课程背景
随着
AI技艺的飞速演进，金融科技银行领域正经历深刻变革。DeepSeek作为全能型AI助手，运行层面，为金融科技银行从业者提供了强大的事务效率拉升和创意激发抓手。本课旨在支援参训者迅速掌握AI以及DeepSeek在金融科技银行特定领域（结算和理财）的运用，拉升职场竞争力。
课程收益
1、掌握AI基础和DeepSeek在金融科技银行的核心功能。
2、迅速上手DeepSeek在结算和理财领域的运用招数。
3、利用DeepSeek拉升事务效率，自动化处理日常差事。
4、激发创意和革新，运用DeepSeek精进结算和理财业务。
课程大纲
模块
1：AI认知革命和金融科技银行
1.1 破冰交流：
揭示金融科技银行人必知的
3个AI真相。
探讨
AI是淘汰还是赋能金融科技银行从业者。
1.2 实例展示：
信贷审批流程中
AI的运用以及效率拉升实例。
利用
AI生成个性化理财货品推荐文案的实例。
隐患管控部门利用
AI开展异常交易检测的实例。
1.3 DeepSeek核心优势解读：
垂直领域学识库在金融科技银行的运用优势。
业界术语的领会本领展示。
资料安全的边界保障措施引见。
模块
2：DeepSeek极速上手实操
2.1 迅速注册和界面拆解：
简要引见
DeepSeek的注册流程和界面功能。
重点展示金融科技银行相关功能模块。
2.2 本地部署指南：
简要引见
DeepSeek的本地部署流程和要求
ollama和ChatUI部署
2.3 三大核心本领上手：
精 准提问公式：教授
“定位+差事+标的+限制条件”的提问模板，并举例说明金融科技银行情境的运用。
对话精进招数：包括追问话术、错误修正、结果迭代等等办法，提供金融科技银行实际实例。
风格迁移：展示怎样让
AI模仿银行内部报告的风格，开展实操操练。
额外运用展示：寿险营销运用情境（如私行买方陪谈、买方资讯收集后隐患拆解和保险方案拟定等等）。
模块
3：DeepSeek技艺在结算领域的运用
3.1 结算流程自动化：
引见怎样利用
DeepSeek自动化处理支付指令、对账等等结算流程。
展示
AI在识别并预防欺诈交易方面的运用实例。
实操演示：采用
DeepSeek处理结算流程中的常见差事。
3.2 跨境结算精进：
探讨
DeepSeek怎样简化跨境结算流程，减少人工干预。
提供利用
AI开展汇率预测和成本精进的实操实例。
拆解跨境结算中的隐患点，并展示
DeepSeek怎样支援规避这些隐患。
3.3 买方交流和报告生成：
利用
DeepSeek迅速生成结算报告，拉升透明度和买方满意度。
怎样采用
AI辅助开展买方交流，破解结算进程中的疑问。
分享利用
DeepSeek拉升买方结算体验的成功实例。
模块
4：DeepSeek技艺在理财领域的运用
4.1 个性化理财推荐：
展示
DeepSeek怎样根据买方隐患偏好、财务状况生成个性化理财建议。
提供利用
AI开展市场趋势预测和资产配置精进的实操实例。
实操演示：采用
DeepSeek为买方生成个性化理财方案。
4.2 买方行为拆解和洞察：
引见怎样利用
DeepSeek拆解买方理财行为，识别潜在诉求。
探讨
AI在拉升买方忠诚度和交叉销售方面的运用。
分享利用
DeepSeek开展买方行为拆解的成功实例。
4.3 理财货品规划和精进：
利用
AI开展理财货品革新规划，拉升市场竞争力。
教授怎样采用
DeepSeek开展货品性能评核和精进，拉升投资回报率。
拆解当前市场上的理财货品趋势，并探讨怎样利用
DeepSeek开展货品革新。
模块
5：DeepSeek技艺在保险营销中的运用
5.1 精 准买方定位：
展示
DeepSeek怎样拆解买方资料，构筑用户画像，达成精 准买方定位。
提供利用
AI开展买方细分和个性化营销的实操实例。
5.2 营销内容生成和精进：
教授怎样采用
DeepSeek生成高质量的保险营销文案和宣传材料。
探讨
AI在拉升营销内容创意和勾住力方面的运用。
分享利用
DeepSeek精进营销内容的成功实例。
5.3 买方交流和异议处理：
利用
DeepSeek辅助开展买方交流，破解买方的疑问和异议。
提供利用
AI开展买方情绪拆解和情感交流的实操招数。
拆解保险营销中的常见异议类型，
DeepSeek怎样支援处理这些异议。
课程收束和交流
收束课程要点，回顾
DeepSeek在金融科技银行领域的运用。
参训者分享研习心得，提出疑问。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
授课形式：。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。