AI应用落地培训

AI应用落地培训

在信息技术迅速发展的今天，人工智能（AI）作为一项关键技术，已经逐渐渗透到各个行业和领域。尤其是在银行业，AI的应用潜力巨大，可以提升运营效率、优化客户服务及增强决策能力。AI应用落地培训，作为AI技术实际应用的重要环节，旨在帮助企业和员工掌握AI应用技能，实现AI技术的有效落地。在此背景下，结合国产AI模型DeepSeek的实际应用，本文将深入探讨AI应用落地培训的各个方面。

罗树忠：国产AI DeepSeek赋能银行——智能化营销智能转型

课程背景：2025年初，国产AI模型deepseek横空出世，一举打破中国的跟随状态，并且在推理能力和数学能力方面超过了GPT，算力算法方面，已经完全可以支持银行的AI落地，直接推动智能体能力达到可用性。２０２５年，必定迎来银行AI应用的大爆发。本课以银行实战的场景，站在银行管理者和营销员工的角度，进行全场景全流程设计了AI应用提示词、智能体和工具。帮助银行界的AI实战转型。课程收获：全面体验了解deepseek 等国产大模型的实力学会AI高效办公工具，节约50%以上办公时间学习AI写作方法，提高写作质量学习用AI做个金客户方案和销售对练学习用AI解读财报和做尽调的方法学习用AI做营销策略的方法学习用AI做短视频的方法学习用AI自己搭设智能体的方法学习区分真假信息的方法学习企业部署智能体的方法课程时间：1-2天，6小时/天课程对象：对公、个金业务条线行长、经理、业务骨干课程方式：知识讲解、全程实操练习、案例分解、智能体工具留存第一讲：国产新模型代理的AI进步1.1 DeepSeek全能力演示多模态交互实战（文本/表格/图表）复杂逻辑推理能力测试案例行业知识库调用对比实验1.2 国产大模型技术图谱算力基础设施：华为昇腾 vs 寒武纪典型应用场景：政务/金融/制造业案例主要国产模型的功能强弱项分析：deepseek, kimi,豆包等第二讲：AI高效办公１  AI文件整理和转换长文缩写和格式转换语音文字互转2  AIPPT制作AIPPT的工具介绍各类文件转PPT3  AI化的思维导图思维导图形成结构知识库思维导图形成结构化创意２.４　AI表格制作与解读AI解读EXCEL表AI生成函数AI数据分析与传统数据分析的差异第三讲：AI高效高质量写作３.１　AI提示词提示词的设计逻辑Deepseek的特殊提示词３.２　高质量写作的要求写作结构的提炼写作内容的要求：传播度、专业度、数据支持、生动、读者适配等３.３　写作智能体知识型写作智能体文案型智能体  第四讲　AI个金话术与方案４.１AI生成沟通话术AIDA话术FABE话术个性化话术各类拒绝AI后的推进话术4.2 AI协助积累KYC业务触电的客户情报收集客户情报的AI分析客户情报的整理归类与分析４.３　客户话术对练智能体智能体的主要功能话术对练练习　４.４个金业务方案智能体客户信息脱敏AI客户方案模拟AI客户方案修正第五讲  AI对公业务：财报分析、尽调、方案初稿５.１　对公看客户经理的AI助手财报解读智能体舆情分析智能体５.２　网络尽调神器专业搜索工具专业搜索信息尽调的数据分析如何避免不实信息产研尽调报告的撰写第六讲  AI短视频和海报制作６.１AI辅助短视频制作AI生成短视频文案一键生成AI 短视频AI生成数字人６.２　AI辅助海报制作AI海报工具AI海报制作方法第七讲  银行AI智能体落地智能体的类别助手型、工具型、专业型智能体搭建方式练习智能体搭建方法论第八讲  AI银行落地步骤和注意事项底层AI基座培养AI应用人才智能体落地方法和服务要做自己的小模型吗？基于效率和收益的AI推进信息安全的必要方法课程总结：用DEEPSEEK进行复盘，课后应用方法

