课程简介
了解AI大模型发展趋势及AI应用的能力地图，学习在AI时代下金融行业中应用的新技术、新产品，了解新技术在金融领域的应用实践案例和成效。
目标收益
前沿技术洞察：深入掌握AI大模型发展趋势，了解DeepSeek等热门模型的特色与应用，紧跟金融科技前沿动态。
实战技能提升：通过AI Agent搭建与AI hackathon实战，学员将学会低代码平台的应用，掌握AI产品设计、开发与优化的全流程技能。
金融场景落地：结合金融C端与B端的实际业务场景，学员将学习到AI技术在虚拟助手、智能投顾、信贷欺诈检测等领域的应用实践，助力金融业务创新与效率提升。
培训对象
产品、研发、运营、营销、职能岗等
课程大纲
| AI大模型发展趋势及DeepSeek技术简介 |
1.发展历程：AI大模型发展趋势及热门模型DeepSeek的演变历程 2.模型特色：深入对比国内外主流AI大模型优劣势 3.定位/价值：AI技术发展趋势、DeepSeek当前生态位，以及未来发展方向 |
| 金融科技新时代的AI新技术全景 |
1.AI新技术全景图（一）：C端业务场景篇 (1)生成式AIGC： ①技术介绍（通用基础介绍，非技术向） ②2C金融应用场景：虚拟助手（如招商银行AI小招）、个性化文案生成 ③其它行业应用实践：提供更多业务拓展思路 *互动：结合当红炸子鸡DeepSeek，探讨在金融不同的业务场景中，如何更高效地生成高价值的内容？ (2)多模态交互： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2C金融应用场景：个性化文案生成语音/图片/视频+语义理解+语音交互+视觉融合的智能终端（如VTM机生物识别） *互动：举例展示当前AIGC多模态应用的图片、音频、视频的最佳实践，探讨在金融场景中的使用效果 (3)AR/VR沉浸式交互： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②金融应用场景：远程金融咨询、线上业务厅参观 2.AI新技术全景图（二）：B端算法/流程篇 (1)知识图谱： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2B金融应用场景：数据分析及挖掘、精准营销（多家金融产品） (2)情感计算： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2B金融应用场景：客户情绪实时监测与服务策略调整（某银行情绪识别试点） *互动：举例展示当前用户情感陪伴类的AI产品，探讨在金融场景中的通用性 (3)RPA自动化： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2B金融应用场景：业务流程自动化处理（多家银行） *互动：介绍RPA+AI的能力边界，探讨该技术+金融的边界、风险与限制 3.AI新技术全景图（三）：数据安全篇 (1)区块链： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②金融应用场景：跨境支付、票据服务、智能合约（如工商银行） (2)联邦学习： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②金融应用场景：跨机构数据协同下的精准用户画像（金融数据安全要求） |
| 金融领域AI技术新方向 |
1.央行数字货币与AI钱包体验 2.无感支付环境构建 3.无障碍服务升级 4.银行人力组织变革（数字员工） |
| AI+金融场景Agent |
