主講：黃光偉老師
【課程背景】
金融行業作為現代經濟的核心，面臨著日益復雜的業務場景、海量的數據處理以及嚴格的監管要求。傳統的工作模式和方法已難以滿足市場的快速變化和客戶多樣化的需求。與此同時，國內AI大模型在技術上不斷取得突破，為金融行業的智能化變革提供了強大的動力。從金融垂直領域的精調到多模態推理，再到實時決策能力的提升，AI大模型在智能風控、精準營銷、投資決策等金融核心業務中展現出巨大的應用潛力。然而，金融企業在應用AI大模型的過程中，也面臨著技術適配、數據安全、模型解釋性等諸多挑戰。
【課程收益】
以AI大模型技術趨勢與金融行業數字化轉型為雙輪驅動，貫穿風險管理、客戶服務、投資決策與合規創新，掌握金融AI落地的"場景-技術-合規"三角評估框，提煉銀行、保險、券商三大領域可快速復用的AI解決方案，制定符合金融監管要求的AI實施路線圖。
【課程特色】
聚焦國內實踐，結合DeepSeek等本土大模型能力，拆解金融場景實戰方法與風險防控。此外，課程內容涵蓋了AI大模型與金融行業變革、核心功能解析、細分領域深度應用、落地體系與風險防控以及未來融合創新等多個層面，形成了一個完整的知識體系。從宏觀趨勢到微觀應用，從技術原理到實戰技巧，再到風險管理，全面提升學員對金融AI的整體認知和操作能力。
【課程對象】金融領域從業管理者（銀行、保險、券商）
【課程時長】1~2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、AI大模型趨勢與金融行業變革
1、技術趨勢與金融業價值重構
國內AI大模型突破方向：金融垂直領域精調、多模態推理、實時決策能力
金融行業變革驅動力：
銀行：智能風控、普惠金融、全渠道服務
保險：精準定價、理賠自動化、健康管理生態
券商：智能投研、算法交易、投資者行為分析
政策與市場雙重機遇：《金融科技發展規劃》與國產大模型崛起
2、金融行業AI應用成熟度圖譜
銀行業：反欺詐模型迭代周期縮短，信貸審批效率提升
保險業：車險定損圖像識別準確率提升，健康險動態定價誤差率下降
證券業：量化策略生成效率提升，機構客戶定制化報告生成秒級響應
案例：某國有銀行利用DeepSeek大模型實現小微企業信貸風險評估（融合工商/稅務/輿情數據）
二、金融級AI大模型核心功能與實戰邏輯
1、智能風控與合規增效
功能解析：
反洗錢（AML）：多源數據關聯網絡構建
信貸審批：非結構化數據（財報/合同）智能解析
監管報送：自動化報告生成與合規校驗
利用大模型構建動態風險標簽體系（客戶+交易+環境多維建模）
監管政策解讀自動化：從3000頁文檔中提取合規要點（DeepSeek長文本處理實例）
2、客戶經營與財富管理
功能解析：
智能投顧：客戶風險畫像與資產配置方案生成
精準營銷：對話式AI實現復雜產品推薦
財富管理：市場事件對組合影響的實時推演
基于大模型的客戶情緒分析（通話錄音/在線會話語義挖掘）
財富管理場景：用AI模擬不同加息周期下的資產再平衡策略
3、投資決策與量化創新
功能解析：
另類數據處理：衛星圖像分析零售客流預測
賣方研究：自動化撰寫行業深度報告
算法交易：基于新聞事件的波動率預測
構建AI投研助手：從2000+研報中提取產業鏈供需關系圖譜
三、細分領域深度應用——從場景到價值
1、銀行業場景實戰
普惠金融創新：某城商行AI農戶信用評估模型
利用大模型解析招投標文件自動生成授信方案
2、保險業場景實戰
健康險精算革命：某壽險公司AI健康風險評估
理賠服務重構：車險定損圖像識別中的對抗樣本防御
3、證券業場景實戰
機構服務智能化：某券商AI路演助手
量化投資進階：用生成式AI模擬極端市場環境測試策略魯棒性
四、AI落地體系與風險防控
1、金融企業AI實施路徑
能力成熟度評估：數據治理、算力儲備、業務場景優先級
實施框架：
試點階段：選擇高價值低風險場景
深化階段：構建跨部門AI中臺
生態階段：開放API賦能產業鏈
2、金融級AI治理要點
數據安全：客戶隱私保護的三重防護
模型可解釋性：銀保監《人工智能模型風險管理指引》落地方法
倫理邊界：智能投顧的"算法公平性"保障機制
容災方案：高頻交易場景下的AI模型熔斷機制設計
五、未來金融與AI融合創新
技術前沿：
監管科技（RegTech）：實時交易監測大模型
數字員工：可執行復雜業務流程的AI Agent
元宇宙金融：虛擬客戶經理與3D財富可視化
組織進化：
復合型人才梯隊建設：既懂衍生品定價又懂提示詞工程
創新機制設計：建立AI應用的"監管沙盒"試驗田
課程嵌入內容：
實戰工作坊：分組設計智能投顧/反欺詐/自動化研報方案（三選一）
工具包交付：金融AI場景優先級矩陣、模型可解釋性檢查清單、國產大模型選型評估表
授課老師
黃光偉 電商銷售與品牌營銷實戰導師
常駐地：北京
邀請老師授課：13911448898 谷老師
