模块一：战略决策——寻找基金业务的“AI 护城河”
核心痛点： 避免“盲目跟风”或“浅尝辄止”，将 AI 投入转化为可衡量的业务增量（Alpha）。1.AI 驱动的第二增长曲线：
▪ 降本增效（Beta）： 传统运营、合规、基础客服的自动化率目标设定
▪ 超额收益（Alpha）： 如何利用 AI 处理非结构化数据（另类数据、情绪分析），寻找市场未定价的投资机会。
2.“买”还是“建”？（Buy vs. Build）：
▪ 自研与商业选型： 评估自研金融大模型与调用 Top 级商业接口（OpenAI/Claude/Kimi）的 ROI。
▪ 生态位选择： 基金公司应做模型应用者、行业微调者还是平台构建者？
3.同业标杆深度拆解：
o案例研究： 分析如摩根士丹利（Morgan Stanley）如何通过 AI 助手赋能数千名财务顾问（Wealth Management）提升客单价。
模块二：架构规划——构建企业级“数字基座”
核心痛点： 解决数据烟囱、技术异构以及从 Demo 到生产环境的“最后 1 公里”。1.基金业 AI 原生架构（AI-Native Architecture）：
▪ 数据资产化： 建立支持 RAG 的向量数据库中心，将公司数十年的 PDF、研报、录音转化为可检索的资产。
▪ 中台化管理： 建立统一的 LLMOps（大模型运维）平台，实现多模型路由、Token 成本监控与提示词资产化。
2.算力与云端战略：
▪ 私有化部署 vs. 混合云： 针对核心投研数据的安全需求，探讨算力本地化与 API 云端调用的平衡方案。
3.技术演进预判：
o从单一对话框向 AI Agent 集群 的演进路径规划。
模块三：组织变革——内化 AI 组织能力
核心痛点： 解决“上面想做，下面怕被替代”或“业务与 IT 脱节”的组织内耗。1.AI 时代的“人才特种部队”：
▪ 复合型人才培养： 为什么基金公司需要“懂业务的 Prompt Engineer”而非单纯的代码高手。
▪ CIO 向 CAIO（首席 AI 官）的转型： 明确 AI 负责人的权力边界与考核标准。
2.敏捷文化与流程再造：
▪ 去中心化创新： 鼓励业务部门通过 Vibe-Coding（氛围编程）快速试错，IT 部门负责安全围栏与合规审计。
▪ 激励机制改进： 奖励利用 AI 释放人力、创造新业务模式的部门，而非单纯按人头计算工作量。
3.愿景驱动与减压：
▪ 如何向员工传递“AI 增强人类（Augmented Intelligence）”而非“AI 取代人类”的信心。
模块四：风险风险、合规与伦理
核心痛点： 确保创新不触碰监管底线，守住金融机构的信誉命脉。1.金融合规的“黑盒”挑战：
▪ 可解释性难题： 当 AI 给出的投资建议导致亏损时，如何进行合规溯源与责任界定。
2.数据安全与伦理：
▪ 模型幻觉的防御： 建立“双模型互检”与“人工终审”的流程闭环。
▪ 隐私保护： 防止在训练或调用中泄露公司核心仓位或高净值客户信息。
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
