人工智能 DeepSeek 赋能提效银行管理层的战略决策
讲座课纲一、课程背景在当今快速发展的金融科技时代，人工智能正以前所未有的速度重塑银行业格局。银行管理层面临着日益复杂的市场环境、激烈的竞争挑战以及客户需求的快速演变。如何精准把握市场趋势、制定前瞻性战略并做出高效决策，成为银行在竞争中脱颖而出的关键。DeepSeek 作为新一代人工智能技术的杰出代表，凭借其强大的数据分析、预测和智能决策能力，为银行管理层提供了全新的战略规划与决策支持工具，助力银行提升竞争力，实现可持续发展。 二、授课人郑科博士 CFA，哈佛梅森高级研究员，在金融科技与人工智能领域拥有深厚的学术造诣和丰富的实践经验，长期致力于研究人工智能技术在金融行业的创新应用，为全球多家知名银行提供战略咨询服务。 三、课程对象金融从业人员，尤其是银行管理层人员，包括行长、部门经理、战略规划师等，以及对人工智能在银行领域应用感兴趣，希望提升战略决策能力的相关人员。 四、授课方式采用实体讲课结合案例分析的方式。通过理论讲解，系统阐述 DeepSeek 的基本原理、功能特点及其在银行战略决策中的应用逻辑；借助实际案例分析，深入剖析 DeepSeek 如何助力银行解决实际业务问题，提升战略决策的科学性与有效性，增强学员对知识的理解与应用能力。 五、课程时长半天（3小时） 六、课程主要收益1. 深入理解 DeepSeek 人工智能技术的核心原理与功能特性，把握其在银行业的应用潜力与发展趋势。 2. 掌握运用 DeepSeek 进行银行内外部环境分析的方法，精准识别市场机会与风险，为战略制定提供有力依据。 3. 学会利用 DeepSeek 优化银行战略决策流程，提升决策效率与科学性，降低决策风险。 4. 通过实际案例学习，汲取成功经验，启发创新思维，探索适合自身银行的 DeepSeek 应用策略与实践路径。 5. 拓展人脉资源，与同行交流学习，共同探讨金融科技时代银行战略发展的新思路与新方法。 七、课程大纲目录（一）DeepSeek 与银行战略管理基础1. 人工智能技术概述 1. 人工智能发展历程与关键技术突破 2. 主流人工智能模型特点与应用场景 3. 人工智能在金融行业的应用现状与趋势 1. DeepSeek 技术解析 1. DeepSeek 的核心架构与运行机制 2. DeepSeek 的多模态数据处理能力 3. DeepSeek 的优势与独特价值 1. 银行战略管理基础 1. 银行战略管理的重要性与目标 2. 银行战略制定的流程与关键要素 3. 银行战略决策的影响因素与常见方法 案例：“江苏银行引入 DeepSeek，通过大语言模型服务平台‘智慧小苏’，提升复杂多模态、多任务场景处理能力，重塑金融服务模式，实现效率与语义理解准确率双突破，为战略规划提供有力支持”。 （二）DeepSeek 助力银行战略分析与规划1. 基于 DeepSeek 的市场趋势洞察 1. 利用 DeepSeek 分析宏观经济数据与行业动态 2. 通过社交媒体与网络舆情监测挖掘市场需求 3. 借助 DeepSeek 预测金融市场走势与客户行为变化 1. DeepSeek 驱动的银行内部资源评估 1. 运用 DeepSeek 评估银行财务状况与资金实力 2. 借助 DeepSeek 分析人力资源结构与员工绩效 3. 利用 DeepSeek 优化银行技术设施与信息系统 1. DeepSeek 支持的战略目标设定与规划制定 1. 基于 DeepSeek 的数据分析确定银行战略定位 2. 运用 DeepSeek 制定科学合理的战略目标与指标体系 3. 借助 DeepSeek 生成多元化战略方案并进行模拟评估 案例：“青岛农商行引入 DeepSeek 打造企业级 AI 模型服务中台‘智慧 Qimi’，通过对市场数据与内部资源的深度分析，明确数字化转型战略方向，在风险控制、数据分析和经营办公等方面实现全链路应用，推动银行数字金融发展”。 （三）DeepSeek 赋能银行战略决策执行与优化1. DeepSeek 在信贷决策中的应用 1. 利用 DeepSeek 进行信贷风险评估与客户信用评级 2. 借助 DeepSeek 优化信贷审批流程与决策效率 3. 通过 DeepSeek 监测信贷资产质量与风险预警 1. DeepSeek 助力银行营销决策与客户服务优化 1. 运用 DeepSeek 进行客户细分与精准营销推荐 2. 借助 DeepSeek 提升客户服务体验与满意度 3. 通过 DeepSeek 分析客户反馈改进产品与服务策略 1. 基于 DeepSeek 的战略决策动态调整与优化 1. 利用 DeepSeek 实时监测战略执行情况与关键指标 2. 借助 DeepSeek 分析内外部环境变化对战略的影响 3. 通过 DeepSeek 提供决策建议及时调整战略方案 案例：“苏商银行应用 DeepSeek VL2 多模态模型处理非标信贷材料，提升综合识别准确率至 97%；将 DeepSeek R1 推理模型集成到‘开发助手’，缩短核心系统迭代周期 30%，并在信贷风控、反欺诈等场景应用蒸馏技术，提升业务效率与风险防控能力，保障战略决策有效执行”。 八、课程总结本次课程围绕人工智能 DeepSeek 赋能银行管理层战略和决策展开，系统介绍了 DeepSeek 技术及其在银行战略管理各环节的应用。通过学习，学员对 DeepSeek 有了深入理解，掌握了运用其进行战略分析、规划制定、决策执行与优化的方法。在金融科技浪潮下，希望学员将所学知识应用到实际工作中，借助 DeepSeek 提升银行战略决策水平，推动银行创新发展，在激烈的市场竞争中抢占先机。
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