课程背景
（
1）公司高层：方略决策和价值导向诉求
公司高层核心事务范畴是拟定公司方略方向、将控资源分配和评核业务增长价值，关注
AI 能否为公司带来长期竞争优势和实际业务增量。其事务难点在于难以精准判断 AI 技艺在公司现有业务中的适配性，无法清晰评核 AI 运用的投入产出比，同时对 AI 运用可能引发的合规隐患和业界政策限制缺乏纵深认知，需要课程提供明晰的 AI 价值判断轮廓和方略落地思路。
（
2）集团公司中层：业务落地和队伍协同诉求
集团公司中层主要负责将高层方略转化为具体业务规划、促成跨部门协同执行和破解业务落地中的实际问题，关注
AI 技艺怎样和现有业务链路融合以拉升效率。事务难点在于协调技艺部门和业务部门的交流衔接，常面临技艺方案和业务诉求不匹配的情况，并且缺乏带出队伍领会并运用 AI 抓手的本领，需要课程提供 AI 情境落地的实操办法和跨部门协同打法。
（
3）金融领域共性：隐患管控和买方服务诉求
无论是高层还是中层，都需化解金融领域严格的隐患管控要求和日益拉升的买方服务准则。事务难点在于传统风控方式难以化解海量资料和复杂隐患情境，买方服务效率和个性化诉求之间存在矛盾，需要课程拆解
AI 在智能风控、智能客服等等情境中的具体运用推演，支援破解隐患识别滞后、买方服务响应慢等等问题。
（
4）技艺和业务融合：认知差距填补诉求
公司中高层普遍存在技艺认知和业务诉求的差距，高层对
AI 技艺的实际本领边界认知模糊，中层对 AI 技艺的技艺原理和达成路径弄懂不足。事务难点在于无法有效搭建技艺和业务的交流纽带，导致 AI 项目推进受阻，具体来看，需要课程用通俗的语言解读 AI 技艺核心推演，搭建技艺和业务的认知共识，支援中高层构筑 “技艺可行、业务可用” 的统一认知。
（
5）业界挑战化解：资料隐私和算法公平诉求
随着资料安全和隐私保护法规的日益严格，公司中高层面临
AI 运用中的资料合规难题，同时算法歧视可能引发的业务隐患和品牌危机也成为关注焦点。事务难点在于平衡 AI 运用成效和资料隐私保护，缺乏化解算法歧视的有效手段，需要课程梳理资料隐私保护的要害要点和算法公平性的精进办法，助力公司规避合规隐患。
课程收益
1.
支援公司中高层清晰认知
AI 技艺在金融领域智能风控、智能投顾、智能客服等等核心情境的运用推演和价值，能够准确判断 AI 技艺和公司自身业务的适配方向，为方略决策或者业务规划提供依据。
2.
使集团公司中层掌握
AI 情境落地的要害步骤和跨部门协同办法，能够结合课程实例规划本部门 AI 运用的初步方案，促成 AI 技艺在实际业务中落地，拉升业务效率和买方满意度。
3.
让公司中高层纵深领会
AI 运用在获取增量业务、降低隐患成本方面的具体路径和实际成效，能够运用课程提供的价值评核轮廓，初步测算 AI 项目的投入产出比。
4.
支援公司中高层识别
AI 运用进程中可能面临的资料隐私、算法歧视等等挑战，掌握化解这些挑战的核心打法和合规要求，确保 AI 运用合法合规、隐患可控。
5.
搭建公司中高层之间、技艺和业务之间的认知共识，借助小组碰头和实例剖析，助推中高层分享实践心得，形成
AI 运用的协同思路，为公司后续 AI 项目推进奠定基础。
课程大纲
模块一：课程导入和
AI 基础认知
【核心主题】：构筑
AI 认知共识，明晰课程研习标的
1.
