课程背景
当前，区域性农商行正面临“慢、散、难、险”的数智化转型困局：
“慢”
在于面对大型银行和金融科技的降维竞争，革新响应速度迟缓；
“散”
在于资料散落在信贷、风控、营运、客服等等多个烟囱系统，难以形成合力。
“难”
在于既懂“草原金融”本地业务又懂前沿AI技艺的复合型英才稀缺，AI运用“看起来很美、用起来很难”；
“险”
在于面对“机器智能+”和金融信创的双重浪潮，换个角度看，担心投入巨大却无法产出实效，陷入“不转型等等死，乱转型找死”的焦虑。
乌海农商行坐拥本地化优势，亟需一将能将业务心得、买方资料和AI本领熔为一炉的“智能之火”，达成从“跟随者”到“本地智慧金融头羊”的跃迁。
本课专为乌海农商行定制，摒弃“从技艺到技艺”的空洞宣讲，从实践看，采用讲师独创的
“武侠风架构师”
视角，落地时，沿“
认知破冰→原理透视→情境铸剑→落地闯关
”四大战役展开。我们将将复杂的大模型技艺，转化为“信贷报告自动生成”、“农户信用AI评核”、“智能合规巡检”等等一个个看得见、摸得着、可评核的本地化作战沙盘。课程将深度融合大厂的AI落地办法论和农商行真实业务推演，
确保参训者不仅听懂“AI为何”，在实际应用里，更能掌握“在我行怎么干”。
本次培训旨在为乌海农商行播下一颗“AI+金融”的实战火种。短期，从实践看，支援核心队伍
统一认知、消除恐惧，看见路径
，形成1-2个可立即启动的AI试点情境共识。长期，则为银行构筑一套
“从业务情境反推技艺架构，从资料治理支撑AI落地”
的内生本领架构，赋能买方服务智能化、隐患将控精准化、内部营运自动化，落地时，最终在激烈的区域金融竞争中，执行层面，凭借“AI赋能”锻造出差异化的核心竞争力和增长新引擎。
课程收益
•
掌握大模型核心原理和三大运用范式
，能够精准判别AI在信贷、风控、营运、客服等等情境的运用价值和可行性。
•
获得一套农商行AI运用情境“机会地图”和评核轮廓
，能结合本业界务特点，开展AI情境的自主挖掘和优先级排序。
•
领会公司级AI落地的“三横三纵”施行路径
，规避“重模型、轻资料”、“重演示、轻工程”的常见陷阱，拉升项目成功率。
•
产出本行首个AI试点情境的“作战草图”
，在讲师带出下，完成从情境定义、资料评核到技艺选型、价值测算的初步推演。
课程大纲
课程导入：农商行的“智”变时刻
• 破冰：从“一个买方经理的下午”故事切入，看传统事务模式在效率、隐患、体验上的三重挑战。
• 趋势定调：“机器智能+”国策下的金融业变革和区域性银行的“换道超车”机遇。
• 课程全景图发布：一张图看懂从“大模型原理”到“我行AI价值”的闯关地图。
• 分组和实战来由发布：各小组将化身“XX分行AI攻坚小队”，以破解一个真实业务痛点为最终标的。
学识模块（心法修炼）：
• 学识点一：大模型为何？—— 从“鹦鹉学舌”到“举一反三”，领会其作为“世界学识压缩器”的本质。
• 学识点二：大模型的核心本领矩阵（四大绝技）—— “生成和创作”、“推演和推理”、“学识问答”、“代码生成”在金融情境的变形。
• 学识点三：大模型为何有这些本领？—— 用“信贷报告填空题”类比Transformer和注意力制度，领会其“思路链”涌现的原理。
实例研讨（实战过招）：
• 实例名称：“一封让行长点赞的贷后隐患预警报告”是怎样炼成的？
• 实例来由：怎样将分散的流水资料、工商资讯、业界舆情，自动合成为一份有看法、有依据的隐患拆解简报。
• 要害挑战：AI的“幻觉”怎样克服？业务规则怎样注入？
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：绘制我行“AI本领诉求矩阵”
• 上手标的：各小组基于本部门业务，落地时，列举3-5个“最希望AI帮忙完成”的具体差事，并按照“创造性 vs 规范性”开展分类。
• 上手抓手：A1大白纸、诉求矩阵模板。
• 展示点评：讲师带出识别“真诉求”和“伪诉求”，引出下一模块。
学识模块（心法修炼）：
• 学识点一：提示工程（PE） —— “怎样向AI准确下达指令”的学问，构筑本行高质量提示词库。
• 学识点二：检索增强生成（RAG） —— 炼就银行的“外部学识库”，让AI精准调用规章制度、信贷政策、货品指引，根治“幻觉”。
• 学识点三：AI智能体（Agent） —— 构筑“虚拟买方经理”和“合规巡检员”的核心架构，达成多步骤、自动化业务链路。