罗树忠 培训咨询

一、AI应用落地培训的背景与意义

随着人工智能技术的不断进步，企业对于AI的需求日益增长。然而，尽管AI技术的潜力巨大，但其应用效果往往受限于企业员工的技术掌握情况。因此，开展AI应用落地培训具有重要的现实意义。

• 提升企业竞争力：通过培训，企业员工能够快速掌握AI技术，提升工作效率，进而增强企业在市场中的竞争力。
• 推动技术转型：AI技术的落地能够推动企业的数字化转型，帮助企业在信息化时代中实现高效运作。
• 优化客户体验：AI应用能够改善客户服务，提高客户满意度，进而增强客户的忠诚度。

在银行业中，AI技术已开始展现出其在智能化营销、风险管理、客户服务等方面的优势。以DeepSeek为代表的国产AI模型，凭借其强大的推理能力和多模态交互能力，为银行的AI应用提供了强有力的支持。

二、AI应用落地培训的课程结构

AI应用落地培训一般由多个模块组成，每个模块针对特定的应用场景和技术需求。以下是基于DeepSeek模型的AI应用落地培训课程结构的详细说明：

1. 国产新模型代理的AI进步

在这一模块中，培训将详细介绍DeepSeek等国产AI模型的技术背景和应用能力。

• DeepSeek全能力演示：展示DeepSeek在文本、表格、图表等多模态交互方面的能力，重点测试其复杂逻辑推理能力。
• 行业知识库调用对比实验：通过对比实验，分析DeepSeek与其他国产模型（如Kimi、豆包等）的功能强弱项。
• 算力基础设施：探讨华为昇腾与寒武纪等算力基础设施在AI落地中的重要性。

2. AI高效办公

本模块旨在提升银行员工的办公效率，通过AI工具实现文件整理、转换及数据分析。

• AI文件整理和转换：教会学员如何使用AI工具进行长文缩写、格式转换及语音文字互转。
• AIPPT制作：介绍各类文件转PPT的工具，帮助学员高效制作演示文稿。
• AI化的思维导图：通过思维导图技术，帮助学员形成结构化知识库和创意。
• AI表格制作与解读：教授学员如何利用AI工具解读EXCEL表格及生成数据分析函数。

3. AI高效高质量写作

在这一模块中，学员将学习到如何利用AI工具提高写作质量，提升写作效率。

• AI提示词的设计逻辑：讲解DeepSeek特殊提示词的设计及其在写作中的应用。
• 高质量写作的要求：强调写作结构、内容传播度、专业度等因素的重要性。
• 写作智能体：介绍知识型和文案型写作智能体的功能及应用场景。

4. AI个金话术与方案

本模块旨在帮助学员掌握个性化的沟通话术和客户方案生成技巧。

• AI生成沟通话术：学习AIDA、FABE等话术的生成与应用。
• KYC业务触电的客户情报收集：使用AI分析和整理客户情报的信息。
• 客户话术对练智能体：提供话术对练的练习工具，提升学员的实际沟通能力。
• 个金业务方案智能体：介绍如何利用AI生成和修正客户方案的流程。

5. AI对公业务：财报分析、尽调、方案初稿

在这一模块中，学员将学习如何运用AI工具进行对公业务的分析和尽调。

• 财报解读智能体：介绍AI在财报分析中的应用及其对决策的影响。
• 网络尽调神器：探讨专业搜索工具在尽调过程中的重要性。
• 尽调报告的撰写：教授学员如何撰写专业的尽调报告，避免不实信息。