课程缘起和研习价值：引见当前
AI 在公司中的运用趋势，尤其是金融领域的演进现况，说明课程将怎样支援参训者破解 AI 运用中的实际问题，激发参训者研习兴趣。
2. AI 核心概念解读：用通俗语言解说机器研习、深度研习、自然语言处理等等 AI 核心技艺概念，结合金融情境实例（如智能客服的语音识别）说明技艺运用推演，防止技艺术语堆砌，支援中高层构筑基础认知。
3.
参训者诉求调研和交流：借助简短提问（如
“您所在公司是否已尝试 AI 运用？遇到的最大问题为何？”）弄懂参训者实际情况，梳理参训者核心诉求，明晰课程研习重点，让参训者带着问题研习。
模块二：金融领域
AI 核心情境实例剖析
章节
1：智能风控情境实例剖析
【核心主题】：拆解
AI 在智能风控中的运用推演和价值
1.
智能风控情境诉求拆解：引见金融公司传统风控的痛点（如隐患识别滞后、倚重人工心得、资料利用率低），说明
AI 介入智能风控的必要性。
2. 真实实例拆解：以某大型银行智能风控系统为例，解说实例来由（如信用卡欺诈隐患防控诉求）、技艺方案（隐患识别模型构筑、多维度资料整合办法）、落地进程（资料准备、模型训练、试点测试）。
3.
运用成效和价值：拆解实例中
AI 智能风控带来的具体价值，如隐患损失率降低 XX%、风控人力成本减少 XX%，收束智能风控的核心价值点。
4.
小组碰头（
5 分钟）：针对实例中的智能风控模型，碰头 “倘若您所在公司要搭建类似系统，最需要关注哪些资料来源？”，每组推选 1 名代表分享看法（5 分钟）。
章节
2：智能投顾情境实例剖析
【核心主题】：掌握
AI 在智能投顾中的核心本领和业务增量路径
1.
智能投顾情境业务诉求：拆解金融公司买方在资产配置方面的诉求（如个性化、低门槛、高收益），对比传统投顾的局限性，就一线经验说，说明
AI 智能投顾的优势。
2. 真实实例拆解：以某证券公司智能投顾货品为例，解说实例来由（如针对中小投资者的资产配置诉求）、技艺推演（用户画像构筑维度、资产配置算法模型、市场动态调整制度）、货品落地流程（用户诉求调研、货品规划、上线推广）。
3.
业务增量成效：展示实例中智能投顾带来的业务增量，如新增买方数量拉升
XX%、买方资产规模增长 XX%，收束 AI 驱动业务增量的要害路径。
4.
实例剖析上手（
5 分钟）：针对实例中的用户画像构筑，让参训者拆解 “您所在公司的买方群体，哪些维度的资料对构筑用户画像最要害？”，参训者自由发言分享（5 分钟）。
章节
3：智能客服情境实例剖析
【核心主题】：领会
AI 在智能客服中的服务精进推演和效率拉升办法
1.
智能客服情境痛点拆解：引见金融公司传统客服的问题（如高峰期响应慢、人工成本高、服务准则化不足），说明
AI 智能客服的运用价值。
2. 真实实例拆解：以某保险公司智能客服系统为例，解说实例来由（如买方理赔咨询、保单查询诉求）、技艺方案（语音识别和语义领会技艺运用、常见问题学识库构筑、人工坐席协同制度）、落地施行步骤（诉求梳理、系统开发、员工培训）。
3.
服务效率拉升成效：拆解实例中智能客服带来的改变，如买方平均等待时间缩短
XX%、人工客服处理量减少 XX%、买方满意度拉升 XX%，收束智能客服的效率拉升要点。
4.
小组碰头（
5 分钟）：碰头 “您所在公司的客服情境，哪些问题适合用 AI 破解？哪些仍需人工处理？”，落地时，每组推选 1 名代表分享（5 分钟）。
模块三：
AI 运用的价值评核和挑战化解
章节
1：AI 运用的价值评核办法
【核心主题】：学会测算
AI 运用的业务增量和隐患成本降低成效
1. AI 价值评核核心维度：引见 AI 价值评核的两大核心维度 —— 业务增量（新买方获取、买方生命周期价值拉升等等）和隐患成本降低（隐患损失减少、风控人力成本降低等等），明晰每个维度的要害评核指标。
2.
