技胜未来：金融科技赋能银行新增长引擎
江浔楷主讲，面向银行管理层、金融科技及业务条线负责人和骨干，七讲覆盖金融科技认知、战略组织、人才与安全、科技数据AI场景融合、科技金融、实施挑战和前瞻讨论。标准安排2天，每天6小时，共12小时
授课讲师：
江浔楷 · 金融数字化落地实战专家
课程大纲
概念及由来
一、科技VS金融科技
1. 科技
- 1）基础：基于科学原理
- 2）方法：通过系统的方法和知识
- 3）路径：创造和应用工具、系统、方法
- 4）目标：解决实际问题、推动生产力和社会进步
- 5）生长路径：从知识走向实践，从学者走向工匠
2. 金融科技：讨论科技与金融业务、产品、流程的融合；与为科技创新企业提供融资服务的科技金融相区别。
- 1）基础：科学技术（大数据、云计算、人工智能、区块链）
- 2）方法：解构传统金融
- 3）路径：创新业务模式、产品服务、流程机制
- 4）目标：围绕金融服务的效率、体验和风险管理讨论适用技术，不由采用技术保证效果。
- 5）生长路径：从通用走向垂直、从后台走向前台，联系业务需求、制度、系统与实施条件讨论。
二、发展历程
1. 金融科技发展的阶段性讨论，年份为课程分析框架，实际机构进程可能不同。
- 1）1950+：计算机+自动化
- 2）1990+：服务器+网络+客户端
- 3）2010+：智能手机+app
- 4）2020+：数字化+人工智能
2. 银行业渠道与技术演进的阶段性讨论，时间划分仅作课堂比较。
- 1）2000+：网点时代（实体网点+面对面服务）
- 2）2010+：在线时代（桌面互联网+远程）
- 3）2015+：移动互联网时代（移动服务+触手可及）
- 4）2020+：数字化+人工智能时代（数据驱动+智能服务）
- 讨论科技进步与银行渠道、产品和组织演进的关系，结合不同机构及时期分析。
三、突出贡献
- 小组讨论：没有你的日子里：没有金融科技之前，银行是什么样子？
1. 拓展了银行服务的边界
2. 推动了普惠金融的发展
3. 提升了银行服务的体验
4. 推动了银行的系列创新
四、三大关系
1. 金融科技与互联网金融
- 个人发言：你认为金融科技和互联网金融是什么关系？
2. 金融科技与数字化/AI
3. 金融科技与安全
- 工具讨论：金融科技底层技术实用手册，使用范围和版本课前确认。
现状及生态
一、监管环境
1. 金融监管与科技、国资等相关协作主体
- 1）中国人民银行：按法定职责研读相关金融科技、支付、标准等政策，不将其等同所有银行监管事项的唯一牵头主体。
- 2）金融监管及相关协作机构
- 中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证券监督管理委员会按各自职责履职；科学技术部与国务院国有资产监督管理委员会分别涉及科技创新、国资等职责，不能统一称为银行金融监管部门。
2. 监管理念：强调“科技向善”和风险防控
3. 政策材料研读：区分金融科技、科技金融支持、标准与各自适用期间。
- 1）2025年银行业保险业科技金融高质量发展实施方案：联系科技创新融资服务研读，具体条款以正式文件核对。
- 2）2025年《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》：讨论科技创新与金融支持协同。
- 3）《金融科技发展规划（2022—2025年）》：明确历史规划期，比较后续变化与当前适用制度。
- 4）金融标准化十四五规划：按其规划期和实际标准适用范围研读。
4. 政策指导、风险监测与创新试点：核对业务范围、参加资格和现行要求，不认为试点豁免监管。
5. 目标讨论：科技与金融融合、风险防范及客户服务，依据具体政策和业务衡量。
- 政策案例研读：2025年5月七部门发布科技金融相关举措，重点讨论科技企业全生命周期金融服务与协作，不将其当作统一银行组织规定。
