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AI时代金融数字化转型与场景金融突破
本课程聚焦AI时代下金融行业的数字化转型与场景金融突破,旨在帮助金融机构从业者深刻理解数字化转型的紧迫性与战略价值。课程从宏观背景切入,分析全球数字经济发展、政策导向及行业竞争格局,揭示数字化转型不仅…
课程介绍
本课程聚焦AI时代下金融行业的数字化转型与场景金融突破,旨在帮助金融机构从业者深刻理解数字化转型的紧迫性与战略价值。课程从宏观背景切入,分析全球数字经济发展、政策导向及行业竞争格局,揭示数字化转型不仅是技术升级,更是对生产关系、组织模式和商业逻辑的重构。课程深入剖析数字化转型的五大转变(意识、文化、组织、模式、方法),并结合招商银行等标杆案例,提供可复制的实践路径。在策略层面,课程详解数字化企业的基本形态、战略规划方法(如BEM模型)及数据驱动决策体系,帮助学员掌握从战略解码到落地执行的完整框架。核心亮点在于AI在金融六大业务条线(产品、营销、服务、法务、企服、科技)中的场景化应用,通过智能产品管理、精准获客、智能客服、合规辅助、财税优化及风控升级等实战案例,展示AI如何从技术探索走向价值创造。课程还强调业务与IT的协同,帮助学员理解IT投入的真实成本,建立跨部门共识,推动业务部门主动参与数字化转型。适合金融行业各层级人员,尤其是希望将AI落地于实际业务的管理者与骨干。
课程背景
当前,金融行业正面临“双重压力”——一方面,全球数字经济迅速发展,金融科技巨头通过支付、理财、保险、信贷等场景不断重塑行业格局,竞争加剧;另一方面,国内政策与监管导向明确提出要加快数字化转型,推动数据要素和人工智能在金融全链路应用。在这种背景下,金融机构既要提升盈利能力,又要保障合规与安全,还必须加速推进以AI为代表的新一代技术落地。尤其在产品创新、营销获客、风险管控、法务合规、财税管理等场景中,AI已经从“技术探索”走向“实战应用”。业务部门必须真正理解数字化转型的必要性与紧迫性,认清数字化背后巨大的IT投入和成本结构,同时学会抓住AI场景落地所带来的突破价值。
课程目标
1、认知数字化的紧迫性:让业务人员清晰理解数字化转型已不再是选择题,而是金融机构能否生存与发展的必答题。2、认知数字化的成本投入:帮助业务人员了解IT部门在基础设施、平台系统、数据治理、研发人力、安全合规等方面的真实投入,避免把“数字化”简单理解为“装几个系统”。3、认知AI场景落地的价值:让业务人员看到AI在产品、营销、服务、法务、企服和科技六大条线的实际应用价值,从提升效率、降低风险到创造新增长点,形成业务与IT的认知对齐。
一、金融数字化转型概述
数字化转型的宏观背景
全球:数字经济来临
中国:GDP独特贡献
企业:全球市值前十变迁
本质:数字化优化和数字化颠覆
重构:数字化转型是对生产关系的重构
未来:下一代数字化转型,即生成式AI数字化转型仍然遵循这个原则
金融数字化转型背景
政策维:两份文件解读
竞争维:互联网大鳄从支付切入各大金融服务场景,亟需变化应对
用户维:渠道转向线上化,从业者需要转变思路,积极探索线上业务场景
自身维:业务侧面面临盈利压力,需要从业者积极转变运营思路
场景维:顶层设计、总行部门和金融科技子公司成为主流选择
场景维:金融行业数字化(金融科技)的两大Top场景和18个大模型应用
体验维:全面业务数字化,构建数字金融超级App
数字化转型五转
转意识
转文化
转组织
转模式
转方法
案例:金融行业如何做数字化的组织转型?
