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AI+对公授信：从传统到智能的跨越 课程背景当前，商业银行对公授信业务面临多重挑战：一是市场竞争加剧，客户需求多元化、同业竞争白热化，传统授信模式难以快速响应市场变化；二是数字化转型迫切：金融科技与AI技术重构行业生态，银行亟需通过技术手段提升服务质效；三是传统痛点凸显：人工授信流程耗时长、信息分析颗粒度粗、风险评估依赖经验判断，易导致效率低下与潜在风险。 随着金融科技的迅猛发展，AI技术在商业银行对公授信领域的应用日益广泛。AI不仅能够提升授信流程的效率和准确性，还能帮助银行更好地识别和管理风险。然而，许多商业银行在AI技术的应用上仍处于初级阶段，客户经理在面对复杂的授信流程时，往往缺乏有效的工具和方法来提升工作效率和客户转化率。本课程旨在帮助商业银行客户经理深入理解AI技术在对公授信中的应用，掌握相关工具和方法，从而提升工作效率和综合服务能力。 课程收益1.认识AI对于对公授信流程的重要性：通过本课程，学员将全面了解AI技术在对公授信中的应用场景及其重要性，明确AI技术在提升授信效率和风险管理中的关键作用。 2.掌握AI使用方法：学员将学习如何利用AI工具进行授信调查、授信报告撰写、财务分析和行业分析，掌握AI技术在实际工作中的应用方法。 3.提升客户经理的工作效率：通过案例分析与实战演练，学员将掌握如何利用AI技术优化授信流程，提升工作效率，减少人工操作中的错误和遗漏。 4.提升客户转化与综合服务能力：学员将通过实战演练，学习如何利用AI技术提升客户转化率，增强综合服务能力，为客户提供更加精准和高效的金融服务。 课程对象银行对公客户经理、支行主管公司业务行长 课程形式及时间 1天，6小时/天 课程方式 讲师讲授+案例分析+互动讨论+实战演练 课程大纲 第一讲：AI赋能银行授信调查的必要性课程引入：Deepseek太火了，AI会不会把银行人的饭碗砸了？ 一、AI时代的银行对公授信变革 1. AI技术概览：主要国产AI模型、特点及对公授信性对比 1）deepseek 2）文心一言 3）kimi 4）豆包 5）通义千问 6）灵犀 2. 对公营销面临的挑战与机遇 1） 市场形势：最新国家政策政策分析及对市场的影响 2） 时不我待：应对复杂多变且竞争激烈的市场环境的紧迫性 3） 不破不立：客户经理提升营销技能的重要性 3. AI技术对金融行业的影响及思考 1）提升客户洞察能力：从数据到决策 2）优化营销效率：精准触达与个性化服务 3）降低运营成本：自动化流程与智能分析 案例：江苏银行本地化部署AI模型，实现同步处理文本、图像、语言等多种数据类型，应用于各业务流程大大提升工作效率和客户体验 二、传统对公授信操作的痛点 1. 传统授信调查的瓶颈：信息滞后、数据孤岛、人工成本高 2. 授信报告撰写：格式标准化不足、数据引用效率低、人工重复劳动占比高 3. 财务报表分析：依赖经验、异常指标易遗漏、动态预测能力弱 4. 行业分析局限性：数据滞后、分析维度单一 第二讲：AI赋能银行对公授信调查一、传统对公授信调查的痛点分析 1. 人工尽调耗时长 2. 信息片面性高 3. 隐性风险难识别 二、AI解决方案 1.AI技术的破局点：多源数据整合、非结构化文本解析、客户画像动态更新 2.AI工具运用：实时抓取企业工商、舆情、司法数据，构建全景化客户画像 实战演练：利用AI工具快速生成客户尽调清单与风险预警信号 第三讲：AI驱动的授信调查报告自动化一、传统授信报告撰写的痛点分析 1. 报告撰写模板化 2. 数据整合效率低 3. 人工重复劳动占比高 4. 结论主观性强 二、AI报告生成解决方案 技术逻辑：基于生成式AI（如大模型+企业知识库）快速生成结构化报告框架 案例分享：某银行AI授信报告系统，效率提升60%+ 实操演示：利用AI工具一键生成授信报告初稿并优化关键结论 第四讲：AI赋能财务分析与风险预测一、传统财务报表分析的痛点分析 1. 财务报表分析依赖经验 2. 异常指标易遗漏 3. 动态预测能力弱 二、AI解决方案 AI数据模型识别财务舞弊特征，如关联交易、现金流异常等 实操演示：以格力电器为例，AI自动化生成财务分析与偿债能力预测 第五讲：AI支持的行业分析与授信策略优化一、传统行业分析的痛点分析 1. 行业数据更新滞后 2. 趋势研判主观性高 3. 授信策略同质化 二、AI解决方案： 基于行业数据库与舆情分析的AI动态评级模型 1）产业链图谱构建 2）实时舆情监控 3）竞争格局预测 实操演示：AI预测制造业周期波动对授信额度调整的指导价值 第六讲：综合案例与能力转化 一、全流程沙盘推演 分组实战：基于模拟企业数据，完成AI赋能的授信全流程设计； 二、经验总结与价值提炼 1.AI技术应用的边界与风险管控 2.客户经理的核心能力转型：从“执行者”到“策略分析师”
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