（一）AI 底层逻辑精讲（2 课时） AI 核心概念解析 人工智能定义与发展历程 机器学习、深度学习等关键技术概述 自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）在银行业的应用场景 AI 模型与算法基础 常见 AI 模型类型（如决策树、神经网络）介绍 数据训练与模型优化原理 AI 在银行数据处理与分析中的底层运作逻辑 AI 伦理与安全 银行业 AI 应用中的数据隐私保护 AI 决策的可解释性与伦理规范 防范 AI 带来的潜在风险与挑战 （二）AI 办公实操训练（3 课时） 办公文档智能处理 使用 AI 工具实现文档自动生成与内容优化（如营销文案、工作报告） 合同、报表等文件的智能解析与关键信息提取 邮件自动回复与智能分类管理 数据可视化与分析 AI 驱动的数据清洗与预处理 利用 AI 快速生成数据可视化图表（如客户画像分析、业务趋势展示） 基于数据分析的智能预测与决策支持 流程自动化实践 重复性办公流程的 AI 自动化设计（如数据录入、合规检查） 办公软件与 AI 工具的集成应用（如 Excel 与 AI 插件结合） 自动化工作流的构建与优化案例分享 （三）AI 工具实操演练（3 课时） 智能客服工具应用 主流智能客服平台操作演示（如交通银行应用的智能客服系统） 自定义问答库搭建与优化 客户咨询智能分流与转接设置 风险管理 AI 工具 信用评估模型工具使用（如 AI 信贷审批系统操作） 欺诈检测工具的实时监测与预警设置 风险数据分析与报告生成 营销推广 AI 工具 客户画像分析工具实操 个性化营销内容生成工具应用（如广发银行 “智说” 系统类似工具） 营销效果预测与优化工具使用 （四）银行人专属 Agent 打造（4 课时） 需求分析与规划 明确银行工作场景中的个性化需求（如客户经理、风控人员需求差异） 专属 Agent 功能模块设计（如业务咨询、数据查询、流程代办） 数据准备与训练 专属业务数据的收集与整理 定制化数据集的构建与标注 基于业务数据的 Agent 模型训练与优化 Agent 开发与部署 低代码 / 无代码平台实现 Agent 快速开发 与银行现有系统（如 CRM、风控系统）的集成方法 Agent 上线前的测试与调试 Agent 优化与维护 基于实际使用反馈的功能迭代 数据持续更新与模型优化策略 日常运行监控与问题处理