人工智能趋势下商业银行数字化转型转型培训

AI人工智能大模型在金融行业的发展及应用会打开第一轮讨论，AI人工智能大模型在商业银行的应用案例与【第一天】负责把练习结果接到后续工作

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 蒲雁 · 企业投融资实战专家
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课程大纲

课程总览

内容重点
  • 【第一天】

AI人工智能大模型在金融行业的发展及应用

一、关于AI的那些事
  • 1. AI是什么 2. AI怎么用 3. AI能做什么
二、生成式AI新的应用
  • 1：共学伙伴
  • 2. 内容创作
  • 3. 内容提升
  • 4. 设计素材
  • 5. 音乐创作
  • 6. 创意视频
三、落地应用现状
  • 1. 主要应用于业务场景简单的非决策类环节
  • 银行支付，信贷，保险，资产管理管理，金融咨讯，内部运营
  • 2. 复杂金融投资建议，核心分析决策无法替代人工
四、展业流程角度
  • 1. 赋能业务各个细分环节：营销运营，分析决策，中后台运营支持
  • 2. 7×24小时在线的AI Agent智能客服优化客户交互体验
  • 3. co-pilot赋能销售、投资顾问、保险代理人等服务半径
  • 案例解析：银行，证券，基金，保险等主要机构的场景案例解析
五、业务场景角度
  • 支付：提升风险识别和反诈能力
  • 信贷：营销获客，客户运营，贷后催收，信息抽取整理
  • 案例解析
  • 工行千亿级金融行业大模型
  • 网商银行授信大模型
  • 奇富科技大模型交互
  • 资产管理管理：营销获客，客户运营，产品推介
  • 资产管理（投研）领域
  • 提升搜、读、算、写、用五大环节的效率
  • 5. 保险领域：渠道营销、核保理赔、辅助产品研发等非核心决策环节
六、赋能空间展望
  • 1. 大模型对资产管理管理、资产管理的赋能空间或最大
  • 2. 对保险、信贷领域亦有一定赋能空间
  • 3. 对支付赋能空间或较小
  • 4. 需求侧，渠道侧，供给侧三维框架分析
  • 5. 营销获客、客户运营、产品推介、投资投研四个环节中可能有更大的应用空间
七、产业格局展望
  • 1. 需求侧、渠道侧可能将形成新的服务入口和流量分发逻辑
  • 2. 竞争格局：供给侧既有马太效应、又有乘数效应
  • 3. 服务范式：向长尾客群的金融服务中产生较大影响
  • 4. 产业协作：业务驱动、科技公司与金融机构更多体现为竞合关系

AI人工智能大模型在商业银行的应用

二、商业银行金融产品智能服务与营销实践
  • 1. 客户分析与智能推荐实操
  • 2. 构建个性化产品知识库工作访
  • 3. 营销场景模拟与情绪智能管理
  • 4. 智能决策支持与风险控制
三、AI与商业银行零售业务的结合运用之-提示词的学习
  • 1. 提示词的重要性与零售业务的应用
  • 2：写提示词的原则
  • 1. 明确具体 意图清晰 指定角色 限制范围
  • 2. 交代背景 提供示例 开放式问题 思维链
  • 3. 多轮优化 多想多看多用
  • 3. 写提示词的零售业务应用场景
  • 1. 零售客群画像分析
  • 2. 客户信息整理及营销建议
  • 3. 问卷归纳总结
四、AI赋能银保业务与社群运营
  • 1. AI智能核保助手2. AI体检报告解读3. AI询证医学助手
  • 4. AI保险测评助手5. 朋友圈防折叠助手6. 爆款标题助手
五、几款国产大模型赋能零售业务优劣势对比
  • 1. kimi 2. 智谱清言3. 通义千问4. 可以平替gpt-3.5的大模型

AI人工智能与商业银行资产管理管理--基础篇

一、资产配置理论和原理--基本功
  • 1. 全球资产配置的基础原理
  • 马科维茨有效前沿--收益与风险如何均衡？
  • 2. 全球经典资产配置策略--适用于各类经济环境
  • 收益--回报 = 现金 + Beta + Alpha
  • 核心---以风险配置替代资产配置
  • 3. 全球资产配置的框架体系
  • 1. 战略资产配置
  • 2. 战术资产配置
  • 3. 再平衡
  • 4. 中国环境下资产配置的五因素六象限
二、不同角度的资产配置方法和具体应用--方法工具
  • 1. 收益性角度资产配置
  • ——固定收益产品、浮动收益产品和另类投资的优缺点及配置时机和人群分析
  • 2. 流动性角度的资产配置
  • 3. 金字塔角度的资产配置
  • 1. 必备型现金自住房资产、中长期子女养老资产的配置工具及使用方法
  • 2. 收益性股票基金股权等资产的配置方法及风险控制
三、AI在资产配置的应用---让你更加easy
  • 1. 智能投顾平台：从理论到落地
  • 客户画像生成：自动分析风险偏好、财务目标与生命周期阶段
  • 2. AI驱动的核心配置策略
  • 1. 防守端
  • 工具：筛选高股息股票、短债基金、黄金ETF（波动率
  • 2. 进攻端
  • 工具：量化模型捕捉科技赛道（AI算力、半导体）超额收益
  • 3. 动态再平衡：AI每季度自动优化股债比例，降低人为干预误差
四、AI工具的三大核心优势
  • 1. 实时数据处理：整合全球市场数据（利率、汇率、政策），预判股债拐点
  • 2. 智能风险预警：识别黑天鹅事件（如地缘冲突、行业暴雷）并动态调仓
  • 3. 个性化配置方：基于客户画像生成防守+进攻组合（如高股息股+科技ETF）
  • 【第二天】