实例研讨（实战过招）：
• 实例名称：怎样为金融机构构筑“可信AI问答系统”？
• 实例来由：RAG架构怎样确保回答的精准性和可追溯性，满足金融严监管要求。
• 要害挑战：学识库构筑、向量化检索、溯源审计的达成路径。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：为“农户小额贷款咨询”情境选项AI武器
• 上手标的：针对“农户问能否贷款、需何材料、流程多久”这一情境，小组碰头应采用PE、RAG还是Agent？并简述依据。
• 上手抓手：决策卡牌、架构简图。
• 展示点评：讲师剖析不同选项背后的成本、成效和施行复杂度差异。
学识模块（心法修炼）：
• 战场一：智能信贷和风控：AI在贷前（买方画像、反欺诈）、贷中（报告生成、隐患预警）、贷后（监测催收）的全流程赋能。
• 战场二：智慧营运和合规：AI用于OCR票据识别、合同智能审查，合规性自动巡检，大幅释放人力。
• 战场三：数字买方经营：炼就“草原金融管家”智能助手，提供7 * 24小时货品咨询、业务办理带出和个性化关怀。
• 战场四：内部学识提效：构筑全行级的“AI学识大脑”，迅速赋能新员工，统一业务答复口径。
实例研讨（实战过招）：
• 实例名称：某农商行怎样用AI将贷前调查报告撰写时间从2小时降至20分钟？
• 实例来由：RAG接入行内实例库+外部资料，智能体自动生成报告初稿，买方经理仅需复核和润色。
• 要害挑战：资料安全边界、模型本地化部署、人机协同流程再造。
沙盘上手/小组碰头—— 核心实战环节：
• 上手主题：评选本行“AI第 一战”最 佳情境
• 上手标的：各小组从上述四大战场中，选取一个最迫切的情境，运用《价值-可行性评核模板》，开展纵深研讨，输出一份包含“情境描述、核心痛点、预期价值、要害资料、主要隐患”的简要方案。
• 上手抓手：A1大白纸、评核模板、彩色记号笔。
• 展示点评：每组5分钟方案路演，讲师和行领导组成评审团，从价值度、可行性、革新性维度开展点评和打分。
学识模块（心法修炼）：
• 第 一关：情境定义和价值锚定—— 怎样用“MVP”思路，选项一个“小切口、深穿透、快见效”的试点。
• 第二关：资料基础和模型选型—— 评核资料质量和数量，选项“公有云API、业界模型、本地化部署”的平衡之道。
• 第三关：架构规划和信创考量—— 规划符合金融级安全、合规要求的AI运用架构，兼顾信创环境适配。
• 第四关：队伍组建和敏捷迭代—— “业务+科技+资料”铁三角怎样协同，构筑“培训-采用-反馈-精进”的闭环。
实例研讨（实战过招）：
• 实例名称：一个AI智能客服项目从立项到上线的90天全记录
• 实例来由：看一个中型银行怎样步步为营，克服资料、算法、工程、验收的层层关卡。
• 要害挑战：业务部门期望管控、成效量化指标设定、学识库持续营运制度。
沙盘上手/小组碰头（15:40-16:20）：
• 上手主题：为我行的“AI第 一战”绘制“百日攻坚”路线图
• 上手标的：各小组基于三讲选定的情境，围绕“组织、资料、技艺、营运”四个维度，规划未来100天的要害里程碑和差事。
• 上手抓手：项目施行路线图甘特图模板。
• 展示点评：讲师锁住路线图的合理性和隐患点，给出务实调整建议。
七、课程收束和行动规划
• 学识图谱回顾：从认知、原理、情境到落地的闭环复盘。
• 优胜方案表彰：为“华山论剑”中评选出的最 佳情境方案小组颁发荣誉。
• 行动规划：
◦ 成立虚拟AI探索小组：建议由科技部牵头，落地时，联合1-2个业务部门，围绕今日共识情境开展预研。
◦ 启动资料资源盘查：针对高优先级情境，盘查相关资料资产的数量、质量和可用性。
◦ 对接一次技艺供应商：带着明晰的情境诉求和问题清单，和AI服务商开展针对性交流，验证可行性。
• 结束语：
AI不是遥不可以及的“黑科技”，而是破解业务痛点的“新抓手”。行动的起点，就在今天的共识之后。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 乌海农商行行领导、中层管人人员 • 资讯科技部、数字金融部、隐患管控部、信贷管控部、营运管控部。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。