开篇 —— 金融行业 AI 深入应用的技术基础与破局点
一、当前金融行业经营环境与 AI 应用痛点
- 行业现状：利率市场化、监管趋严、客户需求个性化、同业竞争白热化的多重压力
二、AI 应用的核心基础：应用范式与技术类型（金融合规适配版）
- 四大核心应用范式（定义 + 金融价值 + 典型场景）
- 范式 1：提示词（最基础应用范式）
- 金融应用价值：快速落地、低成本，适配轻量型、非敏感业务场景
- 典型金融场景：营销文案生成、合规公告撰写、简单数据分析报告输出
- 范式 2：RAG（检索增强生成）
- 范式 3：Agents（智能体）
- 范式 4：MCP（多工具协同平台）
- 三大核心模型技术（金融场景适配重点）
- 技术 1：专属大模型（仅提及不展开）
- 定义：专为金融行业训练的大模型，内置金融知识、合规规则与业务逻辑
三、AI 深入应用的核心框架：四步落地法
四、金融行业 AI 深入应用的核心场景图谱
