课程背景
随着“机器智能+”行动纵深推进，银业界正处于从“数智化”向“智能化”跃迁的要害期。可是，重庆工行各支行在推进AI运用时普遍面临
“情境碎片化、技艺门槛高、落地验证难”
的三重挑战：业务人员懂痛点但不懂技艺达成，技艺人员懂模型但脱离业务情境，导致大量AI诉求停留在PPT层面，难以转化为实际生产力，执行层面，更无法满足总行智能体大赛的获奖准则。
本课基于冰洋老师“技艺架构+业务价值”双视角规划，采用
“准则课纲拆解—情境实战开发—长周期陪跑—终验评审”
的闭环模式：
1.
Day 1
：锁住智能体技艺原理和架构规划，统一业务和技艺的“话语架构”；
2.
Day 2
：锁住情境深挖和原型开发，输出高可行性方案；
3.
4周线上带练
：借助每周3小时集中攻坚，破解开发中的具体技艺难题；
4.
Day 3（终验）
：还原大赛评审环境，执行层面，完成从“内部作业”到“参赛作品”的最终转化。
•
对参训者
：掌握“业务诉求→技艺达成”的翻译本领，具备独立主导AI微革新项目的专精素养。
•
对分行
：沉淀一批经过验证的智能体运用（如信贷尽调、营运风控、营销助手），形成可复制的办法论。
•
对大赛
：确保参赛作品在技艺深度、业务价值、演示成效上都达成总行评奖水平，拉升重庆分行品牌影响力。
课程收益
1.
掌握智能体核心技艺原理
，能够区分LLM、RAG和Agent架构在金融情境中的适用边界；
2.
独立完成业务情境拆解
，输出符合监管要求的《智能体诉求规格说明书》；
3.
具备低代码智能体开发本领
，熟练采用主流平台（如Coze/Dify）完成学识库挂载和事务流编排；
4.
规避金融业AI落地隐患
，掌握资料安全、隐私保护以及“幻觉”抑制的要害技艺手段；
5.
产出高竞争力参赛作品
，完成从情境选项、开发调试到路演材料的全流程准备；
6.
构筑持续改进制度
，借助终验反馈精进智能体性能，拟定后续的投产推广规划。
课程大纲
Day 1：技艺架构和情境规划（线下）
学识模块：
• 趋势解读：结合“机器智能+”行动和金融科技演进规划，拆解智能体对银业界的重构推演。
• 技艺原理：纵深拆解RAG（检索增强生成）怎样破解金融资料的私有化部署和实时更新问题。
• 架构规划：解说“大模型+小模型+规则引擎”的混合架构，确保系统稳定性和合规性。
实例研讨：
• 实例：某国有大行“智能合规质检”项目架构复盘。
• 挑战：怎样在毫秒级响应要求下，兼顾内容生成的准确性和合规性。
学识模块：
• 情境筛选：利用“价值-可行性”矩阵，剔除伪诉求，锁定高ROI情境（如授信报告生成、智能客服分流）。
• 诉求拆解：将模糊的业务语言转化为结构化的技艺参数（Input/Output/Constraints）。
沙盘上手：
• 差事：各小组选定参赛情境，填写《智能体诉求规格书》。
• 产出：明晰智能体的用户画像、核心功能、资料流以及预期KPI。
Day 2：开发实战和方案打磨（线下）
学识模块：
• 提示词工程：教授CoT（思路链）和ToT（思路树）在复杂金融推理差事中的运用。
• 学识库构筑：实操演示怎样将非结构化文档（PDF/Word）切片、向量化并挂载。
• 事务流规划：配置条件分支、循环和异常处理，达成复杂的业务推演（如信贷审批流）。
实操上手：
• 差事：基于选定情境，在开发平台上完成智能体原型的搭建和初步调试。
学识模块：
• 评审推演：对标总行大赛评分准则（革新性30%、实用性40%、技艺难度20%、演示10%）。
• 叙事包装：怎样将技艺达成包装成有温度的商业故事，执行层面，打动评委。
产出交付：
• 各小组提交《智能体原型V1.0》以及《参赛方案PPT轮廓》。
4周线上带练（每周3小时·腾讯会议）
周次
带练重点
标的产出
第1周
诉求定稿和学识库构筑
确认最终诉求文档，完成学识库清洗和上传。
第2周
核心功能开发调试
打通API接口，破解事务流推演错误，抑制模型幻觉。
第3周
体验精进和资料埋点
精进前端交互，规划A/B测试方案，收集性能资料。
第4周
路演彩排和材料封版
全真情境上手，冰洋老师作为“还原评委”开展质询。
Day 3：结晶验收和大赛还原（线下终验）
评审流程：
1. 方案陈述（20分钟）：各小组演示智能体功能，呈报业务价值和技艺革新点。
2. 实地质询（10分钟）：由冰洋老师以及分行专家组成的评审团，针对技艺架构、合规隐患、落地成本开展提问。
3. 压力测试（10分钟）：实地随机输入极端实例，测试智能体的鲁棒性和边界处理本领。
评审维度：
• 技艺深度：架构是否合理？是否利用了先进的Prompt工程或者RAG技艺？
• 业务价值：是否破解了实际痛点？是否有量化资料支撑（如效率拉升X%）？
• 用户体验：交互是否流畅？回复是否符合银业界务规范？
学识模块：
• 差距拆解：对比出色实例，找出当前方案的不足和改进路径。
• 投产建议：从“参赛作品”到“生产系统”的迁移路径（灰度发布、监控告警、迭代规划）。
结业仪式：
• 颁发“AI智能体工程师（初级）”认证证书。
• 宣布代表重庆分行参加总行大赛的候选名单。
七、课程收束和行动规划
• 学识图谱回顾：梳理从诉求拆解到架构规划的全流程技艺图谱。
• 参训者结晶展示：汇编《重庆工行AI智能体出色实例集》。
• 后续行动规划：
◦ 短期（1周内）：根据终验反馈，在实际应用里，完成智能体V2.0版本的迭代。
◦ 中期（1个月内）：选取1-2个情境开展小范围业务试点，收集用户反馈。
◦ 长期（季度）：沉淀办法论，向分行其他业务条线复制推广。
冰洋老师格外提示：
“AI项目不怕慢，往细里说，就怕错。这三天加上四周的陪跑，我们不仅是为了拿奖，更是为了构筑一套‘诉求可定义、架构可落地、隐患可将控’的银行AI交付准则。让我们用工程师的严谨，将业务想法变成看得见、摸得着的生产力。”
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 参训参训者：重庆工行23个支业界务主力（对公、零售、信贷、营运条线）。 • 要害接口人：分行金融科技部、相关业务部门负责人（负责资源协调和评审）。 • 建议规模：40-50人、按照业务条线混合分组。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。