《金融行业AIGC应用能力提升与场景共创》

《金融行业AIGC应用能力提升与场景共创》

主讲：韩迎娣

【课程背景】

当前，人工智能正经历从专用工具向通用基础设施的关键演进。以大模型为核心的技术底座持续突破，参数规模与多模态理解能力飞速提升，驱动AI从处理单一信息迈向能综合理解文本、图像乃至现实世界的通用平台。在此基础上，AI智能体开始涌现，展现出自主规划、调用工具并完成复杂任务的能力，逐步从被动应答转向主动协作。AI不仅是一项技术工具，更是重塑行业竞争格局、重构价值创造模式的核心驱动力。面对这一历史性机遇，金融机构亟需跨越初期的碎片化尝试，进行系统性的战略思考与能力布局。。

课程将以金融行业AIGC应用能力提升与场景共创为切入点，还原商业环境中的实际应用案例，帮助学员认知AIGC技术内核与金融应用范式革命是什么？智能化框架体系是什么？金融大模型与AI 智能体的前沿应用有哪些？场景挖掘，价值识别该如何做，场景价值该如何评估？微场景人机协同任务解构怎么做，如何形成落地闭环？AI的应用风险与合规框架都有哪些？使学员学之解惑，学之能用。

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

AIGC与金融业变革趋势

思维创新路径

智能化思维

连接

赋能

价值破界

AI的发展路径

规则驱动与专家系统

机器学习与深度学习

通用人工智能（AIGC）

自主智能体

融合与增强

超级智能

案例解析：基于自主智能体的智能营销

案例解析：脑机接口

AIGC技术内核与金融应用范式革命

生成式AI模型家族（文本、图像、代码、多模态）及其核心能力解构

专题讨论：AIGC对主营业务环节（如投研、风控、营销、运营、客服）可能带来的根本性影响是什么？

5、智能化环境的金融机遇与挑战

从“金融科技”到“智慧金融”：范式转变与生态演进

场景金融：嵌入生活与产业供应链的智能服务

金融核心业务的智能化突破

案例解析：国内外领先金融机构的智能化实践

6、共性模式总结：​ 从“点状实验”到“系统赋能”的演进路径与关键成功因素

金融业务AIGC场景挖掘方法论与共创工作坊

智能化框架体系

企业智能化层级

个体智能

场景智能

企业智能

3、人工智能任务模式

决策式

生成式

微场景拆解模式

4、智能化落地方法

规划

流程

驱动

规则

金融大模型与AI 智能体的前沿应用

金融大模型的独特要求：精准性、实时性、安全性、可解释性

AI 智能体工作流：将AIGC能力嵌入复杂、多步骤业务流程

场景挖掘机会识别框

研讨：讨论细分场景挖掘

价值识别模式（研讨）

梳理场景清单

初筛过滤

待评估场景

输出《场景细化方案》

8、场景挖掘双引擎：流程解构与价值重构

方法一：​核心业务流程的“工作流微场景”分解法

方法二：​客户旅程与员工旅程的“体验重塑”机会点发掘

9、场景价值与可行性评估模型

业务价值、实施可行性、技术成熟度、合规风险四维评估法

10、微场景人机协同任务解构

人机任务解构思路与方法

最小执行单元

任务输入、核心动作、决策逻辑、输出

结构化任务与非结构化任务

AIGC 项目落地路径及金融机构 AI 治理与合规框架

1、落地“五步法”闭环设计

概念验证(POC)

试点项目

评估与迭代

规模化推广

运营与优化

2、AIGC治理框架

组织与职责

制度与流程

技术与管理工具

6、AI的应用风险与合规框架

模型风险

数据风险

从人为预防到智能预防的坚实防线

内容合规自动化与实时监控

算法可解释性

知识产权

第三方风险

4、未来图景与展望

领导力与创新文化：从支持功能到战略核心

构建科技与金融业务深度融合的组织能力

量子计算、AGI等技术对金融的潜在颠覆

从人工智能支持人类客户服务到人类赋能人工智能为客户服务

客户管理与增长：从交易处理到价值共生