数据思维与前沿新知

大数据、大模型等新技术及应用

【课程背景】

随着金融行业迈入深度数字化转型阶段，“数据驱动”已成为银行提升运营效率、风险控制能力与客户服务质量的核心路径。传统经验型决策方式正在被数据驱动的智能分析手段所取代。与此同时，以大数据平台和AI大模型为代表的新技术不断突破认知边界，不仅带来了语言理解、多模态分析等前沿能力，还加速推动了银行业务从自动化到智能化的跃迁。

尤其是大模型技术的崛起，如ChatGPT、DeepSeek等，其在知识问答、流程辅助、合规审查等方面展现出强大的应用潜力，重塑了银行在客户服务、风控管理和产品创新等核心业务中的操作模式。本课程聚焦“数据思维重构”与“AI前沿技术落地”，通过系统化知识讲解与行业案例剖析，帮助银行员工在认知上更新、技能上提升、实操中落地，全面构建金融数字化新能力。

【课程收益】

理解数据思维的核心价值，掌握将数据转化为业务洞察的实用路径。

深入理解大模型能力边界与金融行业典型应用，拓展技术视野与战略认知。

通过案例与实操剖析，掌握AI在客服、审批、风控等核心业务中的实际应用路径。

【课程特色】

从认知到实战的三段式教学设计，系统性强，助力知识结构升级。

紧贴金融行业的典型应用场景与案例剖析，讲透AI落地关键点。

融合大模型最新技术如RAG、多模态模型实战讲解。

【课程对象】

业务条线中层管理人员

分支行分析师牵头管理员

金融科技创新部门或数字化转型负责人

【课程时间】3小时（6小时/天）

【课程大纲】

一、夯实基础：数据思维的认知与重塑（60分钟）

1、数据思维的核心概念与价值

什么是数据思维？与传统思维方式的差异

数据驱动与经验驱动的决策模式对比

金融行业中数据思维的落地场景示例（如信贷审批、风控）

2、银行数据资产的结构与价值发现

数据资产的分类：结构化与非结构化数据

数据采集、清洗、治理的流程梳理

如何从数据中挖掘业务机会？

二、洞察趋势：大数据与大模型的技术进化（60分钟）

1、大数据技术发展与金融行业应用

大数据的4V特性（体量、速度、多样性、价值）

大数据平台架构简介（如Hadoop、Spark）

银行中典型的大数据应用场景（精准营销、反欺诈）

2、AI大模型的演化与能力边界

大模型的发展历程：从ChatGPT到DeepSeek

通用大模型的能力（语言理解、知识推理、生成）

多模态模型与RAG技术在金融知识问答中的突破

3、AI新范式对银行业务的冲击与机遇

认知智能替代任务与增强岗位能力的路径

大模型的“提示工程”与银行知识管理

案例解析：AI在财富顾问、合规审核、信贷评分等场景中的应用

三、迈向实用：AI技术与银行业务融合路径（60分钟）

1、AI在银行核心业务的典型落地

智能客服与语义识别在客户服务中的运用

文档识别与OCR在贷款资料审核中的替代效能

大模型+RPA在流程自动化中的应用（审批流程、合规筛查）

2、AI赋能业务创新的实战路径

从数据洞察到个性化推荐：客户360画像构建

智能风控：AI预警、异常检测与欺诈识别

金融产品创新的“AI助理”机制