AI赋能银行

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人工智能在银行的最后一公里-AI赋能与落地实战

《人工智能在银行的最后一公里——AI赋能与落地实战》是一门面向银行中高层管理者、科技与业务骨干的实战课程。课程围绕“认知-特色-实践-洞察”四大模块，深入剖析AI核心概念、全球格局、国家战略、银行应用场景、落地工艺流程、组织变革以及未来趋势。课程拒绝“技术空谈”，聚焦“业务价值”，融合政策解读、案例解析、工具模板与互动研讨，提供从AI战略规划、模型选型、智能体构建、组织适配到文化塑造的全方位指南。

银行保险 2026年01月29日 0 点赞 600 浏览

张伟(AI)

张伟老师——企业AI应用与智能体落地专家曾任：法国达索集团（全球500强企业）中国区营销总裁曾任：西门子（世界500强企业）数字化事业部总监中国人民大学商学院MBA导师中国第一批认证AI软件测评师中国AI年会 创业领袖奖央视特约讲师、央视资讯频道《创新中国》数字化导师

人工智能 2025年07月20日 0 点赞 2154 浏览

银行行长AI应用能力提升

课程背景在金融数字化转型深度推进的当下，AI技术已成为县域支行提升团队管理效率、创新营销模式、增强业务竞争力的核心抓手。县域支行行长作为基层经营管理的核心角色，亟需掌握前沿AI工具的实操方法与落地应用思路，将AI技术与团队管理、客户营销、业务运营等工作深度融合。本课程立足县域支行经营实际，结合2026 AI前沿技术趋势与金融行业实操场景，聚焦AI工具实用方法与县域支行管理营销赋能两大核心，帮助支行

银行保险 2026年07月20日 0 点赞 198 浏览

AI大模型在银行的数据标注、微调、企业级部署和蒸馏微调案例实操

大模型算法实战专家—周红伟老师课程背景随着人工智能技术的快速发展，智能助手（如DeepSeek-R1）在多模态理解、个性化交互、知识推理等领域的应用日益广泛。DeepSeek-R1作为深度求索公司推出的第三代智能助手，凭借其先进的核心技术（如大规模预训练、多模态理解、上下文感知等），在智能客服、内容创作、教育、医疗等领域展现了强大的潜力。然而，要将DeepSeek-R1的能力充分发挥并应用于实际业

银行保险 2026年03月28日 1 点赞 490 浏览

AI在信贷领域的实际应用案例分析

信贷业务面临人工审核效率低（单笔耗时3-5天、错误率超5%）、小微企业风险评估难、客户需求向“秒级响应”升级等核心痛点，而AI技术通过OCR材料秒级识别（如江苏银行效率提升20%）、机器学习动态信用评分（某银行坏账率降低15%）、智能反欺诈等应用，正在重构信贷流程的效率和风控边界。本课程聚焦AI在信贷调查、审查及贷后管理中的落地实践，结合头部机构案例与工具实操，助力从业者掌握技术驱动的业务革新路径，应对数字化转型竞争。

银行保险 2026年02月17日 0 点赞 565 浏览

数智时代下DEEPSEEK技术认知与银行应用

课程背景与动因以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，推动人类社会进入数智时代。数智技术正在深刻改变着各行各业的生产方式、商业模式和治理模式，数字化转型已成为全球共识。银行业在运用数智技术提升服务效率和降低运营成本的同时，也面临着前所未有的机遇与挑战。一是，银行机构面临着来自科技公司、数字金融等新兴力量的竞争压力；二是，银行机构临数据

银行保险 2025年07月26日 0 点赞 872 浏览

汪含

汪含老师简介工作简历及资历：▪安徽财贸学院金融学硕士▪资深金融咨询培训专家▪1994-2012年供职国有银行 （包含行长、行政事业团队主管、财富中心总经理、公司部总经理、总行产品开发处主管）▪注册会计师、高级经济师、AFP、CFP▪2012-2023国资券商资产管理处（从事私行与机构大客户营销服务6年 ）、企业融资处董事总经理▪&nbsp

银行 2026年10月21日 0 点赞 31 浏览

胡如意

吴易璋老师 金融科技与银行数字化转型专家让银行人更轻松，让银行业更简单关键词：银行数字化转型、金融科技、DeepSeek实战、数字化营销风控与运营、智能反欺诈、数据分析工作坊金融科技研究院执行院长27年银行及消费金融从业经验10年总行专职审贷官10年消费金融实战经验3家持牌机构风控负责人11年银行业培训经验专业著作：《银行数字化风控：业务与实践》（机械工业出版社）视频作品：《银行数字化

银行 2026年09月09日 0 点赞 257 浏览

AI智能体赋能金融银行应用与洞察发展趋势

胡文渊 AI赋能与应用实战专家/原阿里云、百度AI业务区域负责人课程背景随着大模型技术的崛起，以DeepSeek为代表的国产大模型在重新定义商业竞争格局，金融行业面临着数字化转型和AI技术应用的巨大挑战，在AI战略落地过程中遇到以下痛点：认知鸿沟的存在：企业决策层对DeepSeek等大模型的底层技术逻辑、商业化潜力及实际应用领域缺乏系统性认知，致使其难以有效整合至企业长期发展战略中。

银行保险 2026年07月04日 0 点赞 236 浏览

AI数据分析-智能商业决策（银行业版）

在数字化浪潮下，银行业面临客户行为数据激增但利用率不足（数据孤岛率达67%）、传统分析工具效率低下（人工报表制作耗时占比40%）、同业竞争加剧的三大挑战。某股份制银行2023年统计显示，因决策延迟导致的客户流失率高达15%。本课程通过AI数据分析技术赋能，帮助银行从业者实现客户价值预测准确率提升30%、风险识别效率提高50%、营销资源浪费减少25%，打造数据驱动的智能银行决策体系。

银行保险 2026年03月18日 0 点赞 391 浏览