课程背景
当前，机器智能正经历从专用抓手向通用基础设施的要害演进。以大模型为核心的技艺底座持续突破，参数规模和多模态领会本领飞速拉升，驱动AI从处理单一资讯迈向能综合领会文本、图像乃至现实世界的通用平台。在此基础上，具体来看，AI智能体开始涌现，展现出自主规划、调用抓手并完成复杂差事的本领，渐次从被动应答转向主动协同。AI不仅是一项技艺抓手，更是重塑业界竞争格局、重构价值创造模式的核心驱动力。面对这一历史性机遇，具体来看，金融机构亟需跨越初期的碎片化尝试，开展系统性的方略思索和本领布局。。
课程将以金融业界AIGC运用本领拉升和情境共创为切入点，还原商业环境中的实际运用实例，支援参训者认知AIGC技艺内核和金融运用范式革命为何？智能化轮廓架构为何？金融大模型和AI 智能体的前沿运用有哪些？情境挖掘，价值识别该怎样做，情境价值该怎样评核？微情境人机协同差事解构怎么做，怎样形成落地闭环？AI的运用隐患和合规轮廓都有哪些？使参训者学之解惑，学之能用。
课程大纲
1、
AIGC和金融业变革趋势
1、
思路革新路径
2、
智能化思路
• 连接
• 赋能
• 价值破界
1、
AI的演进路径
• 规则驱动和专家系统
• 机器研习和深度研习
• 通用机器智能（AIGC）
• 自主智能体
• 融合和增强
• 超级智能
•
实例拆解：基于自主智能体的智能营销
•
实例拆解：脑机接口
1、
AIGC技艺内核和金融运用范式革命
• 生成式AI模型家族（文本，图像、代码、多模态）以及其核心本领解构
•
专题碰头：AIGC对主营业务环节（如投研、风控、营销、营运、客服）可能带来的根本性影响为何？
5、智能化环境的金融机遇和挑战
• 从“金融科技”到“智慧金融”：范式转变和生态演进
• 情境金融：嵌入生活和业界供给链的智能服务
• 金融核心业务的智能化突破
•
实例拆解：国内外领 先金融机构的智能化实践
6、共性模式收束： 从“点状实验”到“系统赋能”的演进路径和要害成功因素
1、
金融业务AIGC情境挖掘办法论和共创工作坊
1、
智能化轮廓架构
2、
公司智能化层级
• 个体智能
• 情境智能
• 公司智能
3、机器智能差事模式
• 决策式
• 生成式
• 微情境拆解模式
4、智能化落地办法
• 规划
• 流程
• 驱动
• 规则
1、
金融大模型和AI 智能体的前沿运用
• 金融大模型的独特要求：精准性、实时性，安全性、可解释性
• AI 智能体事务流：将AIGC本领嵌入复杂、多步骤业务链路
1、
情境挖掘机会识别框
研讨：碰头细分情境挖掘
2、
价值识别模式（研讨）
梳理情境清单
初筛过滤
待评核情境
输出《情境细化方案》
8、情境挖掘双引擎：流程解构和价值重构
• 办法一：核心业务链路的“事务流微情境”分解法
• 办法二：买方旅程和员工旅程的“体验重塑”机会点发掘
9、情境价值和可行性评核模型
• 业务价值、施行可行性、技艺成熟度、合规隐患四维评核法
10、微情境人机协同差事解构
• 人机差事解构思路和办法
• 最小执行单元
• 差事输入、核心动作、决策推演、输出
• 结构化差事和非结构化差事
1、
AIGC 项目落地路径以及金融机构 AI 治理和合规轮廓
1、落地“五步法”闭环规划
• 概念验证(POC)
• 试点项目
• 评核和迭代
• 规模化推广
• 营运和精进
2、AIGC治理轮廓
• 组织和职责
• 制度和流程
• 技艺和管控抓手
6、AI的运用隐患和合规轮廓
• 模型隐患
• 资料隐患
• 从人为预防到智能预防的坚实防线
• 内容合规自动化和实时监控
• 算法可解释性
• 学识产权
• 第三方隐患
4、未来图景和展望
• 领导力和革新信念：从支持功能到方略核心
• 构筑科技和金融业务深度融合的组织本领
• 量子计算、AGI等等技艺对金融的潜在颠覆
• 从机器智能支持人类买方服务到人类赋能机器智能为买方服务
• 买方管控和增长：从交易处理到价值共生
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|韩迎娣老师
适合谁听
公司相关管人人员。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。
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