第一章 节 AI大模型基础与银行业务融合逻辑
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
AI与银行各业务场景高效合规结合与应用
AI技术演进与金融业数字化转型趋势需要接到岗位场景，节 AI大模型基础与银行业务融合逻辑和全球AI大模型技术发展现状与趋势会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
唐中印 · 金融科技风控专家
课程大纲
第二章 节 信贷场景的AI深度应用及典型
内容重点
- 1：智能信用评估模型：某银行AI+征信系统
- 案例背景
- 案例效果评估
- 案例涉及到的合规要点及注意事项
第三章 节 营销场景的AI赋能与合规实践典型
内容重点
- 1：客户分群分层管理：某银行利用AI工具实现价值客户画像分层分群
- 梳理第三章 节 营销场景的AI赋能与的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解第三章 节 营销场景的AI赋能与的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出第三章 节 营销场景的AI赋能与应用清单、质量检查表和迭代计划
第四章 节
内容重点
- 1. 资产残值预测与处置优化：某固定资产残值预测模型
- 梳理第四章 节的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解第四章 节的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出第四章 节应用清单、质量检查表和迭代计划
- 2. 自动化应用场景案例：某银行AI报告生成器（自动生成尽调报告、贷后管理报告）
第五章 AI在银行业务创新应用与未来展望
内容重点
- 1. 以DeepSeek为代表的AI在银行创新应用价值点
- 2. 唐老师未来技术趋势与展望
- 大数据、RPA以及人工智能与银行业务的深度融合
- 实时数据分析与风险管理决策
- 3. 以DeepSeek为代表的AI创新应用方法论与实施路径
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式
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
- 流程复用更容易：场景复盘明确风险信号、处置流程和协同边界
- 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 AI大模型基础与银行业务融合逻辑切入，再对齐AI技术演进与金融业数字化转型趋势与课后复用方式。
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 AI大模型基础与银行业务融合逻辑
02AI技术演进与金融业数字化转型趋势
03全球AI大模型技术发展现状与趋势
04国际上AI大模型技术发展现状与趋势
05国内AI林模型技术发展现状与趋势
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与银行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 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？
更适合业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，尤其适用于已经有具体业务任务、需要统一做法的团队。
学习这门课可以获得什么收益？
识别风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级；掌握风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点。
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