AI人工智能与商业银行资产管理管理--进阶篇

一、个股技术分析
  • 1. 技术指标池
  • 2. 提示工程
  • 3. 报告输出
二、报告梳理汇总
  • 1. 图标为锚
  • 2. 定位
  • 3. 上下文信息
  • 4. 拼接汇总报告
  • 5. 自动截图+大模型整合内容
三、基金季报信息提取
  • 1. Deepseek+LightRAG架构
  • 2. 实体抽取+关系抽取
  • 3. 案例--对某基金经理分析展望文本进行剖析
  • 4. 案例--对基金季报信息数据的提取
四、新闻舆情分析
  • 1. 主体识别和关系抽取
  • 2. DeepSeek模型对新闻的情感分析能力
五、研报观点融合
  • 1. 大模型的文本分析能力或将比Bert模型更胜一筹
  • 2. 研报数量过多，生成摘要及汇总
  • 3. DeepSeek-R1生成研报观点融合网络
六、报告自动生成
  • 1. 较高的报告辅助生成的潜力
  • 2. 案例---DeepSeek-R1生成全球权益资产领涨市场分析报告

金融科技公司在人工智能驱使下的创新

二、微众银行（腾讯）
  • 1. 微众银行融会贯通ABCD
  • 2. 微众大数据风控
  • 智能，多元，可信，可控
  • 3. 微利贷(零售案例分析)
  • 产品设计 获客来源 业务创新 风控营收 微业贷(小微对公案例分析)
  • 产品设计 获客来源 业务创新 风控营收
  • 4. 经销商贷案例分析
  • 5. 微车贷案例分析
  • 6. WeDigi平台：开放银行API赋能合作伙伴
  • 7. 风控技术：联邦学习、AI反欺诈模型

人工智能趋势下乡村金融创新模式解析

二、高质量推进数字经济与乡村金融创新
  • 1. 332框架---三角发展逻辑，三维运行模式，内外双向联动
  • 1. 三角发展逻辑---用户，产品和运营，场景
  • 2. 三角运行模式---主体，要素，运行
  • 3. 内外双向联动---外部的业务经营数字化，内部的运营管理数字化
  • 2. 如何高质量推进乡村金融创新？
  • 1. 数据抓手---金融机构参与数字乡村治理协同，强化数据收集利用
  • 2. 产业抓手---金融机构与核心企业协同，强化产业金融服务能力
  • 3. 生态抓手---金融机构与科技公司协同，搭建供应链金融科技生态
  • 4. 渠道抓手---金融服务与乡村服务下沉协同，强化线上线下业务联动
三、金融机构与乡村金融创新
  • 1. 银行---数字化转型
  • 2. 保险---普惠金融产品
  • 3. 金融科技公司 协同银行，保险等促进金融服务

适合对象

地方政府部门、央国企中高层、金融机构从业人员、上市公司董监高、金融行业从业人员（银行理财经理、寿险从业者、私行经理等）

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AI人工智能大模型在金融行业的发展…梳理关键判断点，避免停留在概念解释
  • 借助AI人工智能大模型在商业银行的应用…完成一次可复盘的应用演练
  • 输出【第一天】相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

金融科技的竞争已上升为国家战略博弈，数字人民币通过智能合约实现财政补贴的穿透式发放，在乡村振兴与绿色金融领域创造社会价值；《巴塞尔协议III》框架下的实时风险穿透监管，银行构建基于DeepSeek驱动的动态合规系统，已经得到监管机构共识，未来的金融安全不再依赖人力巡检，而是算力与算法的精密协作

技术突破正重新定义银行业的价值链。通过人工智能实现 数据-算法-场景三维一体穿透，推动银行从经验决策转向智能决策基于图神经网络的资金链路追踪，时序数据驱动的企业现金流预测，使得风险防控从事后灭火变为事前预判实现智能风控，DeepSeek多模态融合技术打通银行内部数据，APP、线下网点与外部生态数据高度融合，构建客户全维画像利用用户智能标签以及智能画像，正真意义上实现智能营销，通过自然语言处理（NLP）将数万条监管条文转化为可执行代码，监管自动化率达98%，错误率近乎归零

本课程聚焦商业银行核心需求：如何利用技术扩大金融服务包容性，如何在数据主权与商业价值间建立治理范式，如何培养兼具金融科技能力与金融洞察的跨界人才，改变银行新的数字生态，书写银行新的智能篇章

课程时间

2天，12小时

授课方式

专题演讲、课堂讨论、情景学习

课程内容重点

01AI人工智能大模型在金融行业的发展及应用
02AI人工智能大模型在商业银行的应用案例
03【第一天】
04关于AI的那些事
05AI是什么 2. AI怎么用 3. AI能做什么

讲师介绍

蒲雁 讲师头像

蒲雁

企业投融资实战专家

蒲雁，企业投融资实战专家，高级经济师，CFA。14年央企及金融机构经验，主导115亿元重组及196亿元融资。擅长投融资、资本运作及REITs，服务政府国企与金融行业

政府国企金融银行房地产交通基础设施互联网科技
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课程差异说明

本课程页面围绕《人工智能趋势下商业银行数字化转型转型培训》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？

地方政府部门、央国企中高层、金融机构从业人员、上市公司董监高、金融行业从业人员（银行理财经理、寿险从业者、私行经理等）。

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AI人工智能大模型在金融行业的发展…梳理关键判断点，避免停留在概念解释。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，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？

课程主要采用专题演讲+课堂讨论+情景学习，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