模块一：认知重塑——AI如何重新定义基金价值链
目标： 解决“AI与我何干”的问题，展示行业标杆的变革。
· 金融大模型的“进化论”： 从早期的量化模型到现在的生成式AI（从判别式到生成式的跨越）。
· 同业对标分析： *高盛/摩根大通： 如何利用AI进行万页文档的自动化合规审查。
ž 国内头部公募： AI如何辅助基金经理从海量非结构化数据（如调研纪要、高管讲话）中捕捉超额收益信号。
· 人机协作新范式： 提出“1+N”概念（1名基金从业员 + N个AI数字助手），明确AI是“副驾驶”而非“替代者”。
模块二：方法论工具箱——金融级提示词（Prompt）工程
目标： 让业务人员掌握金融场景下的精确指令，告别“废话输入，废话输出”。
· 结构化指令框架： 引入CO-STAR 或BRRE 框架，专门针对金融严谨性进行改造。
ž Context (背景)：设定宏观环境或特定行业背景。
ž Objective (目标)：明确是要写研报摘要、对比净值还是回复申购咨询。
ž Style (风格)：严谨的学术风、易读的科普风或专业的营销风。
· 金融语境微调： 如何在指令中加入“禁止幻觉”指令，强制AI引用原文并标注数据来源。
· 实战练习： 将一份晦涩的行业深度研报，通过3步指令转化为一份给高净值客户的300字“大白话”投资建议。
模块三：场景深度实战——基金业务的三大“提效引擎”
目标： 深入业务场景，提供直接可用的“开箱即用”案例。
1. 投研提效：你的“全能分析师”助手
· 信噪比提升： 利用AI自动监控舆情，从几千条新闻中提炼出对持仓品种有实质影响的3条核心逻辑。
· 财务造假扫描： 给AI输入财报数据，让其根据财务指标冲突（如高现金流高负债）提示潜在爆雷风险。
· 数据结构化： 自动从非标PDF中提取财务表格，一键生成Excel对比图表。
2. 市场与营销：你的“千人千面”文案官
· 营销降维打击： AI生成不同风格的营销海报文案（针对Z世代的活泼感 vs 针对老股民的稳重感）。
· 路演材料进化： 输入核心观点，AI辅助构建PPT框架、美化图表并撰写演讲脚本。
· 客户异议处理： 针对“最近净值为什么跌这么多？”等尖锐问题，AI辅助生成既符合合规要求又具备情绪价值的专业话术。
3. 运营与风控：你的“金睛火眼”审核员
· 合规初筛： AI辅助检查宣传推介材料中是否包含“保本、预期收益、第一”等违禁词。
· 周报月报自动化： 自动抓取当周净值波动、市场表现与持仓变化，5分钟生成初稿。
模块四：安全与边界—金融从业者的“AI红线”
目标： 保护公司资产与个人职业安全。
· 数据防泄露指南： 哪些敏感数据（如未公开交易信息、客户身份信息）严禁喂给公有云AI。
· “幻觉”防治手册： 建立金融数据二次核验流程，避免因AI算错收益率导致的重大事故。
· 版权与合规： AI生成内容的所有权归属，以及监管机构对AI辅助决策的最新态度。
授课老师
杨凯捷 AI应用实践专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
