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數據與知識驅動的AI解決方案設計與實踐

聚焦金融業(yè)務落地，用方案思維引導AI真正服務銀行

【課程背景】

隨著以大模型為代表的AI技術快速發(fā)展，銀行業(yè)正進入智能化轉型的關鍵階段。對于工商銀行這樣的頭部金融機構，AI的價值不僅在于“工具”，更在于能否通過科學的方案設計服務于核心業(yè)務：如何發(fā)現并量化客戶價值、如何利用數據強化風險管理、如何提升運營與合規(guī)效率。

銀行沉淀了龐大的交易流水、客戶畫像、授信審批、合規(guī)文件等多維度數據，但這些數據往往分散在不同系統(tǒng)，存在非結構化、難檢索、難整合的問題。AI的真正價值在于將這些數據與知識轉化為“智能資產”，形成可復用、可演進的業(yè)務方案。

本課程專為銀行中層干部設計，強調“問題驅動、方案導向”的邏輯，結合金融典型場景（如智能投顧、智能客服、流程自動化等），講授如何構建面向業(yè)務的AI應用框架。通過學習，學員將能夠理解AI方案的評估與應用邏輯，推動跨部門協(xié)同，提升數字金融的落地能力。 

【課程收益】

明確AI在銀行業(yè)落地的核心邏輯。

掌握銀行典型場景下AI應用的方案路徑與選型依據。

理解交易數據、客戶數據與非結構化合規(guī)文件的融合治理原則。

能夠圍繞客戶、風險、運營、合規(guī)等問題設計合理的AI應用路徑。

掌握知識圖譜、向量知識庫等在金融知識組織中的應用邏輯。。

【課程特色】

場景導向：緊扣銀行核心業(yè)務場景，而非泛泛技術。

方案思維：強調跨部門落地與價值呈現，而非純技術堆疊。

案例驅動：結合國內外銀行成熟案例，確?？蛇w移性與可落地性。

數據治理突出：強化業(yè)務人員可控的數據與知識組織環(huán)節(jié)。

思維模板輸出：形成中層干部可帶走的“AI方案設計方法論”。

【課程對象】

客戶與零售條線（客戶經營、產品經理）

風險與合規(guī)條線（信貸審批、風控、內審合規(guī)）

運營與科技條線（流程優(yōu)化、系統(tǒng)運維）

創(chuàng)新與戰(zhàn)略條線（數智金融戰(zhàn)略規(guī)劃、金融科技探索）

【課程時間】2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、AI在銀行業(yè)務中的邏輯結構

1、AI落地的底層邏輯

客戶問題、數據資源、模型能力的三角關系

為什么AI不是“先上工具”，而是“先定義業(yè)務問題”

銀行業(yè)AI項目失敗的典型原因（如脫離業(yè)務、數據不可用）

2、結構化與非結構化數據融合治理

交易流水、核心系統(tǒng)數據治理邏輯

合規(guī)文件、客戶交流記錄、監(jiān)管報告的結構化方式

數據質量對風險控制與智能決策的影響

3、從問題到方案的路徑

明確業(yè)務痛點 → 分析數據結構 → 匹配AI模型 → 設計應用方案

案例：某銀行在貸款審批中如何用AI重構“客戶風險畫像”

二、銀行典型業(yè)務場景的AI方案設計路徑

1、客戶洞察與智能營銷

客戶分層與個性化推薦的建模邏輯

交易行為、跨渠道交互數據融合方法

案例：智能投顧與精準營銷方案

2、信貸與風險管理

貸前、貸中、貸后全流程的AI應用邏輯

信貸審批知識圖譜、風險評分模型的構建

案例：基于多源數據的中小企業(yè)信用風險識別

3、運營效率與流程自動化

智能客服與知識庫應用

文檔智能生成與工作流自動化

案例：合同審核與合規(guī)檢查自動化

三、AI知識結構設計方法與選型邏輯

1、向量知識庫與語義檢索

適用于合規(guī)、客服、知識問答場景

案例：基于政策文件+合規(guī)指引的智能問答助手

2、知識圖譜在銀行場景中的應用

適用于客戶關系、企業(yè)網絡、風險傳導分析

案例：客戶關系圖譜+交易風險預警系統(tǒng)

3、數據驅動與知識驅動協(xié)同

將客戶數據、交易數據與知識抽取統(tǒng)一管理

面向多部門協(xié)同的AI知識應用體系

四、銀行AI落地的組織協(xié)同與價值呈現

1、業(yè)務與技術的協(xié)同機制

誰提出問題、誰組織數據、誰驅動落地

構建業(yè)務主導、科技賦能的協(xié)作模式

案例：某銀行“智能客服”項目的跨條線推進模式

2、方案價值評估與可持續(xù)機制

銀行AI的價值維度：收入增長、風險降低、效率提升

如何構建ROI評估模型（含客戶滿意度、風險事件減少率）

3、場景試點與孵化

最小可行試點（MVP）的選擇與推進方式

試點路徑設計：目標、數據、標準、迭代機制

角色分工與任務模板