二、银行应用
1. 主要应用的6大领域：支付清算、借贷融资、财富管理、保险、零售银行、交易结算
2. 应用程度
- 互动导入：小组辩论赛 金融科技发展程度与银行的经营业绩的关系
- 1）国有大型银行
- 2）股份制银行
- 3）城市商业银行和农村金融机构
- 趋势讨论：比较不同银行投入、数字化智能化、专营机构与中台建设，按对应年份、统计口径和实际资料分析。
三、技术提供
- 个人发言：你知道中国有哪些金融科技相关的服务商，他们的核心技术和特点是什么？
1. 科技企业及金融科技服务商：是否需要、取得何种金融牌照，依具体主体和所开展业务核对。
2. 传统银行的金融科技子公司或平台
3. 其他专业FinTech服务提供商
第二篇：行业特色篇
用“金融科技”解构“银行经营”
一、战略规划：顶层设计与路径明确
1. 本课四规划协同分析框架
- 1）金融科技总体规划
- 2）数字化转型规划
- 3）人工智能规划
- 4）业务发展规划
- 课堂框架：以业务发展为牵引、数字化转型为载体、人工智能研究与应用为引擎、金融科技为技术基础，讨论战略、技术与业务的协同；结合本行组织与制度判断，不作为统一监管要求或既定应用成效。
2. 对接政策与监管要求，按不同事项核对适用范围。
- 1）本行科技相关战略融入国家战略
- 2）五篇大文章
- 课堂场景比较：普惠金融服务下沉、数字金融数据流通、绿色金融AI碳追踪、养老金融AI辅助规划；核对数据、模型、业务资格、投资适当性和客户权益，讨论FinTech支持条件，不视为既定效果或科技金融单向驱动结论。
3. 量化目标
- 1）设定考核维度
- 多维框架：增长、质量、创新、可持续、效率
- 2）量化考核目标
- 3）划分责任主体
- ——总部（战略统筹）、分支（执行开发）、条线（创新风控）、个人（运营反馈）；RACI矩阵明确权责
- 4）明确协同机制
- 课堂案例讨论：跨部门协同与目标分解到岗，结合建设银行相关材料核对组织、时点和实施条件。
二、组织架构：机构设立与授权优化
- 个人发言：在可公开范围内介绍本行机构设置，讨论问题与优势，保护内部和客户信息。
1. 总体协调领导小组
- 1）定位：总体管控金融科技、数字化、人工智能三个领域
- 2）职责：战略决策、风险把关、资源协调、绩效评估
- 课堂案例讨论：科技协调机制及三领域规划，以宁波银行相关材料为线索核对职责与时期。
2. 专属领导小组
- 1）金融科技领域专项推动领导小组
- 2）数字化转型专项推动领导小组
- 3）人工智能专项推动领导小组
- 4）专项领导小组间的协作机制
3. 专属部门设置方案比较，具体名称和权限依本行组织制度。
- 1）金融科技部
- 2）数据管理部
- 3）人工智能赋能部
- 4）金融科技子公司
- 案例研读：并列部门制与数据管理部门，结合建设银行相关材料核对，不推定所有银行同样设置。
- 案例研读：二级部门制及金融科技子公司模式，比较宁波银行、工银金科和建信金科相关材料，核对实际时期、关系与职责。
4. 融合团队
- 1）分散制
- 2）派驻制
- 3）集中制
- 4）优劣比
三、人才梯队：外部引进与内部培养
1. 金融科技人才
- 1）技术应用能力（API集成、区块链开发）
- 2）业务融合能力（FinTech产品设计）
- 3）风险意识（合规模型开发）
- 核心岗位：FinTech产品经理、区块链工程师、智能合约开发者
2. 数字化人才
- 1）数据治理（ETL工具使用）
- 2）流程自动化（RPA部署）
- 3）数字营销（BI分析）
- 核心岗位：数字化转型顾问、数据工程师、数字渠道设计师
3. AI人才
- 1）机器学习（TensorFlow/PyTorch）
- 2）自然语言处理（NLP模型）
