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AI賦能研發(fā)工程全鏈路，打破效率天花板

助力金融科技管理者全面提升協(xié)同力與交付效能

【課程背景】

“我們今年項(xiàng)目數(shù)量翻倍，但交付周期不降反升”“每次開會大家都喊忙，最后結(jié)果還是延期”“從算法到上線的鏈路太長，卡在哪兒也說不清”，如果你是金融科技板塊的研發(fā)管理者，這些話你一定不陌生。

當(dāng)前，企業(yè)對數(shù)字化、智能化、自動化的依賴日益加深，對技術(shù)部門的響應(yīng)速度與交付質(zhì)量提出了更高要求。然而，研發(fā)鏈條長、人員分工細(xì)，算法、開發(fā)、測試、產(chǎn)品、設(shè)計(jì)之間協(xié)作割裂，導(dǎo)致“整體效率低、局部效率高”的矛盾越來越突出。尤其在復(fù)雜敏捷交付場景中，很多管理者感受到：傳統(tǒng)方法不靈了，研發(fā)組織越來越“費(fèi)勁”。

與此同時，AI浪潮席卷而來，業(yè)界頭部公司正在借助AI工具提升研發(fā)各環(huán)節(jié)效率，從代碼生成到測試用例自動生成，從需求分析到原型設(shè)計(jì)的自動補(bǔ)全，甚至項(xiàng)目管理本身也開始借助AI做智能預(yù)測與風(fēng)險預(yù)警。AI正在重塑研發(fā)全鏈路的角色分工、協(xié)作模式與效能邊界。

但問題也隨之而來：AI到底能幫我們解決什么問題？能提升多少？是否值得投入？怎么落地？很多管理者一方面不愿被時代拋棄，另一方面又缺乏清晰認(rèn)知，陷入“想干但不敢干、干了但不見效”的焦慮。

本課程正是為金融科技板塊的一線研發(fā)管理者而設(shè)，站在宏觀與全鏈路的視角，帶你從AI技術(shù)與工具、典型環(huán)節(jié)重構(gòu)、應(yīng)用落地案例三維切入，掌握AI如何賦能研發(fā)工程“從想法到上線”的全過程，幫助你厘清方向、掌握方法、增強(qiáng)判斷力，邁出AI落地的第一步。

【課程收益】

理解趨勢：全面了解AI在研發(fā)各環(huán)節(jié)的應(yīng)用趨勢與價值邊界；

明確方向：構(gòu)建從產(chǎn)品構(gòu)想到技術(shù)交付的AI賦能路徑圖；

識別痛點(diǎn)：掌握研發(fā)全鏈路中AI可插手的“高價值卡點(diǎn)”；

借鑒經(jīng)驗(yàn)：學(xué)習(xí)頭部企業(yè)AI賦能研發(fā)的最佳實(shí)踐與教訓(xùn)；

形成方法：掌握AI落地研發(fā)工程的思路框架與選型策略。

【課程特色】

視角全： 覆蓋“想、做、管”三類崗位全流程，強(qiáng)調(diào)協(xié)同鏈路的打通；

案例多： 引入典型金融與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的研發(fā)AI化實(shí)踐案例；

工具實(shí)： 結(jié)合主流AI工具（如Copilot、ChatGPT、DS等）場景化演示；

不追求炫技，聚焦可用，重點(diǎn)討論真實(shí)落地可行性而非炫酷黑科技。

【課程對象】

金融科技板塊的算法工程師、軟件開發(fā)、研發(fā)效能管理者、PMO、數(shù)據(jù)開發(fā)、測試工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、UI/UX設(shè)計(jì)師等一線管理人員及關(guān)鍵崗位骨干。

【課程時間】1天（6小時/天）

【課程大綱】

一、認(rèn)知重塑：AI浪潮下的研發(fā)范式演進(jìn)