1.智能投顾助手 技术方案：Black-Litterman优化算法 + 客户画像 应用案例：招商银行「摩羯智投」（动态调整2000+基金产品的组合配置） 轻量化实操Agent：AI Bot+知识库 2.信贷欺诈检测 技术方案：图神经网络（GNN）+ 时序行为分析 应用案例：蚂蚁集团「蚁盾」（实时构建超20亿节点的资金关系图谱） 轻量化实操Agent：AI BI+风险报告 3.车险智能定损 技术方案：图像分割 + 3D重建 应用案例：平安产险「智能闪赔」（5000元以下案件快速定损） 轻量化实操Agent：图像理解+格式化报告 五、AI产品画布及解决方案（1h） 1．AI产品商业模式画布&核心画布 （1）观察2C&2B的差异化市场，制定AI产品竞争策略 （2）AI产品商业模式：消费者洞察、营销规划、趋势监控、行业生态 （3）AI产品核心画布：六象限核心版 2．分组互动及产品设计实战 （1）分组讨论：挑选当前待优化的1个需求场景 （2）分组设计：针对该需求场景，结合上述的AI产品设计思路，以及AI产品核心画布，搭建解决方案 （3）分组评审+即时迭代+完善思路 （4）介绍Day-2阶段的AI hackathon赛程规则 |
| 通过AI Agent搭建AI应用 |
1．低代码智能体平台介绍 （1）内部：基于Dify的工作流搭建平台 （2）外部：Coze、元器、优搭等 （3）工作流数据流转、API集成与LLM指令配置 2．AI Agent产品设计思路 （1）工作流搭建及高效组合 （2）LLM及三方插件选型 （3）AI应用的搭建方法 3．结合DeepSeek搭建AI Agent （1）Coze/Dify进阶介绍，掌握DeepSeek+多工作流的设计玩法 （2）分角色应用拓展：AI+HR，AI+战略，AI+PM，AI+客服，AI+法务 ① AI+客户服务：智能客服百科+个性化沟通+SCRM营销运营 ② AI+HR提效：简历AI评估、员工管理AI答疑助手、员工AI培训 ③ AI+PR助手：全网舆情走势监控、自动收集与案例分析 ④ AI+研发：数据审查、代码AI辅助、日志智能分析 * 以上内容视学员能力基础灵活调整难度 |
| AI hackathon开发实战 |
1．AI应用准备阶段： （1）结合day-1提出的业务问题/产品问题，产出AI产品思考画布 （2）结合学习的AI产品创建流程，思考可落地的AI解决方案工作流（简易版） 2．AI hackathon开发阶段： （1）参赛方法：参赛小组需要基于 Coze/Dify 创建一个AI Agent/AI 应用 （2）参考内容：大语言模型基础知识、AI模型优化与设计、场景赋能工作场景、应用创新与评估管理 （3）比赛方式：组队完成搭建 （4）认证方式：按-二三等奖来进行发布 （5）全程提供小组项目辅导、AI工具使用支持&答疑 3．AI hackathon路演评比： （1）分组汇报：路演PPT+产品演示 （2）最终答辩：企业高管+投资人角色评审团 4．hackathon颁奖&训练营结业典礼 |
|
AI大模型发展趋势及DeepSeek技术简介 1.发展历程：AI大模型发展趋势及热门模型DeepSeek的演变历程 2.模型特色：深入对比国内外主流AI大模型优劣势 3.定位/价值：AI技术发展趋势、DeepSeek当前生态位，以及未来发展方向 |
|
金融科技新时代的AI新技术全景 1.AI新技术全景图（一）：C端业务场景篇 (1)生成式AIGC： ①技术介绍（通用基础介绍，非技术向） ②2C金融应用场景：虚拟助手（如招商银行AI小招）、个性化文案生成 ③其它行业应用实践：提供更多业务拓展思路 *互动：结合当红炸子鸡DeepSeek，探讨在金融不同的业务场景中，如何更高效地生成高价值的内容？ (2)多模态交互： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2C金融应用场景：个性化文案生成语音/图片/视频+语义理解+语音交互+视觉融合的智能终端（如VTM机生物识别） *互动：举例展示当前AIGC多模态应用的图片、音频、视频的最佳实践，探讨在金融场景中的使用效果 (3)AR/VR沉浸式交互： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②金融应用场景：远程金融咨询、线上业务厅参观 2.AI新技术全景图（二）：B端算法/流程篇 (1)知识图谱： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2B金融应用场景：数据分析及挖掘、精准营销（多家金融产品） (2)情感计算： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2B金融应用场景：客户情绪实时监测与服务策略调整（某银行情绪识别试点） *互动：举例展示当前用户情感陪伴类的AI产品，探讨在金融场景中的通用性 (3)RPA自动化： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②2B金融应用场景：业务流程自动化处理（多家银行） *互动：介绍RPA+AI的能力边界，探讨该技术+金融的边界、风险与限制 3.AI新技术全景图（三）：数据安全篇 (1)区块链： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②金融应用场景：跨境支付、票据服务、智能合约（如工商银行） (2)联邦学习： ①技术介绍&其它行业应用实践 ②金融应用场景：跨机构数据协同下的精准用户画像（金融数据安全要求） |
|
金融领域AI技术新方向 1.央行数字货币与AI钱包体验 2.无感支付环境构建 3.无障碍服务升级 4.银行人力组织变革（数字员工） |
|
AI+金融场景Agent 1.智能投顾助手 技术方案：Black-Litterman优化算法 + 客户画像 应用案例：招商银行「摩羯智投」（动态调整2000+基金产品的组合配置） 轻量化实操Agent：AI Bot+知识库 2.信贷欺诈检测 技术方案：图神经网络（GNN）+ 时序行为分析 应用案例：蚂蚁集团「蚁盾」（实时构建超20亿节点的资金关系图谱） 轻量化实操Agent：AI BI+风险报告 3.车险智能定损 技术方案：图像分割 + 3D重建 应用案例：平安产险「智能闪赔」（5000元以下案件快速定损） 轻量化实操Agent：图像理解+格式化报告 五、AI产品画布及解决方案（1h） 1．AI产品商业模式画布&核心画布 （1）观察2C&2B的差异化市场，制定AI产品竞争策略 （2）AI产品商业模式：消费者洞察、营销规划、趋势监控、行业生态 （3）AI产品核心画布：六象限核心版 2．分组互动及产品设计实战 （1）分组讨论：挑选当前待优化的1个需求场景 （2）分组设计：针对该需求场景，结合上述的AI产品设计思路，以及AI产品核心画布，搭建解决方案 （3）分组评审+即时迭代+完善思路 （4）介绍Day-2阶段的AI hackathon赛程规则 |
|
通过AI Agent搭建AI应用 1．低代码智能体平台介绍 （1）内部：基于Dify的工作流搭建平台 （2）外部：Coze、元器、优搭等 （3）工作流数据流转、API集成与LLM指令配置 2．AI Agent产品设计思路 （1）工作流搭建及高效组合 （2）LLM及三方插件选型 （3）AI应用的搭建方法 3．结合DeepSeek搭建AI Agent （1）Coze/Dify进阶介绍，掌握DeepSeek+多工作流的设计玩法 （2）分角色应用拓展：AI+HR，AI+战略，AI+PM，AI+客服，AI+法务 ① AI+客户服务：智能客服百科+个性化沟通+SCRM营销运营 ② AI+HR提效：简历AI评估、员工管理AI答疑助手、员工AI培训 ③ AI+PR助手：全网舆情走势监控、自动收集与案例分析 ④ AI+研发：数据审查、代码AI辅助、日志智能分析 * 以上内容视学员能力基础灵活调整难度 |
|
AI hackathon开发实战 1．AI应用准备阶段： （1）结合day-1提出的业务问题/产品问题，产出AI产品思考画布 （2）结合学习的AI产品创建流程，思考可落地的AI解决方案工作流（简易版） 2．AI hackathon开发阶段： （1）参赛方法：参赛小组需要基于 Coze/Dify 创建一个AI Agent/AI 应用 （2）参考内容：大语言模型基础知识、AI模型优化与设计、场景赋能工作场景、应用创新与评估管理 （3）比赛方式：组队完成搭建 （4）认证方式：按-二三等奖来进行发布 （5）全程提供小组项目辅导、AI工具使用支持&答疑 3．AI hackathon路演评比： （1）分组汇报：路演PPT+产品演示 （2）最终答辩：企业高管+投资人角色评审团 4．hackathon颁奖&训练营结业典礼 |
近期公开课推荐