价值评核办法实操：解说
AI 项目投入产出比（ROI）的计算办法，结合金融情境实例（如智能投顾 ROI 测算），演示怎样统计投入（技艺开发成本、人力成本等等）和产出（新增收入、成本节约等等），得出评核结果。
3.
实战上手（
10 分钟）：给出某金融公司智能客服项目的基础资料（如开发成本、人工客服成本、预计买方满意度拉升比例等等），让参训者分组计算该项目的预计 ROI，每组展示计算进程和结果（5 分钟），讲师点评收束（5 分钟）。
章节
2：AI 运用的挑战和化解打法
【核心主题】：识别
AI 运用中的资料隐私和算法歧视隐患，掌握化解办法
【要害内容】
1.
资料隐私隐患和化解：解读资料隐私保护相关法规（如个人资讯保护法中和公司
AI 运用相关的条款），拆解 AI 运用中常见的资料隐私隐患（如资料收集不规范、资料存储不安全），引见资料加密、脱敏、匿名化等等安全技艺手段和合规审核流程。
2. 算法歧视隐患和化解：解说算法歧视的表现形式（如智能投顾对特定买方群体的推荐偏差），说明算法歧视的危害（业务隐患、品牌危机），分享算法歧视的识别办法（如算法公平性测试）和精进打法（如调整算法模型参数、增加样本多样性）。
3.
小组碰头（
10 分钟）：针对 “您所在公司在 AI 运用中，可能面临哪些资料隐私或者算法歧视隐患？” 展开碰头，每组推选 1 名代表分享化解思路（5 分钟），讲师补充收束（5 分钟）。
模块四：
AI 情境落地实践和课程收束
章节
1：AI 情境落地的要害步骤和协同制度
【核心主题】：掌握
AI 在公司情境中落地的实操流程和跨部门协同办法
1. AI 情境落地要害步骤：梳理 AI 情境落地的全流程，包括诉求调研（明晰业务痛点和标的）、技艺选型（根据诉求选项合适的 AI 技艺和携手伙伴）、试点测试（选取小范围业务开展试点，收集反馈）、周全推广（根据试点结果精进方案，在全公司推广）、成效迭代（持续监控运用成效，及时调整精进），每个步骤结合金融实例说明注意事项。
2.
跨部门协同制度：拆解
AI 项目中技艺部和业务部的核心职责，解说两者的交流流程（如定期诉求交流会、技艺方案评审会）、责任分工（业务部负责诉求提出和成效验证，技艺部负责技艺达成和系统维护），分享破解跨部门协同矛盾的打法（如构筑共同标的、明晰交流节点）。
3.
实战上手（
20 分钟）：假设参训者所在公司规划推进某 AI 运用项目（如智能风控或者智能客服），让参训者分组规划该项目的落地步骤和跨部门协同方案，每组推选 1 名代表开展方案展示（每组 3 分钟，就一线经验说，共 15 分钟），从实践看，讲师点评指导（5 分钟）。
章节
2：课程收束和答疑
【核心主题】：回顾课程核心内容，解答参训者疑问
1.
课程核心内容回顾：用思路导图形式梳理课程重点，包括
AI 基础认知、金融情境实例、价值评核、挑战化解、落地步骤等等核心学识点，支援参训者巩固记忆。
2.
参训者疑问解答：预留
10 分钟时间，解答参训者在课程研习进程中或者实际事务中遇到的 AI 运用相关问题，确保参训者疑惑得到破解。
3.
后续研习和交流建议：为参训者推荐
AI 运用相关的研习资源（如业界报告、实例库），建议参训者在公司内部成立 AI 运用交流小组，持续推进 AI 技艺在公司中的落地运用。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|李檀老师
适合谁听
管人者。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。