第一章 节 在金融行业数字化背景引入AI大模型的重要性和必要性
内容重点
- 1. 数字化转型的有助于性
- 消费金融行业竞争趋势解读
- 消费金融行业竞争加剧，需通过技术降本增效、拓展长尾市场
- 传统风控与客户服务模式面临效率瓶颈
- AI大模型提供智能化解决方案，可更高效提升风险识别准确率
AI与消费金融各业务场景高效合规结合与应用
节 在金融行业数字化背景引入AI大模型的重要性…会打开第一轮讨论，数字化转型的有助于性与消费金融行业竞争趋势解读负责把练习结果接到后续工作
授课讲师：
唐中印 · 金融科技风控专家
课程大纲
第二章 节 AI大模型的分类、不同大模型的特征以及大模型
内容重点
- 1. AI技术演进与金融业数字化转型趋势
- 2. 全球AI大模型技术发展现状与趋势
- 国际上AI大模型技术发展现状与趋势
- 国内AI林模型技术发展现状与趋势
- DeepSeek的技术优势与开源生态
第三章 节 AI落地场景案例与数据化成效
内容重点
- 1. 经营管理：中高层决策提效：使用AI进行某业务数据分析案例
- 案例背景
- 案例启示
- 2. 使用AI进行智能信用评估模型：某 消费金融客户违约概率与授信额度计算案例
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，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
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
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
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从节 在金融行业数字化背景引入AI大模型的重要性…切入，再对齐数字化转型的有助于性与课后复用方式。
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节 在金融行业数字化背景引入AI大模型的重要性和必要性
02数字化转型的有助于性
03消费金融行业竞争趋势解读
04消费金融行业竞争加剧，需通过技术降本增效、拓展长尾市场
05传统风控与客户服务模式面临效率瓶颈
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《AI与消费金融各业务场景高效合规结合与应用》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？
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
