课程简介
本课程围绕银行业AI应用中的产品思维与能力边界展开，结合技术概念、行业案例和解决方案拆解，介绍AI从问答交互向任务推理、规划及执行的发展，以及大模型、Data Agent与智能体的核心机制和应用场景。
课程从业务需求出发，探讨如何识别适合AI介入的流程环节，如何选择Prompt、RAG或Agent等技术组件，并关注模型幻觉、数据隐私与安全合规等落地约束。通过“银行端到端AI助手”架构拆解，帮助学员理解从自然语言输入、任务规划、工具调用到结果输出的完整链路，形成对AI产品设计与应用边界的基本认识。
目标收益
1.构建AI认知与业务能力边界，明确AI能做什么、不能做什么
2.掌握行内外前沿AI技术最新发展趋势与动向
3.理解智能体（Agent）、OpenClaw等先进技术的核心机制与应用场景
培训对象
课程大纲
| 一、AI 3.0时代的生存法则 |
1。 超越Chat：从简单的QA问答转向Reasoning与Planning——理解AI如何从“回答问题”进化到“规划任务” 2。 行业趋势：从对话机器人到Data Agent的演进——AI如何从“聊天工具”变为“数据分析师” 3。 技术本质：大模型的“思考”过程是如何实现的？Token、Attention、上下文窗口等核心概念通俗解读，保持对最新Al技能的敏锐度 |
| 二、行业前沿案例与能力边界 |
1。 银行业AI最新案例速览（2026）：DeepSeekV4本地化部署潮、头部银行“数智员工”上岗、智能审贷与AI投研——专业领域最新落地实践 - Data Agent与业务场景反哺——如何用AI自动分析客户流失原因并生成报告 - 智能理赔/核保中的Agent应用测- 案例纵览：从DeepSeek接入潮到数智员工上岗，看银行业AI从试点走向规模化的演变节奏——哪些场景已规模落地？哪些仍在探索？ 2。 幻觉问题：金融风控、合规场景下如何规避模型乱说——提示词设计、知识库增强、结果校验等方法 3。 安全合规：数据不出域、隐私保护与大模型落地的冲突与平衡——银行业AI应用的红线与底线 |
| 三、Agentic AI核心概念与AI产品思维 |
AI产品设计“三板斧” - 需求挖掘：从繁琐流程中找“断点”——哪些工作环节可以交给AI？ - 流程重塑：如果这个岗位第一天就是一个“AI原生岗”，流程该长什么样？ - 技术组件选择：何时用RAG（知识库），何时用Agent（任务规划），何时只需简单的Prompt |
| 四、AI解决方案拆解及落地方法论 |
案例拆解：详解一个“银行端到端AI助手”架构（含Agent组件考量） - 输入层：用户自然语言指令 - 规划层：Agent进行任务拆解和路径规划 - 执行层：调用工具（查数据库、调API、运行代码） - 输出层：生成报告、发送邮件、创建工单 |
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一、AI 3.0时代的生存法则 1。 超越Chat：从简单的QA问答转向Reasoning与Planning——理解AI如何从“回答问题”进化到“规划任务” 2。 行业趋势：从对话机器人到Data Agent的演进——AI如何从“聊天工具”变为“数据分析师” 3。 技术本质：大模型的“思考”过程是如何实现的？Token、Attention、上下文窗口等核心概念通俗解读，保持对最新Al技能的敏锐度 |
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二、行业前沿案例与能力边界 1。 银行业AI最新案例速览（2026）：DeepSeekV4本地化部署潮、头部银行“数智员工”上岗、智能审贷与AI投研——专业领域最新落地实践 - Data Agent与业务场景反哺——如何用AI自动分析客户流失原因并生成报告 - 智能理赔/核保中的Agent应用测- 案例纵览：从DeepSeek接入潮到数智员工上岗，看银行业AI从试点走向规模化的演变节奏——哪些场景已规模落地？哪些仍在探索？ 2。 幻觉问题：金融风控、合规场景下如何规避模型乱说——提示词设计、知识库增强、结果校验等方法 3。 安全合规：数据不出域、隐私保护与大模型落地的冲突与平衡——银行业AI应用的红线与底线 |
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三、Agentic AI核心概念与AI产品思维 AI产品设计“三板斧” - 需求挖掘：从繁琐流程中找“断点”——哪些工作环节可以交给AI？ - 流程重塑：如果这个岗位第一天就是一个“AI原生岗”，流程该长什么样？ - 技术组件选择：何时用RAG（知识库），何时用Agent（任务规划），何时只需简单的Prompt |
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四、AI解决方案拆解及落地方法论 案例拆解：详解一个“银行端到端AI助手”架构（含Agent组件考量） - 输入层：用户自然语言指令 - 规划层：Agent进行任务拆解和路径规划 - 执行层：调用工具（查数据库、调API、运行代码） - 输出层：生成报告、发送邮件、创建工单 |
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