《金融行业AI应用与业务创新实战课》

金融行业AI应用与业务创新实战课

主讲：董俊豪

用金融业务场景、合规责任和流程方法把 AI 认知、岗位提效与应用创新连起来，让学员既看见机会，也知道哪些边界不能越过。

【课程定位】

项目

内容

培训对象

银行、证券、基金、保险、信托的管理层、业务骨干、产品科技与风控人员

标准时长

1天；可按管理层、全员或业务骨干分层定制

授课方式

行业案例 + 方法讲解 + 岗位练习 + 场景工作坊

课程主线

行业全景 → 风险边界 → 岗位提效 → 流程创新

【课程收益】

建立金融行业 AI 价值、应用层级与责任边界的共同认知。

掌握金融岗位高频任务的 AI 协作和质量校验方法。

从真实业务流程中识别可验证的 AI 试点机会。

【课程大纲】

模块一｜金融行业为什么需要同时谈价值与边界

客户服务、投研、营销、风控、运营和管理的 AI 机会。

个人提效、流程重构与系统部署的不同层级。

模型输出只能辅助，不替代持牌业务和关键决策责任。

模块二｜金融 AI 应用全景

银行、证券、基金、保险与信托的典型业务链路。客户洞察、材料处理、研究辅助、运营服务和内部管理场景。

通用大模型、知识库、自动化和专业系统的不同位置。

模块三｜数据、合规与风险控制

数据分类、脱敏、最小权限和可追溯要求。

防范事实错误、幻觉、偏差、误导性表达和敏感信息泄露。

设置人工复核、授权、日志与异常升级机制。

模块四｜金融岗位 AI 提效

文档写作、会议纪要、信息摘要与资料对比。

研究辅助、数据解释、客户沟通与内部汇报。

用结构化提示、来源标注和人工校验保证稳定输出。

模块五｜从业务问题定位金融流程

明确业务目标、流程边界、参与角色和关键节点。

识别高频耗时、规则明确、经验依赖和高风险位置。

判断优化、重构、知识库、智能体或自动化路径。

模块六｜金融 AI 场景工作坊

选择一条真实或脱敏流程形成流程图和机会点。

评估价值、数据、合规、技术和组织条件。

输出试点一页纸、责任边界与验证指标。

课程收获

金融 AI 应用场景地图。

岗位 AI 模板与质量校验方法。

一条流程的 AI 机会点与试点一页纸。

数据、合规与人工责任清单。

可定制方向

可按银行、证券、基金、保险、信托及具体条线定制；具体制度、产品、数据和合规口径以客户内部要求为准。