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银行培训

商业银行数字化转型与AI赋能业务发展

数字化浪潮席卷全球,掀起了继工业革命之后又一场对人类产生深远影响的新技术革命。ChatGPT、人工智能(AI)、大数据和云计算等正在重塑商业,不过速度不像今天很多人想象的那么快。的确,从农作物收成到银

孙艺庭
授课讲师
孙艺庭
财富管理与营销管理实战专家
讲师详细介绍 →

课程背景BACKGROUND

数字化浪潮席卷全球,掀起了继工业革命之后又一场对人类产生深远影响的新技术革命。ChatGPT、人工智能(AI)、大数据和云计算等正在重塑商业,不过速度不像今天很多人想象的那么快。的确,从农作物收成到银行贷款,现在各个领域的决策都由数字化指导,而且,过去似乎遥不可及的东西,比如无需人工的纯AI客服,已经逐渐成为现实。开发平台、强大的处理能力以及庞大的数据存储空间等AI技术背后的技术,正在迅速发展,应用成本越来越低。眼下似乎是企业开始采用数字化获利的好时机。据预测,今后十年,数字化将会成为全球经济增加13万亿美元。

2024年全国人大十四届二次会议召开期间,政府工作报告首次提出“人工智能+(AI+)”的概念。在加快发展新质生产力的过程中,人工智能作为引擎动力的重要性得到提升,有望进一步推动我国AI基础设施建设的加快和AI产业的发展。那么开门红背景下,银行与客户之间的互动方式经历了从传统的手工记账到数字化的互联网平台,再到如今的移动银行应用程序的多次重大转变。在人工智能AI技术的推动下,商业银行正迎来技术革新的关键时期。商业银行利用人工智能AI技术重塑传统金融的服务形式,充分实现线上化、智能化、数字化和综合化,建设起更加高效、便捷的金融服务模式。

课程安排ARRANGEMENT

课程时长
1天,6小时/天
适用对象
国有/股份制/城商行/双邮/农商行的管理层及业务骨干
授课方式
主题讲授、案例分析、情景模拟、互动问答、视频欣赏、图片展示

课程收益BENEFITS

银行进化路线图:摩擦再见,数字金融你好
银行进化路线图:传统再见,破局实践你好
银行进化路线图:传统再见,AI应用你好
银行进化路线图:实战练习,优化AI提示词
课程特色:激情洋溢、互动性强、案例丰富、贴近实际、深入浅出、解决难题

课程大纲OUTLINE

  • 一、数字金融是数字时代的必然要求
  • 1. 经济面
  • 2. 技术面
  • 3. 需求侧
  • 4. 供给侧
  • 5. 监管面
  • 案例分享:2023年,北京银行前瞻打造“AI驱动的商业银行”
  • 二、金融科技驱动银行创新力量
  • 1. Bank1. 0时代:离不开的物理网点
  • 2. Bank2. 0时代:电子技术延伸了物理网点的触角
  • 3. Bank3. 0时代:可随时随地获得银行服务
  • 4. Bank4. 0时代:嵌入生活的智能银行服务
  • 头脑风暴:Bank1. 0到Bank4. 0金融科技发生的变化
  • 案例分享:杭州银行商业AI赋能杭州银行零售智能运营
  • 三、银行积极探索大模型应用场景
  • 1. 自研模型
  • 2. 与第三方合作
  • 案例分享:Rewind: 把你的记忆全部数字化 字节飞书:怎样让组织协作以“事”为中心
  • 头脑风暴:ChatGPT消灭个体平庸,对于金融的挑战和机会有哪些
  • 一、【数智破局】由网点到“空中”,由增速到提质
  • 1.零售客户数字化旅程,打造“一站式”服务
  • 2.从“增速”,到“提质”
  • 3.提升数字化运营能力
  • 4. 基于机器学习和NLP技术对授信、存款、开户三类商机数据进行商机挖掘,实现“可信数据 + 地理位置应用 + 智能模型算法”的数字化智能拓客
  • 二、【数据破局】由“传统数据”到“智能数据”
  • 1. 基金分析与筛选
  • 2. 宏观、市场、策略分析
  • 3. 数据处理与分析
  • 4. 资产配置报告制作
  • 三、【开放破局】由“金融服务”到“场景服务”
  • 1. 开放银行打造零售客户“流量池”,高频场景嵌入金融服务
  • 2. 打造GBC场景闭环,扩大零售客群服务面
  • 四、【财富破局】由“大零售”到“大财富管理”
  • 1. 财富管理业务发展带动非利息收入提升,私行财富客群经营成效显著
  • 2. 做好财富管理业务的分层、分群客户经营
  • 3. 由“少数人”的财富管理,到“全量客户”的财富管理
  • 案例分享:兴业银行三金客群数字化经营与新客拓展
  • 五、【周期破局】由“当期价值”到“周期价值”
  • 1. 以客户生命周期为核心的数字化服务能力迭代
  • 2. “全真银行”开启银行远程金融服务的运营创新
  • 六、【人才破局】由“传统人才”到“数字人才”
  • 1. RPA在各岗位的工作场景
  • 2. 如何与RPA数字员工合作共赢
  • 3. 三类核心数字化人才
  • 4. 从T型人才向Π型人才转型
  • 一、关于AI的那些事
  • 1. AI是什么
  • 2. AI怎么用
  • 3. AI能做什么
  • 二、生成式AI新的应用场景
  • 1. 共学伙伴
  • 2. 内容创作
  • 3. 内容提升
  • 4. 设计素材
  • 5. 音乐创作
  • 6. 创意视频
  • 三、AI与金融的交响曲,创新与变革
  • 1. 智能客服
  • 2. 个性化服务
  • 3. 情感分析
  • 4. 财富管理
  • 5. 智能投顾
  • 6. 证券业务
  • 7. 银行业务
  • 8. 保险业务
  • 9. 审计业务
  • 四、金融领域AI案例分享
  • 1.上市公司年报解析自动化: AI 加速财务报表理解与分析
  • 2.研究报告助手: AI 辅助阅读与撰写金融研究报告
  • 3.智能报告生成:基于 AI 的定制化研究报告输出
  • 4.舆情与风险监控: AI 实时监测市场情绪与风险预警
  • 5.合同自动化生成: AI 快速生成各类金融合同模板
  • 6.宏观经济分析: AI 综合分析全球宏观经济指标
  • 五、金融产品智能服务与营销实践
  • 1. 客户分析与智能推荐实操
  • 2. 构建个性化产品知识库工作访
  • 3. 营销场景模拟与情绪智能管理
  • 4. 智能决策支持与风险控制
  • 六、AI与零售业务的结合运用之-提示词的学习
  • 1. 提示词的重要性与零售业务的应用场景
  • 2. 写提示词的原则
  • 1)明确具体 意图清晰 指定角色 限制范围
  • 2)交代背景 提供示例 开放式问题 思维链
  • 3)多轮优化 多想多看多用
  • 3. 写提示词的零售业务应用场景
  • 1)零售客群画像分析
  • 2)客户信息整理及营销建议
  • 3)问卷归纳总结
  • 4)客户沟通话术
  • 5)营销场景模拟
  • 七、AI赋能保险业务与社群运营
  • 1. AI智能核保助手
  • 2. AI体检报告解读
  • 3. AI询证医学助手
  • 4. AI保险测评助手
  • 5. 朋友圈防折叠助手
  • 6. 爆款标题助手
  • 八、几款国产大模型赋能零售业务优劣势对比
  • 1. kimi
  • 2. 智谱清言
  • 3. 通义千问
  • 4. 可以平替gpt-3.5的大模型

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