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课程大纲
第一章节 如何找准AI赋能合规风控效率提升的核心场景
1、AI在金融科技领域的效率革命趋势
l 2026年AI最新发展概述
l 生成式AI（DeepSeek-R1等）如何重塑合规审查与风险监测工作流
l 多模态模型（DeepSeek-VL2等）在合同、公告、报表等多类型文件处理上的提效价值
l 交易所从业人员如何使用提示词提高AI在合规分析中的准确性
l 当前合规风控效率提升的主要卡点与AI解决方向
2、AI在合规风控领域的安全应用方法与边界
l 安全应用原则：数据隐私保护、脱敏处理与模型访问控制机制
l 防幻觉策略：在合规意见、风险提示等严肃场景下的特殊验证要求
l 可解释性与留痕：AI输出结果必须可追溯、可解释、可复核
l 人机责任边界：AI辅助决策的合规红线与人工终审不可替代性
l 安全边界实例：哪些合规任务可直接自动化，哪些必须保持人机协同
3、从工作特性挖掘AI提效场景
l 高频重复型：合同条款比对、监管报告生成、政策条款解构等（直接替代人工重复劳动）
l 唐老师分享AI实现高频重复型实操案例
l 规则密集型：合规指标检查、异常交易筛查、制度一致性校验等（保障规则执行一致性，提速明显）
l 唐老师分享规则密集型实操案例
l 数据融合型：跨系统风险信息整合、会员全景合规画像、多源舆情摘要等（加速复杂信息处理）
l 唐老师分享数据整合实操案例
4、讨论：结合自身岗位，还有哪些符合以上特性的效率洼地？
5、同业AI赋能合规风控效率提升实践路径
第二章节 合同审核与政策解读效率提升：AI辅助精准分析与自动化实战
1、合同审核与政策解读的提效逻辑
l AI驱动合同智能审核：从人工逐条比对到风险条款自动提示的效率飞跃
l 合同审核与政策解读典型AI提示词设计
2、案例：某交易所利用DeepSeek+工具实现采购合同智能审核
l 案例背景
l 案例分析
l 展示具体操作过程
l 学员实操及老师答疑
3、COZE+DeepSeek生成政策解读与合规要点提炼：自动生成解读报告及合规对照表
l 案例背景介绍
l 案例分析与技巧说明：设计精准的政策解读指令与合规校验规则
l 展示具体操作过程
l 学员实操及老师答疑
第三章节 合规检查与风险预警效率提升：智能监控与自动化应对实战
1、合规检查与风险预警的耗时痛点分析
l 日常合规检查依赖人工逐项核对，时效性差
l 异常交易与市场风险预警规则复杂，漏报误报率高
l 风险应对报告编写重复劳动严重，缺乏数据化支撑
2、AI辅助合规检查与风险预警高效执行
l 利用AI完成交易行为合规指标的自动化扫描与异常标注
l 基于多源数据融合的风险预警模型自动生成预警信号与风险简报
l 风险场景的智能关联与影响范围自动评估
3、案例：交易所使用AI上传客户信息实现生成合规尽调报告案例
l 案例背景
l 案例分析
l 展示具体操作过程
l 学员实操及老师答疑
4、案例：某交易所通过AI将异常交易排查响应时间从小时级压缩至分钟级案例
l 案例背景
l 案例分析（整合行情、账户行为、舆情等多维度信息，输出风险评分与建议）
l 展示具体操作过程
l 学员实操及老师答疑
5、合规关键点：风险预警人工核实机制与自动化处置的责任边界设置原则
第四章节 其他核心工作场景的效率提升与安全落地
1、智能运营与合规日常办公提效
l 合规报告自动生成：从数据获取到披露文件初稿的全流程提效案例解析
l 监管报送材料AI辅助编制与合规校验（日报、周报、专项报告等）
2、智能合规办公典型案例：如何自动获取市场数据、监控指标、处理数据并自动生成合规检查日报与邮件分发
l 案例背景
l 案例分析
l 案例启示
3、讨论：挖掘你所在岗位的“AI提效时刻”
l 识别可立竿见影的短期提效点（如合同比对、政策摘要）
l 规划需要流程改造的中期提效场景（如实时风险预警联动）
4、让AI效率提升可持续落地的关键方法
（1）效率提升效果的量化评估
l 关键指标：监控响应耗时压缩率、合规审查人日节省、预警误报率下降、合同审核量提升等
l 如何为不同提效项目设定合理的评估基线
（2）解决AI提效过程中的典型技术问题
l 数据治理：保证合规数据质量以稳定输出效率
l 模型“幻觉”优化：在合规意见、风险报告中的防幻觉策略
l 非逻辑性场景适配：通过流程拆解与兜底规则保障效率落地
5、效率提升的持续迭代方法
l 采用MVP方式快速验证合规AI提效方案
l 建立AI提效“沙盒机制”与同行评议，兼顾创新与合规
l 通过A/B测试持续优化工作流，使效率提升形成飞轮
6、打造“业务熟练+AI应用”的高效能个人与团队
l 交易所合规风控人员如何构建个人AI提效工具箱
l 业务+AI+合规三角能力的培养路径
7、唐老师分享个人效率提升的学习资源与实践建议
