课程背景
当前，金融业界竞争白热化，监管要求日趋严格，银行员工尤其是买方经理、信贷审批人员，正面临“
报告撰写耗时耗力、资料收集处理繁琐、尽调拆解深度不足
”三大核心痛点。手工处理海量资料、重复撰写准则文本，不仅效率低下，更挤占了本运用于买方深度服务和隐患精准研判的宝贵时间。和此同时，国家正大力促成“机器智能+”行动，金融作为重点领域，运用AI拉升生产力、防控隐患已成为业界共识和必然趋势。
本课旨在破解上述困局，并非一堂空洞的AI技艺讲座，而是一次“业务情境驱动”的实战工作坊。课程推演清晰：
首先，支援参训者构筑对AI（格外是大语言模型）的正确认知，破除恐惧和误解；其次，锁住“授信报告撰写”和“尽调拆解”两大高频、高价值情境，手把手教参训者运用腾讯Copilot等等易用抓手，完成从资料整理、资讯提取到报告生成、隐患提示的完整AI协同流程；最后，带出参训者拟定个人AI运用行动规划，确保所学即所用。
对参训者个人而言，本次研习将掌握一套“AI数字同事”采用心法，大幅拉升事务效率和报告专精性，成为行内AI运用的先行者。对上海农商行而言，此举能加速全行数智化、智能化事务方式的普及，拉升整体营运效能和隐患将控的前瞻性，为未来探索基于AI的精准营销、智能风控等等革新运用奠定英才基础，在金融科技竞争中赢得先机。
课程收益
借助本课研习，参训者将能够：
1.
掌握
大语言模型（如腾讯混元/Copilot）和银行人协同的核心心法和安全边界。
2.
学会
运用AI抓手高效完成资讯搜集、资料清洗和结构化整理，为报告撰写夯实基础。
3.
实地产出
一份由AI辅助生成的授信报告核心章节（如宏观业界拆解、财务资料拆解初稿）。
4.
上手
利用AI开展买方资讯深度挖掘和隐患点智能提示的尽调增强流程。
5.
获得
一套“银业界AI提示词抓手包”以及“AI生成内容合规自查清单”，迅速运用于日后事务。
6.
拟定
个人《AI赋能事务效率拉升行动规划》，明晰课后3项要害行动。
课程大纲
课程导入：开启我们的“AI数字同事”之旅
• 破冰活动：“一句话描述你心中AI在银行事务的样子”
• 研习公约共建：强调“动手参与、开放分享，安全合规”
• 课程全景图发布：从“恐AI”，“用AI”到“驭AI”
• 小组组建：分设“先锋贷”，“智风控”、“数盈客”等等虚拟战队
• 学识模块：
◦ 学识点一： AI不是魔法，是“超级实习生”：用“怎样教实习生写报告”的类比，通俗解说大语言模型（LLM）的事务原理和本领边界。
◦ 学识点二： 银行AI运用“交通规则”：结合金融监管要求，明晰资料安全、隐私保护、内容合规三大红线，构筑 “AI辅助，人类主导，合规兜底” 的核心要则。
◦ 学识点三： 你的新搭档：腾讯Copilot初体验：实地演示环境配置和基础对话，完成第 一个差事：“请用100字引见上海农商行的特色业务”。
• 实例研讨：
◦ 实例名称：某城商行AI辅助信贷审批试点项目
◦ 实例来由：引见该项目怎样利用AI开展财报资料自动提取和异常指标初筛，将信审员从重复劳动中解放出来。
◦ 碰头问题：1. 这个实例中，AI主要替代和增强了人的哪部分事务？
2. 你认为在我们部门，最先能够被AI辅助的环节为何？
• 小组碰头：【我们的挑战和机会】
◦ 碰头标的：凝聚共识，找准AI运用的切入情境。
◦ 碰头抓手：挑战-机会矩阵海报纸。
◦ 产出要求：每组在海报上列出当前事务中最耗时的3项差事（挑战），并脑暴出可能用AI辅助的2个机会点。
◦ 展示方式：每组2分钟快闪分享。
• 学识模块：
◦ 学识点一： 从杂乱资讯到报告骨架：AI资讯处理三板斧：教授“指令清晰化”、“资讯结构化”、“分步差事化”的交流招数。
◦ 学识点二： 授信报告AI辅助写作全流程拆解：以“某制造业买方授信报告”为例，拆解为：业界拆解→公司经营→财务拆解→隐患结论四大模块。
◦ 学识点三： 实战：让AI生成专精报告段落：带领参训者操作，利用公开资讯（还原），指令AI撰写“光伏业界近期政策环境拆解”段落，并研习怎样开展迭代精进。
• 实战工作坊：【AI助我写报告核心段】
◦ 实战标的：运用所学，实地协同完成一份报告片段的生成和精进。
◦ 实战抓手：腾讯Copilot + 《实战差事卡》（差事卡包含：买方基本资讯、零散资料点、需完成的报告章节要求）。
◦ 产出要求：各小组在A1纸上呈现：①原始指令②AI初稿③精进后的指令④AI精进稿。重点对比精进前后的质量差异。
◦ 结晶展示：每组选派代表，分享精进指令的心得。
• 学识模块：
◦ 学识点一： 超越搜索引擎：AI深度资讯挖掘术：演示怎样指令AI担当“业界专家”或者“资深审计师”，对特定买方、关联方开展多维资讯穿透和隐患线索挖掘。
◦ 学识点二： 财务资料的“AI显微镜”：演示怎样将买方的三张报表资料喂给AI，让其迅速开展趋势拆解、比率计算、同业界对比，并生成拆解要点。
◦ 学识点三： 隐患提示的“智能雷达”：基于尽调资讯，带出AI生成一份“隐患关注点清单”，并探讨怎样验证和判断这些AI提示。
• 小组碰头：【规划我们的AI尽调提示清单】
◦ 碰头标的：共创适用于本业界务的AI尽调提示轮廓。
◦ 碰头抓手：“提示词工程”卡片。
◦ 产出要求：每组围绕一个典型买方类型（如：科技中小公司、本地商贸公司），规划一套包含3-5个核心问题的 “AI尽调提问清单”。
◦ 展示方式：海报张贴，实操中， gallery walk（画廊漫步）互评。
课程收束和赋能启航：从工作坊到事务岗位
1. 学识地图回顾：讲师带领参训者迅速回顾全天核心学识点和抓手心法。
2. 巅 峰对决和颁奖：评选“最 佳AI协同战队”、“最具价值提示词规划奖”。
3. 个人行动规划拟定（核心环节）：
a. 采用 “531行动规划表”：写下本次培训的 5个 收获，3个 将在未来一个月内尝试的运用点、1个 下周就能够开始的行动。
b. 小组内分享和承诺。
4. 课后资源包发放：
a. 《银业界AI运用情境和提示词指引（V1.0）》
b. 《AI生成内容合规性和准确性自查清单》
c. 精选业界实例和抓手推荐链接。
5. 结业圈和反馈：一句话分享感受，合影留念。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 上海农商行对公/零售买方经理 • 信贷审批部、隐患管控部相关人员 • 分支业界务主力以及数智化转型积极分子 （建议同一业务条线或者部门同事共同参与、便于情境锁住和后续协同）。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。