AI赋能数据处理

让智能工具成为工作的得力助手

【课程背景】

随着数字化转型不断深入，银行日常业务所涉及的数据类型愈发多样，既有结构化的客户信息、交易流水，也有大量非结构化的文本材料如审批记录、客户反馈、风控报告等。传统的数据处理方式在效率、准确率和响应速度方面正面临严峻挑战，尤其在面对突发业务需求、快速决策支持时，存在明显短板。

与此同时，AI工具（如ChatGPT、Copilot、DeepSeek等）正迅速成为提升办公效率与数据分析能力的“新助手”。它们不仅能辅助完成数据清洗、提取、归类等重复性工作，还能通过自然语言处理理解业务语境，快速生成报表、洞察业务问题。

本课程旨在帮助银行员工建立AI辅助数据处理的整体认知，掌握主流AI工具的实际使用方法，通过典型业务案例实现“看得懂、用得上、用得好”的培训目标。

【课程收益】

理解主流AI工具在银行数据处理中的适用场景与优势

掌握使用AI工具处理、清洗、分析结构化和非结构化数据的实操技巧

提升数据处理效率与质量，增强数字素养与创新意识。

【课程特色】

实用为先：课程以场景实操为核心，讲练结合，贴近银行真实业务

工具丰富：涵盖ChatGPT、Kimi、Python自动化等常用AI工具

案例驱动：通过信贷数据清洗、交易异常识别等金融案例引导学习。

【课程对象】

银行业务人员、数据分析人员、IT支持及数字化转型相关岗位员工

希望了解并掌握AI工具辅助办公与数据处理能力的职场人士

【课程时间】3小时（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知AI赋能：AI辅助数据处理的逻辑与价值（45分钟）

1、AI工具赋能办公的本质是什么？

AI与传统自动化工具的区别

数据处理中的“理解型任务”与“重复型任务”

生成式AI在银行场景的角色定位

2、主流AI工具速览与比较

ChatGPT、DeepSeek、Copilot等功能差异

结构化数据 vs. 文本数据的处理工具选择

在线工具与本地部署的差异与安全性

二、应用AI工具：典型数据处理任务实操演练（90分钟）

1、结构化数据处理（以Excel/CSV为例）

使用ChatGPT或Copilot进行Excel数据清洗

自动生成分类、排序、筛选规则

使用AI写出SQL语句或Python脚本读取与处理数据

2、非结构化数据处理（文本型数据）

利用AI对客户反馈、聊天记录做情感分析

利用ChatGPT提取关键词、摘要、意图

使用AI识别文本数据中的风险信号或异常模式

3、数据报告生成与可视化辅助

利用AI自动生成报表摘要、洞察与建议

使用AI+Excel/PPT制作简洁图表与汇报材料

自动生成“老板看得懂”的业务报告提纲

三、风险意识与实用建议（45分钟）

1、AI使用过程中的风险与误区

AI幻觉（hallucination）与如何验证AI输出

数据隐私与合规风险（结合银行业务要求）

工具依赖与能力退化的边界意识

2、实用技巧与使用建议

如何设计“提问提示词”（Prompt Engineering）

AI提问核心要素与工具使用“万能公式”

AI工具高效使用建议清单