1、AI對研發(fā)全鏈條的影響總覽

AI對研發(fā)工程效率、協(xié)同和質(zhì)量的影響路徑

AI如何重塑DevOps、CI/CD、測試、運(yùn)維等工程實(shí)踐

AI推動從人力驅(qū)動向智能驅(qū)動的研發(fā)范式轉(zhuǎn)變

2、面向各崗位的AI變革地圖

算法崗：從建模到自動特征工程的AI輔助

軟件開發(fā)崗：AI編碼助手（如GitHub Copilot、Cursor）的實(shí)戰(zhàn)與邊界

產(chǎn)品、UI/UX崗：AI輔助原型設(shè)計(jì)與用戶洞察

3、AI時代的管理者能力轉(zhuǎn)型

研發(fā)管理者如何從“人管人”向“人+AI協(xié)作管理”轉(zhuǎn)型

AI能力圖譜與崗位融合：如何規(guī)劃團(tuán)隊(duì)AI技能布局？

數(shù)據(jù)與隱私合規(guī)成為AI時代研發(fā)管理的底線

二、協(xié)同進(jìn)化：多角色如何與AI共建研發(fā)全鏈路

1、需求分析與產(chǎn)品規(guī)劃中的AI應(yīng)用

AI在用戶反饋分析、競品對比、需求洞察中的落地工具

AI輔助產(chǎn)品文檔撰寫與用戶旅程映射

Prompt Engineering在需求建模中的應(yīng)用實(shí)踐

2、研發(fā)排期與PMO協(xié)同的智能優(yōu)化

AI如何輔助制定任務(wù)優(yōu)先級、估時、資源分配

跨部門任務(wù)流中的AI智能路由與進(jìn)度監(jiān)控

PMO如何引入AI工具進(jìn)行風(fēng)險識別與預(yù)警

3、交互與設(shè)計(jì)流程的智能賦能

文生圖、圖生圖工具（如DALL·E）提升界面設(shè)計(jì)效率

AI智能組件推薦與界面A/B測試建議生成

從可用性數(shù)據(jù)中挖掘設(shè)計(jì)優(yōu)化建議

三、工程重構(gòu)：研發(fā)流程中的智能實(shí)踐與質(zhì)效飛躍

1、AI輔助編碼與代碼質(zhì)量提升

GitHub Copilot、CodeWhisperer 等代碼生成器實(shí)踐

代碼審查自動化工具（例如CodiumAI、Sourcery）應(yīng)用

代碼規(guī)范檢測與自動修復(fù)

2、AI增強(qiáng)的測試與效能評估

自動生成測試用例與智能測試覆蓋率評估

缺陷預(yù)測與回歸測試中的AI預(yù)測建模

測試數(shù)據(jù)生成自動化與異常檢測

3、智能運(yùn)維與交付優(yōu)化

AIOps在故障預(yù)測與根因分析中的落地案例

CI/CD流程中AI如何優(yōu)化構(gòu)建與回滾策略

日志分析與運(yùn)維預(yù)警中的NLP應(yīng)用

四、落地突圍：金融科技中的AI研發(fā)試點(diǎn)與實(shí)戰(zhàn)指南

1、AI工程能力建設(shè)路徑

構(gòu)建AI原型的低成本工具鏈（LangChain、DeepSeek、Gradio等）

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選型與部署的工程閉環(huán)

打造AI研發(fā)輔助平臺的組織經(jīng)驗(yàn)

2、金融科技場景中的AI研發(fā)應(yīng)用

金融模型優(yōu)化：AI輔助策略建模與調(diào)優(yōu)

低代碼/無代碼平臺在銀行產(chǎn)品開發(fā)中的嵌入式AI應(yīng)用

合規(guī)監(jiān)管下的AI研發(fā)流程與審核機(jī)制

3、組織協(xié)同與敏捷AI試點(diǎn)路徑

選場景-小試點(diǎn)-迭代擴(kuò)展的敏捷引入路徑

跨職能團(tuán)隊(duì)中AI落地的協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)

落地成效評估與“人+AI”共創(chuàng)文化建設(shè)