- 3）AI伦理（偏见检测）
- 核心岗位：AI算法工程师、机器学习科学家、AI治理专员
4. 三类人才的培养机制
- 培养计划示例：基础在线学习、专项项目实践、参考六个月轮岗与领导力学习；覆盖目标、周期及资格按本行计划讨论，不写成已经实现的效果。
- 案例研读：建设银行人才培养机制，核对资料时期与适用岗位，再比较本行条件。
四、技术基础：系统建设与数据治理
1. 核心系统与业务系统
- 案例研读：恒丰银行恒心工程、国家开发银行及广西农信社系统重构主题，核对工程时期、范围和材料。
2. 业务规划与科技系统规划
3. 数据研发、数据治理与科技系统
4. 项目外包与自主研发能力
- 案例研读：工商银行自主研发能力，讨论形成与延续的条件。
- 案例研读：平安银行自主能力体系，比较项目外包与自主研发的边界。
- 案例研读：恒丰银行自主能力建设，依据可追溯材料评价，避免预设显著成效。
五、风险合规 安全为本与守牢底线
- 个人发言：比较科技、数据和AI安全岗位的任务与协作，不以单一技术含量给岗位定性。
1. 科技安全：漏洞扫描、入侵检测、应急响应
2. 数据安全：讨论加密、访问控制、备份恢复、审计与零信任。核对合法处理依据、目的、最小范围及敏感信息保护要求。
3. AI安全：讨论模型审计、鲁棒性、偏见和伦理，以及重要决策的人为复核与客户权益。
- 三个领域安全的内在逻辑
- 1）科技安全为基础，提供硬件/网络防护
- 2）数据安全为核心，支撑AI训练和决策
- 3）AI安全与科技、数据安全共同服务于应用治理；讨论DevSecOps协同，不能由闭环或模型审计保证安全和价值。
4. 金融科技制度矩阵
- 1）科技相关制度体系
- 2）数据相关制度体系
- 3）人工智能相关制度体系
六、文化运营 流程再造与变革推动
1. 科技与业务发展关系讨论
2. 数据文化核心
3. 人工智能文化核心
- ——伦理优先、人机协同、持续学习
4. 将文化融入业务模式和流程中
- 课堂分享情境：月度FinTech故事会的组织与复盘方式，不作为已落实制度或经营成效证明。
- 个人发言：请对你们银行金融科技文化进行简要介绍，并指出做得很好的三点。（酌情）
- 工具讨论：FinTech政策与银行应对自检表，范围和版本课前确认。
用“科技+数据+AI”联合赋能“业务场景”
一、融合赋能的方法论体系
1. 需求分析方法论
- 1）痛点挖掘
- 工具：Empathy Map
- 2）场景建模
- 工具：BPMN流程图
- 3）可行性评估
- 4）蓝图绘制
- 工具：科技数据AI三维赋能路径图
2. 技术选型方法论
- 1）匹配原则
- 2）集成策略
- 3）评估体系
- 4）治理机制
3. 实施推进方法论
- 1）敏捷开发
- 2）DevOps一体化
- 3）变革管理
- 4）持续优化
二、五类业务场景：使用模拟或合法授权、经岗位批准的数据，依实际业务权限和制度讨论。
1. 手机银行全旅程服务
2. 零售客户营销：核对个人信息处理依据、用途和客户意愿，避免不当画像与持续打扰。
3. 零售客户智能投顾：核对销售和投资业务权限、适当性、产品风险及人工复核，不承诺收益。
4. 数字化智能风控：核对数据权限、模型偏差、解释及有权岗位复核，不由技术替代授信审批。
5. 对公存量客户经营
- 小组工作坊：用模拟或获授权脱敏材料，为本行讨论金融科技、数字化与AI融合的场景方案，核对价值、资源、风险和实施条件。
- 工具讨论：赋能蓝图图谱与科技、数据、AI三维矩阵，具体练习范围课前确认。
用“金融科技”赋能“科技金融”
一、“五篇大文章”整体视图及背景
- 个人发言：请说出五篇大文章的名称及主要内容
1. 五篇大文章整体视图
- 1）科技金融
- 2）普惠金融
- 3）数字金融
- 4）绿色金融
- 5）养老金融
