实战经验，深耕互联网大数据风控与供应链金融领域，助力金融机构数字化转型与风险管理体系升级
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本课程页面围绕《大模型驱动的数据产品创新与落地实践课程-修改》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？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员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
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