案例:AI提示词的业务属性
3.数字化转型实践案例
典型案例:招商银行数字化转型体系分享(20P+深度分析)
二、数字化转型策略
数字化企业的基本形态
企业数字化转型的战略规划
企业数字化战略规划总体工作方法概述
战略解码是战略落地的基础
企业战略解读
业务战略执行力BEM模型
战略执行管理与评估:做好“五件事”
数字化时代的商业战略与决策
商业模式画布九宫格:数字化重构
数字化商业模式的特点
通过数字化平台,从现有传统的决策模式逐步转变为数字化决策模式,实现联通响应变化的极致能力
以流程和数据为切入点,通过高效的内部管控流程,解决跨领域、跨地域、跨层级的管理决策、业务支撑及财务资金的数字化管理
数字化运营实现科学决策
数据驱动的业务构成以及数字化业务生态
认识数据驱动结构
数字化业务生态
企业自身需要引入云架构及平台化思想
案例:平安金融产业互联网平台
案例:某银行基于大数据的存款营销驾驶舱
案例:某银行基于大数据的消费信贷客户数据挖掘
案例:某银行基于大数据的行长驾驶舱
案例:某银行基于大数据的消费金融业务监控
5.金融数字化转型的切入点
产品数字化
渠道数字化
风控数字化
金融数字化转型的实施路径与关键点
金融数字化转型的路径
实施路径:三阶十二步
关键点:把握节奏,规划举措和项目
银行数字化转型的变革管理
关键点:数字化转型规划变革管理常见问题与原因
关键点:变革管理的船模型
关键点:七横八纵变革项目管理
数字化有大量成本投入
基础设施投入:服务器、存储、网络、安全防护等,支撑核心系统稳定运行
系统平台投入:核心业务系统、数据中台、AI平台、移动应用开发等
数据与治理投入:数据采集、清洗、存储、建模、数据安全与合规体系
研发与人力投入:IT开发团队、外部厂商合作、项目管理与敏捷研发
运维与升级投入:系统运维、监控、版本升级、应急响应
合规与安全投入:信息安全、隐私保护、灾备体系建设
业务协同投入:跨部门项目支持、接口开发、流程重塑
AI如何赋能金融场景新突破
4.1 产品条线:智能产品与车融资产管理
AI通过车载GPS、IoT和智能定价模型,实现资产全生命周期的数字化管理。
4.2 营销条线:智能获客与精准转化
AI外呼、智能推荐和私域运营,提升获客效率和转化率。
4.3 服务条线:智能客服与客户运营
AI客服、贷中催收、贷后维保,提升客户体验与运营效率。
4.4 法务条线:智能合规与法律辅助
AI自动审查合同、预测诉讼结果并生成文书,提升合规与法务效率。
4.5 企服条线:智能财税与资产管理
AI在财税、资管和企业助手场景中应用,帮助企业降本增效。
4.6 科技条线:智能风控与平台生态
AI通过风控模型和中台技术,支撑金融全链路的智能化升级。
李家贵
常住地:广东省 深圳市
李老师是一位资深的数字化和人工智能专家,在大数据、AI、数据中台、用户画像、BI等领域有深厚造诣。他不仅精通传统的数字化工具,还在人工智能的前沿领域有丰富的实践经验。
在人工智能方面,李老师主导了多个创新项目:
1. 深圳市南山区政务AI项目,开发了AI生成PPT、AI日志和AI图库等智能应用。
2. 联通-清华产学研合作的AI Agent平台开发项目,推动了智能代理技术的应用。
3. 罗湖教育局招生AI项目,利用AI技术优化教育资源分配。
4. 威海智慧谷AI项目,探索AI在智慧城市建设中的应用。
李老师在大数据和AI融合方面有独到见解,曾主导实施:
- CEM系统从0到1的搭建,整合客户体验管理与AI分析。
- 数字百色系列化项目,包括大数据湖项目,实现了数据与AI的深度结合。
- 长沙空港实业运行控制中心(IOCC)BI项目,将AI决策支持引入航空管理。
- 深圳空管站CDM大数据项目,利用AI提升空中交通管理效率。
在数据中台和AI结合方面,李老师主导了多个标志性项目:
- 珠海机场数据中心及服务总线使能平台项目
- 宁波国际会议中心数据中台服务系统项目
- 长沙城发共性支撑平台项目
- 广东省消防救援总队智慧队务系统建设项目
李老师还积极推动AI在智慧园区和智慧城市中的应用:
- 红土创新广场智能化系统集成系统(含AI驱动的BI)
- 上基智慧园区设计项目(融合AI分析的BI系统)
- 广西移动大厦总部数字化项目(AI赋能的BI平台)
- 中移物联网OnePark智慧园区项目(AI+IoT的创新应用)
作为教育者,李老师开设了多门融合AI技术的课程,如《职场局中局,AI剧本杀》、《AIGC赋能各行各业》等,培养了大批AI+大数据复合型人才。
在咨询领域,李老师帮助多家企业实现AI驱动的数字化转型,如四方监理、深高速等,将AI技术与传统行业深度融合。
李老师的职业生涯横跨技术、销售、管理和创业多个领域,在每个阶段都将AI技术作为核心竞争力。他不仅是技术专家,更是数字化转型的战略家,善于将AI技术与商业价值紧密结合。
作为连续创业者,李老师多次从0到1创立原生数字化企业,并持续引入AI技术推动企业创新。他在产业互联网、智慧城市、数据中台等领域建立的企业,都以AI作为核心竞争力。
李老师在华为、腾讯、阿里、商汤等平台建立的ISV生态体系中,始终将AI技术作为重要纽带,推动产业链的智能化升级。