2. 五篇大文章的相互关系：作为课程分析框架比较各自目标与协作。
- 1）科技金融与普惠金融
- 联动情境讨论：中小企业数字化转型与联合风控，核对合作主体、数据权限和风险分担。
- 2）数字金融与绿色金融
- 3）养老金融与科技金融
- 关系框架讨论：比较五篇大文章的相互支持，不将科技金融视为唯一核心引擎或统一政策因果结论。
二、科技金融的核心议题：面向科技创新企业融资服务，讨论金融科技如何支持。
1. 创新融资支持
- 讨论科技企业全生命周期、多层次融资工具及难点，区分金融服务目标与可验证结果。
- 案例材料研读：产业链孵化贷主题，核对工商银行案例材料中的产品、时期和条件后比较。
2. 风险防控机制
- 讨论多元风险分担与科技金融韧性，具体安排按业务规则和合同判断。
- 1）担保与保险创新
- 案例材料研读：民生银行科创金融萤火平台主题，核对名称、功能及发生时期。
- 2）动态评估与监测
- 案例材料研读：招商银行科创贷评估主题，核对实际模型资料与产品条件。
3. 生态体系建设
- 讨论银行、政府与产业合作网络及资源配置，明确各方权限与参与条件。
- 1）专业机构设立
- 案例研读：金融科技子公司与科创企业融资支持，结合工银金科相关资料核对业务，不将其简单定义为专注区块链。
- 2）伙伴网络拓展
- 案例研读：伙伴网络与股权撮合主题，核对萤火平台实际业务范围和相关权限。
4. 绩效考核体系
- 讨论量化、多维指标框架及其激励、约束和业务适用条件。
- 1）核心指标设计
- 案例研读：国有银行科技金融综合评价，按实际年度、指标和文件比较。
- 2）责任主体划分
- 政策研读：2025年实施方案与科技型中小企业授信支持，分层考核等具体规则须以正式条款核对。
5. 政策对接与可持续
- 讨论科技创新、绿色发展与政策衔接，不由政策对接保证可持续结果。
- 1）监管政策嵌入
- 政策研读：2025年七部门举措的创新融资支持，技术应用、标准和风控事项按具体文件范围比较。
- 2）绿色与包容性金融
- 政策材料研读：科技金融、绿色金融与可持续发展联系，核对相关指导意见的名称、期间及适用内容。
三、“科技金融”大文章的考核体系
1. 量化指标设计
- 1）余额与增速
- 指标案例讨论：以2025年银行业目标材料为历史比较，核对统计期间和对象。
- 2）户数与覆盖
- 指标案例讨论：招商银行户数考核相关材料，核对实际指标口径。
- 3）创新产出
- 指标案例讨论：工商银行创新KPI主题，核对评价规则和时期。
- 4）风险质量
2. 责任主体划分
- 个人发言：请说出你所在的银行各个层级在科技金融大文章中的具体职责
- 1）总部责任：战略规划+资源统筹
- 案例材料研读：国有行总部模式，核对实际资料、时期及适用条件后开展比较。
- 2）分支责任：执行落地+客户开发
- 案例材料研读：城商行的分支实践，核对实际资料、时期及适用条件后开展比较。
- 3）条线责任：产品创新+风控
- 案例材料研读：股份行的条线分工，核对实际资料、时期及适用条件后开展比较。
- 4）个人责任
- 案例材料研读：基层员工责任制，核对实际资料、时期及适用条件后开展比较。
3. 协同与监督机制
- 1）跨部门协同：讨论联合工作组与参考季度联席会安排，按机构实际条件确认。
- 协同案例讨论：七部门联合机制的政策层面，与本行内部治理分别比较。
- 2）外部监督：监管报告+第三方审计
- 监督案例讨论：金融监管相关实践，核对有权机关、事项和规则。
- 3）内部监督：讨论KPI监控、信息权限与必要人工复核。
- 案例材料研读：银行内部可视化看板，核对实际资料、时期及适用条件后开展比较。
- 4）激励与监督平衡：讨论超额奖励及偏差评价，遵循机构制度与公平性。
- 案例材料研读：平安银行2025年激励框架主题，核对资料后比较，不视为现行通用规则。
