数据与知识驱动的AI解决方案设计与实践

聚焦金融业务落地，用方案思维引导AI真正服务银行

【课程背景】

随着以大模型为代表的AI技术快速发展，银行业正进入智能化转型的关键阶段。对于工商银行这样的头部金融机构，AI的价值不仅在于“工具”，更在于能否通过科学的方案设计服务于核心业务：如何发现并量化客户价值、如何利用数据强化风险管理、如何提升运营与合规效率。

银行沉淀了庞大的交易流水、客户画像、授信审批、合规文件等多维度数据，但这些数据往往分散在不同系统，存在非结构化、难检索、难整合的问题。AI的真正价值在于将这些数据与知识转化为“智能资产”，形成可复用、可演进的业务方案。

本课程专为银行中层干部设计，强调“问题驱动、方案导向”的逻辑，结合金融典型场景（如智能投顾、智能客服、流程自动化等），讲授如何构建面向业务的AI应用框架。通过学习，学员将能够理解AI方案的评估与应用逻辑，推动跨部门协同，提升数字金融的落地能力。 

【课程收益】

明确AI在银行业落地的核心逻辑。

掌握银行典型场景下AI应用的方案路径与选型依据。

理解交易数据、客户数据与非结构化合规文件的融合治理原则。

能够围绕客户、风险、运营、合规等问题设计合理的AI应用路径。

掌握知识图谱、向量知识库等在金融知识组织中的应用逻辑。。

【课程特色】

场景导向：紧扣银行核心业务场景，而非泛泛技术。

方案思维：强调跨部门落地与价值呈现，而非纯技术堆叠。

案例驱动：结合国内外银行成熟案例，确保可迁移性与可落地性。

数据治理突出：强化业务人员可控的数据与知识组织环节。

思维模板输出：形成中层干部可带走的“AI方案设计方法论”。

【课程对象】

客户与零售条线（客户经营、产品经理）

风险与合规条线（信贷审批、风控、内审合规）

运营与科技条线（流程优化、系统运维）

创新与战略条线（数智金融战略规划、金融科技探索）

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI在银行业务中的逻辑结构

1、AI落地的底层逻辑

客户问题、数据资源、模型能力的三角关系

为什么AI不是“先上工具”，而是“先定义业务问题”

银行业AI项目失败的典型原因（如脱离业务、数据不可用）

2、结构化与非结构化数据融合治理

交易流水、核心系统数据治理逻辑

合规文件、客户交流记录、监管报告的结构化方式

数据质量对风险控制与智能决策的影响

3、从问题到方案的路径

明确业务痛点 → 分析数据结构 → 匹配AI模型 → 设计应用方案

案例：某银行在贷款审批中如何用AI重构“客户风险画像”

二、银行典型业务场景的AI方案设计路径

1、客户洞察与智能营销

客户分层与个性化推荐的建模逻辑

交易行为、跨渠道交互数据融合方法

案例：智能投顾与精准营销方案

2、信贷与风险管理

贷前、贷中、贷后全流程的AI应用逻辑

信贷审批知识图谱、风险评分模型的构建

案例：基于多源数据的中小企业信用风险识别

3、运营效率与流程自动化

智能客服与知识库应用

文档智能生成与工作流自动化

案例：合同审核与合规检查自动化

三、AI知识结构设计方法与选型逻辑

1、向量知识库与语义检索

适用于合规、客服、知识问答场景

案例：基于政策文件+合规指引的智能问答助手

2、知识图谱在银行场景中的应用

适用于客户关系、企业网络、风险传导分析

案例：客户关系图谱+交易风险预警系统

3、数据驱动与知识驱动协同

将客户数据、交易数据与知识抽取统一管理

面向多部门协同的AI知识应用体系

四、银行AI落地的组织协同与价值呈现

1、业务与技术的协同机制

谁提出问题、谁组织数据、谁驱动落地

构建业务主导、科技赋能的协作模式

案例：某银行“智能客服”项目的跨条线推进模式

2、方案价值评估与可持续机制

银行AI的价值维度：收入增长、风险降低、效率提升

如何构建ROI评估模型（含客户满意度、风险事件减少率）

3、场景试点与孵化

最小可行试点（MVP）的选择与推进方式

试点路径设计：目标、数据、标准、迭代机制

角色分工与任务模板