AI赋能研发工程全链路，打破效率天花板

助力金融科技管理者全面提升协同力与交付效能

【课程背景】

“我们今年项目数量翻倍，但交付周期不降反升”“每次开会大家都喊忙，最后结果还是延期”“从算法到上线的链路太长，卡在哪儿也说不清”，如果你是金融科技板块的研发管理者，这些话你一定不陌生。

当前，企业对数字化、智能化、自动化的依赖日益加深，对技术部门的响应速度与交付质量提出了更高要求。然而，研发链条长、人员分工细，算法、开发、测试、产品、设计之间协作割裂，导致“整体效率低、局部效率高”的矛盾越来越突出。尤其在复杂敏捷交付场景中，很多管理者感受到：传统方法不灵了，研发组织越来越“费劲”。

与此同时，AI浪潮席卷而来，业界头部公司正在借助AI工具提升研发各环节效率，从代码生成到测试用例自动生成，从需求分析到原型设计的自动补全，甚至项目管理本身也开始借助AI做智能预测与风险预警。AI正在重塑研发全链路的角色分工、协作模式与效能边界。

但问题也随之而来：AI到底能帮我们解决什么问题？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时代抛弃，另一方面又缺乏清晰认知，陷入“想干但不敢干、干了但不见效”的焦虑。

本课程正是为金融科技板块的一线研发管理者而设，站在宏观与全链路的视角，带你从AI技术与工具、典型环节重构、应用落地案例三维切入，掌握AI如何赋能研发工程“从想法到上线”的全过程，帮助你厘清方向、掌握方法、增强判断力，迈出AI落地的第一步。

【课程收益】

理解趋势：全面了解AI在研发各环节的应用趋势与价值边界；

明确方向：构建从产品构想到技术交付的AI赋能路径图；

识别痛点：掌握研发全链路中AI可插手的“高价值卡点”；

借鉴经验：学习头部企业AI赋能研发的最佳实践与教训；

形成方法：掌握AI落地研发工程的思路框架与选型策略。

【课程特色】

视角全： 覆盖“想、做、管”三类岗位全流程，强调协同链路的打通；

案例多： 引入典型金融与互联网企业的研发AI化实践案例；

工具实： 结合主流AI工具（如Copilot、ChatGPT、DS等）场景化演示；

不追求炫技，聚焦可用，重点讨论真实落地可行性而非炫酷黑科技。

【课程对象】

金融科技板块的算法工程师、软件开发、研发效能管理者、PMO、数据开发、测试工程师、产品经理、UI/UX设计师等一线管理人员及关键岗位骨干。

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知重塑：AI浪潮下的研发范式演进

1、AI对研发全链条的影响总览

AI对研发工程效率、协同和质量的影响路径

AI如何重塑DevOps、CI/CD、测试、运维等工程实践

AI推动从人力驱动向智能驱动的研发范式转变

2、面向各岗位的AI变革地图

算法岗：从建模到自动特征工程的AI辅助

软件开发岗：AI编码助手（如GitHub Copilot、Cursor）的实战与边界

产品、UI/UX岗：AI辅助原型设计与用户洞察

3、AI时代的管理者能力转型

研发管理者如何从“人管人”向“人+AI协作管理”转型

AI能力图谱与岗位融合：如何规划团队AI技能布局？

数据与隐私合规成为AI时代研发管理的底线

二、协同进化：多角色如何与AI共建研发全链路

1、需求分析与产品规划中的AI应用

AI在用户反馈分析、竞品对比、需求洞察中的落地工具

AI辅助产品文档撰写与用户旅程映射

Prompt Engineering在需求建模中的应用实践

2、研发排期与PMO协同的智能优化

AI如何辅助制定任务优先级、估时、资源分配

跨部门任务流中的AI智能路由与进度监控

PMO如何引入AI工具进行风险识别与预警

3、交互与设计流程的智能赋能

文生图、图生图工具（如DALL·E）提升界面设计效率

AI智能组件推荐与界面A/B测试建议生成

从可用性数据中挖掘设计优化建议

三、工程重构：研发流程中的智能实践与质效飞跃

1、AI辅助编码与代码质量提升

GitHub Copilot、CodeWhisperer 等代码生成器实践

代码审查自动化工具（例如CodiumAI、Sourcery）应用

代码规范检测与自动修复

2、AI增强的测试与效能评估

自动生成测试用例与智能测试覆盖率评估

缺陷预测与回归测试中的AI预测建模

测试数据生成自动化与异常检测

3、智能运维与交付优化

AIOps在故障预测与根因分析中的落地案例

CI/CD流程中AI如何优化构建与回滚策略

日志分析与运维预警中的NLP应用

四、落地突围：金融科技中的AI研发试点与实战指南

1、AI工程能力建设路径

构建AI原型的低成本工具链（LangChain、DeepSeek、Gradio等）

数据准备、模型选型与部署的工程闭环

打造AI研发辅助平台的组织经验

2、金融科技场景中的AI研发应用

金融模型优化：AI辅助策略建模与调优

低代码/无代码平台在银行产品开发中的嵌入式AI应用

合规监管下的AI研发流程与审核机制

3、组织协同与敏捷AI试点路径

选场景-小试点-迭代扩展的敏捷引入路径

跨职能团队中AI落地的协同机制设计

落地成效评估与“人+AI”共创文化建设