4. 动态调整与评估
- 1）年度复盘：基于市场变化，调整指标权重
- 案例讨论：金融科技规划的年度复盘，核对对应规划期间。
- 2）中期评估：半年检查，纠偏率
- 案例讨论：科技金融相关中期评价，核对科技部门文件和评价对象。
- 3）长期可持续：融入ESG，绿色科技权重
- 案例材料研读：五篇大文章长期观，核对实际资料、时期及适用条件后开展比较。
- 4）工具支持：讨论AI辅助计算与考核分析、数据保护、偏差及人工复核，不以自动评分单独决定人员待遇。
- 工具案例讨论：银行AI考核材料，核对实际使用条件与权限。
- 科技金融行业案例研读：核对具体银行、产品、发生时期及原始材料，再比较融资、风险与生态条件。
- 案例主题一：工商银行与科创企业产业链融资，产品名称及条款按可追溯材料核对。
- 案例主题二：招商银行科创资质评估与科创贷，按实际产品和模型材料讨论。
- 案例主题三：民生银行科创金融平台，核对萤火平台相关材料后比较。
- 个人互动：请根据以上知识点，对同业案例进行点评
- 工具讨论：五篇大文章框架图、关系矩阵与政策摘要，按实际文件和课堂版本使用。
第三篇：未来发展篇
金融科技面临的制约和挑战
互动导入：个人发言 请列举你认为金融科技将面临的三个挑战
1. 政策变化：研读2025年前后材料，核对当前适用规则与业务调整成本。
- 案例讨论：数据相关法律制度变化对业务的影响，核对正式文件和适用时点。
2. 部门壁垒：业技分离，协作效率低
- 案例讨论：传统银行变革中的组织协作障碍。
3. 数字化智能化素养低：纯科技思维，缺乏整体融合
- 案例讨论：不同经验与学习基础员工的转型支持，不将年龄直接等同学习能力。
4. 复合人才稀缺：业技数智四融合专家紧缺
- 案例讨论：银行人才缺口报告，核对年份、范围和证据。
5. 投入与产出：分析金融科技项目ROI、实施条件及评价周期。
- 案例讨论：AI项目投入和回报周期，依据实际材料而非预设所有项目回报慢。
6. 软件生态碎片：多厂商集成难
7. 数据标准不一：跨机构共享障碍
- 案例讨论：开放银行API与跨机构标准、权限及集成问题。
- 工具讨论：挑战映射表，按问题、影响、应对三维讨论。
金融科技的未来畅想
前瞻讨论说明：以下主题用于研究设想和情境比较，核对技术成熟度、业务资格、KYC与反洗钱、隐私及伦理，不代表已经可用的产品或安全与收益保证。
一、量子计算与加密革命
1. 量子安全加密：讨论潜在威胁、迁移与适用条件，不称必然构成无风险金融防护。
2. 量子计算赋能金融：比较研究方向、可行性及业务价值验证。
二、监管与生态演进：从合规约束到创新赋能
1. 动态监管框架优化
2. 生态伙伴协同强化
三、核心技术池继续拓展
1. 脑机接口金融
- 1）思维支付设想：讨论脑波认证的成熟度、安全、知情授权和敏感数据边界。
- 前瞻情景讨论：脑机支付原型，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
- 2）脑机接口与学习模型设想：比较可能的研究联系，不断言BCI必然增强AI。
- 前瞻情景讨论：未来脑金融，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
2. 合成生物与金融
- 1）生物资产融资讨论：基因编辑企业贷款评估的业务资格、科学与伦理条件。
- 前瞻情景讨论：合成生物基金，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
- 2）可持续生物链讨论：合成材料与绿色融资的标准及评价条件。
- 前瞻情景讨论：合成绿色贷，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
