课程背景：
AI技术的革新，尤其是ChatGPT与LLM大模型的出现，以及Agent技术和低代码/无代码平台的融合，正在为金融行业带来前所未有的变革。银行作为金融行业的重要参与者，需要紧跟技术发展的步伐，利用这些新兴技术提升服务质量、优化客户体验、加强风险管理，以保持竞争力。
课程收获：
1. AI技术发展历程：了解AI技术的发展历程和未来趋势。
2. ChatGPT与LLM大模型：掌握ChatGPT与LLM大模型的核心技术和应用。
3. Agent与低代码技术的融合：学习Agent技术与低代码/无代码技术的结合及其优势。
4. 金融业务创新：探索AI技术在金融产品研发、市场营销、渠道管理、客户服务和风险合规等方面的应用。
课程对象：
1. 银行高层管理人员
2. 银行技术部门负责人
3. 银行业务部门负责人
4. 风险管理部门负责人
课程时长：4小时
课程大纲：
第一部分：AI技术革新与金融行业（2小时）
1. AI的发展史（30分钟）
- AI技术的起源与发展
- 人工智能的主要里程碑
2. ChatGPT与LLM大模型的出现（45分钟）
- ChatGPT与LLM大模型的定义与特点
- 在金融行业中的应用案例
3. Agent与低代码技术的融合（45分钟）
- Agent技术的基本概念和应用
- 低代码/无代码技术的起源和发展
- 两者融合在金融行业中的应用
第二部分：AI技术在金融业务中的具体应用（1.5小时）
1. 产品研发
- 应用场景一：利用AI进行市场趋势分析和新产品开发
- 应用场景二：AI辅助的个性化金融产品推荐系统
- 应用场景三：AI在金融产品风险评估和定价中的应用
- 案例：摩根大通利用AI技术优化其贷款产品
2. 市场营销
- 应用场景一：AI驱动的客户细分和个性化营销策略
- 应用场景二：社交媒体分析和市场趋势预测
- 应用场景三：AI在客户生命周期价值(LTV)分析中的应用
- 案例：美国银行通过AI技术提升客户定向营销效果
3. 渠道管理
- 应用场景一：AI在多渠道客户体验优化和个性化服务
- 应用场景二：AI在客户旅程映射和渠道性能分析中的应用
- 应用场景三：AI在客户反馈分析和渠道改进中的应用
- 案例：花旗银行使用AI技术改善在线和移动银行服务
4. 客户服务
- 应用场景一：AI在智能客服机器人和自动化客户支持中的应用
- 应用场景二：AI在客户情绪分析和服务质量提升中的应用
- 应用场景三：AI在客户问题预测和主动服务中的应用
- 案例：汇丰银行部署智能客服机器人以提升客户服务效率
5. 风控与合规
- 应用场景一：AI在信用评分和信贷风险评估中的应用
- 应用场景二：AI在反洗钱(AML)和欺诈检测中的应用
- 应用场景三：AI在监管合规性监控和报告生成中的应用
- 案例：富国银行利用AI技术加强信贷风险管理
第三部分：AI在银行领域落地的具体要领（0.5小时）
1. 战略规划：如何制定AI技术在银行业务中的长期战略
2. 技术选型：选择合适的AI技术和工具
3. 人才培养：建立AI技术人才队伍
4. 数据治理：确保数据质量和合规性
5. 风险管理：评估和管理AI技术带来的风险
枫影（王鸿华）