主讲：黄光伟老师
【课程背景】
金融行业作为现代经济的核心，面临着日益复杂的业务场景、海量的数据处理以及严格的监管要求。传统的工作模式和方法已难以满足市场的快速变化和客户多样化的需求。与此同时，国内AI大模型在技术上不断取得突破，为金融行业的智能化变革提供了强大的动力。从金融垂直领域的精调到多模态推理，再到实时决策能力的提升，AI大模型在智能风控、精准营销、投资决策等金融核心业务中展现出巨大的应用潜力。然而，金融企业在应用AI大模型的过程中，也面临着技术适配、数据安全、模型解释性等诸多挑战。
【课程收益】
以AI大模型技术趋势与金融行业数字化转型为双轮驱动，贯穿风险管理、客户服务、投资决策与合规创新，掌握金融AI落地的"场景-技术-合规"三角评估框，提炼银行、保险、券商三大领域可快速复用的AI解决方案，制定符合金融监管要求的AI实施路线图。
【课程特色】
聚焦国内实践，结合DeepSeek等本土大模型能力，拆解金融场景实战方法与风险防控。此外，课程内容涵盖了AI大模型与金融行业变革、核心功能解析、细分领域深度应用、落地体系与风险防控以及未来融合创新等多个层面，形成了一个完整的知识体系。从宏观趋势到微观应用，从技术原理到实战技巧，再到风险管理，全面提升学员对金融AI的整体认知和操作能力。
【课程对象】金融领域从业管理者（银行、保险、券商）
【课程时长】1~2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、AI大模型趋势与金融行业变革
1、技术趋势与金融业价值重构
国内AI大模型突破方向：金融垂直领域精调、多模态推理、实时决策能力
金融行业变革驱动力：
银行：智能风控、普惠金融、全渠道服务
保险：精准定价、理赔自动化、健康管理生态
券商：智能投研、算法交易、投资者行为分析
政策与市场双重机遇：《金融科技发展规划》与国产大模型崛起
2、金融行业AI应用成熟度图谱
银行业：反欺诈模型迭代周期缩短，信贷审批效率提升
保险业：车险定损图像识别准确率提升，健康险动态定价误差率下降
证券业：量化策略生成效率提升，机构客户定制化报告生成秒级响应
案例：某国有银行利用DeepSeek大模型实现小微企业信贷风险评估（融合工商/税务/舆情数据）
二、金融级AI大模型核心功能与实战逻辑
1、智能风控与合规增效
功能解析：
反洗钱（AML）：多源数据关联网络构建
信贷审批：非结构化数据（财报/合同）智能解析
监管报送：自动化报告生成与合规校验
利用大模型构建动态风险标签体系（客户+交易+环境多维建模）
监管政策解读自动化：从3000页文档中提取合规要点（DeepSeek长文本处理实例）
2、客户经营与财富管理
功能解析：
智能投顾：客户风险画像与资产配置方案生成
精准营销：对话式AI实现复杂产品推荐
财富管理：市场事件对组合影响的实时推演
基于大模型的客户情绪分析（通话录音/在线会话语义挖掘）
财富管理场景：用AI模拟不同加息周期下的资产再平衡策略
3、投资决策与量化创新
功能解析：
另类数据处理：卫星图像分析零售客流预测
卖方研究：自动化撰写行业深度报告
算法交易：基于新闻事件的波动率预测
构建AI投研助手：从2000+研报中提取产业链供需关系图谱
三、细分领域深度应用——从场景到价值
1、银行业场景实战
普惠金融创新：某城商行AI农户信用评估模型
利用大模型解析招投标文件自动生成授信方案
2、保险业场景实战
健康险精算革命：某寿险公司AI健康风险评估
理赔服务重构：车险定损图像识别中的对抗样本防御
3、证券业场景实战
机构服务智能化：某券商AI路演助手
量化投资进阶：用生成式AI模拟极端市场环境测试策略鲁棒性
四、AI落地体系与风险防控
1、金融企业AI实施路径
能力成熟度评估：数据治理、算力储备、业务场景优先级
实施框架：
试点阶段：选择高价值低风险场景
深化阶段：构建跨部门AI中台
生态阶段：开放API赋能产业链
2、金融级AI治理要点
数据安全：客户隐私保护的三重防护
模型可解释性：银保监《人工智能模型风险管理指引》落地方法
伦理边界：智能投顾的"算法公平性"保障机制
容灾方案：高频交易场景下的AI模型熔断机制设计
五、未来金融与AI融合创新
技术前沿：
监管科技（RegTech）：实时交易监测大模型
数字员工：可执行复杂业务流程的AI Agent
元宇宙金融：虚拟客户经理与3D财富可视化
组织进化：
复合型人才梯队建设：既懂衍生品定价又懂提示词工程
创新机制设计：建立AI应用的"监管沙盒"试验田
课程嵌入内容：
实战工作坊：分组设计智能投顾/反欺诈/自动化研报方案（三选一）
工具包交付：金融AI场景优先级矩阵、模型可解释性检查清单、国产大模型选型评估表
授课老师
黄光伟 电商销售与品牌营销实战导师
常驻地：北京
邀请老师授课：13911448898 谷老师