3. 空间计算与金融
- 1）虚拟网点设想：AR、VR服务、远程面签与虚拟顾问，核对身份认证、业务权限和产品规则。
- 2）地理金融设想：位置数据、区域画像及风控，核对合法依据、最小范围和模型偏差。
- 3）数字地产设想：虚拟网点、虚拟资产抵押与交易的资格、法律和风险，不表述为现行通行银行业务。
- 4）时空数据风控设想：行为轨迹、反欺诈及偏好分析，核对必要性、敏感数据保护和客户权益。
4. 零知识证明与隐私金融
- 1）零知识证明讨论：在特定技术条件下验证某些信息，不等同免监管匿名交易或一切数据绝不泄露。
- 2）合规披露讨论：核对法定报告、客户信息保护和选择性披露的适用范围。
- 3）联合风控讨论：隐私计算可减少某些原始数据共享，仍需核对合法依据、权限及泄露风险。
- 4）数字身份讨论：去中心化身份方案与用户控制、金融身份核验、机构责任的衔接。
四、跟数字化和人工智能进一步融合赋能
1. 超个性化服务
- 1）脑机与AI画像设想：讨论潜在用途、必要性、明确授权和敏感信息限制。
- 前瞻情景讨论：脑AI金融助手，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
- 2）数字孪生与虚拟客户设想：以模拟数据比较服务方案，核对预测能力与局限。
- 前瞻情景讨论：孪生银行服务，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
- 3）量子与AI决策设想：讨论复杂优化研究，不保证成熟能力或投资判断。
- 前瞻情景讨论：量子智能顾问，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
2. 生态系统重构
- 1）DAO组织与社区治理设想：比较金融产品治理、牌照与责任，不称可绕过现行银行制度。
- 2）空间与脑机协作设想：讨论沉浸式交互、跨境业务权限及信息保护。
- 前瞻情景讨论：空间脑金融，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
3、监管与伦理演进
- 1）AI治理讨论：跨境伦理、偏见与适用标准，核对具体制度和时期。
- 前瞻情景讨论：国际AI金融规范，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
- 2）生物伦理金融讨论：基因数据用途、敏感信息、科学和伦理限制。
- 前瞻情景讨论：基因金融伦理，比较研究假设、成熟度、业务和伦理条件。
- 个人发言：回顾这两天的学习内容 说说这两天的学习体会
- 工具讨论：挑战机遇分析与未来SWOT，区分事实、假设、机会和实施条件。
适合对象
银行总、分行管理层（行长、副行长、部门总经理）；总行金融科技条线（金融科技部、数据管理部等）及零售、对公、风控等业务条线负责人与骨干；分行中高层管理人员、业务骨干；需系统构建金融科技知识与实施能力的相关人士
课程定位与主要问题
从银行业务需求出发，讨论金融科技规划、治理、人才、系统与场景实施，联系数据、AI、风险及科技创新融资服务
课程适配与选型边界
江浔楷主讲，面向银行管理层、金融科技及业务条线负责人和骨干，七讲覆盖金融科技认知、战略组织、人才与安全、科技数据AI场景融合、科技金融、实施挑战和前瞻讨论。标准安排2天，每天6小时，共12小时
银行总、分行管理层（行长、副行长、部门总经理）；总行金融科技条线（金融科技部、数据管理部等）及零售、对公、风控等业务条线负责人与骨干；分行中高层管理人员、业务骨干；需系统构建金融科技知识与实施能力的相关人士
从银行业务需求出发，讨论金融科技规划、治理、人才、系统与场景实施，联系数据、AI、风险及科技创新融资服务
标准2天，每天6小时，共12小时；专家讲授、案例剖析、互动工作坊与实战演练