6. AI短视频和海报制作

本模块引导学员利用AI技术制作短视频和宣传海报，提升营销效果。

• AI辅助短视频制作：学习AI生成短视频文案及一键生成短视频的技巧。
• AI海报制作方法：介绍AI海报工具的使用及制作流程。

7. 银行AI智能体落地

本模块将帮助学员了解智能体的分类及搭建方法。

• 智能体的类别：介绍助手型、工具型、专业型智能体的不同特性。
• 智能体搭建方式练习：提供实践机会，让学员搭建自己的智能体。

8. AI银行落地步骤和注意事项

最后一模块聚焦于AI落地的步骤及注意事项，确保学员掌握AI技术的有效实施策略。

• 底层AI基座：讨论AI基座在落地过程中的重要性及培养AI应用人才的策略。
• 智能体落地方法和服务：探讨如何选择合适的落地方法及服务。
• 信息安全的必要方法：强调在AI应用过程中信息安全的重要性。

三、AI应用落地培训的案例分析

为了更好地理解AI应用落地培训的实际效果，以下将通过具体案例进行分析，展示AI技术在银行业中的应用与转型。

案例一：某国有银行的AI转型实践

某国有银行在面对日益激烈的市场竞争时，决定实施AI转型。在经过AI应用落地培训后，该银行的员工掌握了DeepSeek等AI工具的使用方法，成功在客户服务、风险控制和市场营销等多个领域实现了AI的落地应用。

• 客户服务：通过AI客服系统，银行能够实现24小时在线服务，大幅提升了客户满意度。
• 风险控制：利用AI模型对贷款申请进行风险评估，减少了不良贷款的发生率。
• 市场营销：通过AI数据分析，银行能够精准定位目标客户群体，提升了营销效果。

案例二：某股份制银行的AI应用探索

某股份制银行在进行AI应用落地培训后，成功运用AI技术优化了内部管理及客户关系管理。通过AI工具，银行实现了信息的快速处理与分析，从而提升了决策效率。

• 内部管理：通过AI工具对员工绩效进行智能化分析，优化了人力资源管理流程。
• 客户关系管理：利用AI分析客户数据，实现了更加个性化的服务，增强了客户的黏性。

四、AI应用落地培训的实践经验与学术观点

在AI应用落地培训的过程中，积累了一些宝贵的实践经验，这些经验对于未来的培训和应用具有重要的指导意义。

1. 实践经验

通过多次的培训实践，发现以下几点经验对于AI应用落地至关重要：

• 理论与实践结合：理论知识的传授与实践操作相结合，有助于学员更好地理解和应用AI技术。
• 个性化培训：根据不同银行的需求和员工的技术水平，提供个性化的培训方案，能够显著提升培训效果。
• 持续学习：AI技术日新月异，培训不仅限于一次性的课程，而是应鼓励员工进行持续学习和自我提升。

2. 学术观点

在学术界，关于AI应用落地培训的研究逐渐增多，以下观点受到广泛关注：

• 技术接受模型：研究表明，员工对AI技术的接受程度直接影响技术的落地效果，培训应关注员工的心理因素。
• 学习理论：基于建构主义学习理论，强调通过实践和互动提升学习效果，培训应注重体验式学习。
• 变革管理：AI技术的落地往往伴随组织变革，培训需结合变革管理理论，帮助员工适应新技术带来的变革。

五、未来展望与发展方向

随着AI技术的不断发展，AI应用落地培训将面临更多的机遇与挑战。未来，培训将向以下几个方向发展：

• 智能化培训平台：通过建立智能化的培训平台，实现在线学习、实时互动和个性化推荐，提升培训的灵活性和效率。
• 跨领域融合：将AI技术与其他领域的知识相结合，培养复合型人才，以适应多元化的市场需求。
• 数据驱动的培训决策：借助数据分析技术，实时监测培训效果，以数据驱动培训决策的优化。

AI应用落地培训作为提升企业智能化水平的重要手段，必将在未来的数字经济中发挥越来越重要的作用。通过不断优化培训内容和方式，助力企业在AI时代中实现快速转型，提升竞争力。