课程大纲

第一章节 AI发展趋势及其在银行业的创新应用

1、AI技术在金融科技产品创新应用

•  当前国内外AI发展现状分析与发展趋势

•  豆包seedance 2.0对影视及银行营销的影响分析

•  Open Claw的出现及国产kimiclaw对行业智能体发展影响分析

•  最新千问助手、MANUS智能体爆火带来对银行的影响分析

•  AI（DeepSeek-R1）在金融科技产品创新的应用场景

•  AI在金融科技产品创新的适配性分析

2、如何使用AI进行金融科技创新边界挖掘与评估

 (1)从对银行价值维度来挖掘场景

•  客户营销

•  风险管理

•  运营降本及自动化

 （2）从技术适配性来挖掘场景

•  高频低风险场景

•  讨论：金融科技有哪些是高频低风险的业务场景

•  高复杂度且强逻辑规则场景

•  讨论有那些场景符合高复杂度且强逻辑规则场景

 （3）从风险可控性来挖掘场景

•  符合数据隐私与避免算法偏见

•  满足监管合规红线（如本地化部署必要性）

 （4）从实施可行性来挖掘应用场景边界

3、互动：基于上述四原则，你们认为金融科技有哪些值得挖掘的场景边界

4、唐老师分享AI金融产品创新应用边界原则

•  模型选型：通用任务VS垂直场景

•  数据现实考虑：重视数据安全及数据治理要求

•  建议采取生态协同与敏捷落地以及联合开发模式

•  采取快速验证MVP方法

•  针对算法伦理的处理：偏见检测机制

  
  

第二章节 最新AI在银行的创新应用案例分析

1、某银行使用AI技术实现行内差旅报销自动化案例

案例背景

•  案例中使用AI技术的实现路径/关键点

•  案例产品创新要点分析

•  案例涉及的技术实现关键点

•  案例带来的启示

2、某金融科技使用AI技术实现个人贷款业务产品推荐交互式创新案例

案例背景

•  案例产品创新要点分析

•  案例涉及的技术实现关键点

•  案例带来的启示

3、某金融科技使用AI技术实现理财产品创新案例

案例背景

 案例中使用AI技术的实现路径/关键点

 案例产品创新要点分析

 案例涉及的技术实现关键点

 案例带来的启示

4、AI在金融科技技术应用面临的问题

•  数据治理问题

•  幻视问题如何进行优化

•  非逻辑性场景问题

5、AI技术带来的产品与技术的颠覆趋势

•  AI将成为产品与技术岗效率提升关键

•  数据的重要性及治理更加急迫

6、如何培养“业务+AI+合规”三角能力团队

7、唐老师分享金融科技人员如何提升个人能力途径

8、课程总结与答疑