标准安排2天共12小时；1天精华版或3天深度工作坊属于可协商方案，需确认范围。金融科技与科技创新融资服务的科技金融分开理解；历史政策、具名银行和产品案例按时期与可追溯材料研读。课程涵盖银行金融科技转型中的科技、数据和AI应用。前瞻主题是研究与情境讨论；业务权限、数据依据、客户权益、适当性及人工复核依相关制度。模板、资料和案例版本课前确认，不保证项目成功、经营增长或特定金融产品收益
核心收益
- 企业方向：练习金融科技路线图、治理框架、投入优先级与分阶段计划
- 企业方向：分析项目关键环节、业务机制和实施条件
- 企业方向：比较五类业务场景与科技、数据、AI融合方法
查看更多收益 收起更多收益
- 企业方向：讨论复合人才、文化及跨部门协作
- 企业方向：练习模板和工具的业务应用，范围课前确认
- 学员方向：学习核心概念、技术原理、趋势及监管边界
- 学员方向：练习战略规划与场景构建工具
- 学员方向：分析需求、方案、风险与实施条件
- 学员方向：讨论数字化转型中的协同、领导与职业发展
课程背景与交付信息
银行需要把技术投入、业务需求、组织协作和风险要求联系起来，分析试点、推广、系统集成与实施条件。本课以业务价值为线索，结合认知、行业场景、工具练习与前瞻讨论，比较金融科技的规划和落地路径
课程时间
2天，每天6小时，共12小时
授课方式
专家讲授、案例剖析、互动工作坊与实战演练
课程工具
金融科技技术手册；政策与银行应对自检表；Empathy Map与BPMN；科技数据AI三维矩阵；五篇大文章关系图；挑战映射表；未来SWOT
课程内容重点
01第一篇：基础认知篇
02第一讲：概念及由来
03第二讲：现状及生态
04第二篇：行业特色篇
05第三讲：用“金融科技”解构“银行经营”
06第四讲：用“科技+数据+AI”联合赋能“业务场景”
07第五讲：用“金融科技”赋能“科技金融”
08第三篇：未来发展篇
09第六讲：金融科技面临的制约和挑战
10第七讲：金融科技的未来畅想
讲师介绍
江浔楷
金融数字化落地实战专家
22年银行及金融科技实战经验，原工行总行及平安壹账通高管。专注金融数字化转型与AI落地，擅长通过数据与智能工具赋能银行零售业务增长，服务40+中小银行，实现获客成本大幅降低与业务规模突破
查看讲师主页课程差异说明
标准安排2天共12小时；1天精华版或3天深度工作坊属于可协商方案，需确认范围。金融科技与科技创新融资服务的科技金融分开理解；历史政策、具名银行和产品案例按时期与可追溯材料研读。课程涵盖银行金融科技转型中的科技、数据和AI应用。前瞻主题是研究与情境讨论；业务权限、数据依据、客户权益、适当性及人工复核依相关制度。模板、资料和案例版本课前确认，不保证项目成功、经营增长或特定金融产品收益
课程常见问题
课程适合哪些银行人员？
面向总、分行管理层、总行金融科技及零售对公风控等业务条线负责人和骨干、分行中高层及业务骨干，以及需要构建金融科技知识和实施能力的相关人员；不等同通用管理岗位全体系课程
是单一AI工具应用课吗？
课程主线是银行金融科技规划与落地，涵盖科技、数据及AI应用，同时覆盖战略组织、人才、系统、安全、业务场景、科技金融和实施挑战
七讲包括哪些内容？
依次为概念与由来、现状及生态、金融科技与银行经营、科技数据AI场景融合、金融科技支持科技金融、制约与挑战，以及未来畅想，保留工具、案例研读和互动
标准课时与可选方案怎么确定？
标准2天，每天6小时，共12小时。原方案另列可协商的1天精华版和3天深度工作坊；须先确认目标、模块和练习深度，不混同为一个固定版本
未来金融和案例能否直接作为现行产品方案？
不能直接推定。脑机、量子、虚拟身份、DAO等属于研究与情境讨论，需核对技术成熟度、业务牌照、法律、隐私和伦理；历史政策及具名案例按实际资料确认
