课程背景
在数字经济时代来由下,机器智能技艺已成为促成银业界变革的核心驱动力。随着《金融科技演进规划(2022-2025年)》的纵深施行,国家层面明晰要求深化机器智能技艺在金融领域的运用,促成银行机构借助AI技艺精进服务流程、拉升风控本领、革新金融货品。这场由AI引领的数智化转型浪潮,正在深刻重塑银业界的竞争格局和演进模式。当前,银业界作为资料密集型业界,在买方服务、隐患管控、营运效率等等方面面临全新挑战。传统金融服务模式倚重大量人力和时间成本,而AI大模型技艺凭借其强大的资料处理本领和研习本领,为银业界带来突破性解题打法。格外是2025年国产AI大模型DeepSeek的成熟运用,标志着中国在AI技艺运用上进入新阶段,为银行智能化转型提供了强大技艺支撑。
课程将以AI助力银行演进变革为切入点,还原金融环境中的实际实例,支援参训者认知AI在银行方略价值为何?AI赋能商业银行的业务变革都有哪些?变革之路对银行的挑战和本领要求为何?未来展望,智慧银行和银行元宇宙将为何情境?使参训者学之解惑,学之能用,达成AI融合银业界务变革的突破点,带来新的价值增量。
【课程特色】
干货,从实践看,没有废话;科学,推演清晰;实战,学之能用;投入,实例精彩
课程大纲
一、AI怎样重塑银业界生态
思路革新
智能化思路
连接
赋能
价值破界
金融科技的浪潮和银业界的“诺基亚时刻”
实例拆解:蚂蚁集团和PayPal的生态模式对比,看金融科技的终 极形态
技艺基石:驱动银业界变革的底层引擎
ABCDII 核心技艺矩阵深度拆解
A(机器智能):智能投顾、智能风控、智能客服的实际运用和效能拉升
B(区块链):跨境支付、供给链金融、数字货币怎样重构信任制度
C(云计算):为何“上云”是银行敏捷革新的基础设施前提
D(海量资料):从“信用”到“信任”,海量资料风控怎样覆盖长尾买方
I(物联网):动产融资、保险定损的情境化资料获取
I(API):开放银行的核心,银行怎样从“围墙花园”变为“开放平台”
AI的差事类型
决策式机器智能
生成式机器智能
实例拆解:AI Pin
AI在银行方略价值
从效率抓手演变为业务重构和模式革新
二、AI赋能商业银行的变革新机遇
1、从方略到执行,构筑面向未来的智慧银行
2、AI赋能商业银行的业务变革,落地时,智能风控
智能信贷风控:AI在贷前,贷中,贷后全流程运用
交易反欺诈
实例拆解:工商银行智能信贷风控
3、AI赋能商业银行的业务变革,从实践看,智能合规
自动化完成KYC、反洗钱
实例拆解:招商银行交易反欺诈和反洗钱
4、AI赋能商业银行的业务变革,智能营销
买方结构拆解
买方洞察和诉求拆解
全渠道协同,达成一体化服务体验
实例碰头:识别买方价值
实例拆解:众邦银行智能营销助手
实例拆解:建设银行智能客服
5,AI赋能商业银行的业务变革,智能投顾
智能投顾:投资诉求和个性化资产配置
实例拆解:工商银行AI财富助理
6,AI赋能商业银行的业务变革,网点价值挖掘
CRM和营销自动化:买方到店识别、智能推荐、关系维护
网点智能装置布放和动线规划:带出买方“自助+协助”完成简单业务,在实际应用里,释放人力
VTM(远程视频柜员机)的深度运用:延伸服务时间和业务范围
网点情境化融合体验:引入书吧、咖啡区、儿童乐园等等,炼就“金融+生活”第三空间
小组碰头:心目中未来网点的样子
网点精准营销:基于买方生命周期的自动化营销触达和差事跟进
网点智慧营运:构筑基于资料的本领模型和动态绩效看板
7、AI赋能商业银行的业务变革,内部营运和效率
智能办公
学识管控
代码生成
8、变革之路对银行的本领要求
革新和变革本领
组织架构变革: 从科层制到敏捷型组织,换个角度看,跨部门“部落制”的实践
信念重塑: 怎样培育容忍失败、鼓励革新的“银行家+极客”信念?
英才方略: 勾住、练就和留住复合型金融科技英才的挑战和对策
考核制度: KPI怎样从“规模导向”转向“价值和革新导向”?
9、隐患和监管,革新和稳定的平衡木
技艺隐患(模型隐患、资料安全、系统韧性)
操作隐患(跨界携手隐患)
10、未来展望,智慧银行和银行元宇宙
智能体和人力协同,更强自主规划和执行本领
未来银行图景: 全真互联,无处不在的嵌入式金融、高度个性化的智能金融助手
元宇宙和银业界的结合点: 虚拟数字员工、数字资产托管、VR银行网点
可持续演进金融(绿色金融)和金融科技的结合
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|韩迎娣老师
适合谁听
银行从业者、高级管人人员、金融公司董事长、总经理、副总、常务副总。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。
