【培訓(xùn)對(duì)象】
一線業(yè)務(wù)人員、分行管理層和業(yè)務(wù)中后臺(tái)人員

【培訓(xùn)收益】
通過本課程掌握AI在營銷推廣中的核心應(yīng)用方法 提升辦公效能和文檔智能處理能力 建立AI賦能的風(fēng)險(xiǎn)管控思維和方法 掌握數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)分析與決策能力 形成基于AI的市場分析和競爭策略制定能力 構(gòu)建持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新應(yīng)用的能力框架

第一講：AI的基本情況、發(fā)展趨勢和主要產(chǎn)業(yè)鏈
一、AI發(fā)展趨勢與銀行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
1.科技金融發(fā)展格局
（1）科技金融的三大支柱：新要素、新范式、新挑戰(zhàn)
（2）演進(jìn)趨勢：客戶體驗(yàn)人性化、產(chǎn)品策略客戶中心、技術(shù)架構(gòu)開源化、工作模式人機(jī)協(xié)同
（3）未來銀行形態(tài)：AI賦能普惠、平臺(tái)生態(tài)化、傳統(tǒng)金融職能平臺(tái)化遷移
2.AI技術(shù)發(fā)展歷程
（1）從規(guī)則系統(tǒng)到DeepSeek的技術(shù)演進(jìn)
（2）國內(nèi)外銀行業(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)狀對(duì)比
（3）DeepSeek等國產(chǎn)大模型的特點(diǎn)與優(yōu)勢
3.AI在銀行應(yīng)用的價(jià)值
（1）前臺(tái)應(yīng)用：重塑客戶交互與業(yè)務(wù)增長
（2）中臺(tái)應(yīng)用：強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)控制與決策智能
（3）后臺(tái)應(yīng)用：賦能組織運(yùn)營與技術(shù)革新
二、AI產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析
1.上游層：算力硬件基礎(chǔ)設(shè)施
（1）核心環(huán)節(jié)：AI芯片產(chǎn)業(yè)
（2）基礎(chǔ)環(huán)節(jié)：算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
（3）提供方式：云計(jì)算平臺(tái)搭建
2.中游層：產(chǎn)品服務(wù)與技術(shù)平臺(tái)
（1）大模型技術(shù)：OpenAI、百度、阿里等公司通過提供大模型服務(wù)
（2）AI算法平臺(tái)：阿里云PAI、百度智能云、騰訊云TI等平臺(tái)
（3）數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對(duì)于AI模型的性能至關(guān)重要
（4）AI中間件：模型管理與調(diào)用、推理服務(wù)與加速、跨平臺(tái)適配和工作流編排
3.下游層：應(yīng)用場景與商業(yè)化
（1）智能駕駛：銀行物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈與智能駕駛產(chǎn)業(yè)結(jié)合
（2）智慧金融：前臺(tái)應(yīng)用重塑客戶交互與業(yè)務(wù)增長，包括智能客服、個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷等；中臺(tái)應(yīng)用強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)控制與決策智能，包括信用評(píng)估、反欺詐、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等；后臺(tái)應(yīng)用賦能組織運(yùn)營與技術(shù)革新，包括流程自動(dòng)化、智能運(yùn)維、合規(guī)管理等。
（3）智慧醫(yī)療：醫(yī)學(xué)影像診斷、病理分析、藥物發(fā)現(xiàn)、臨床決策支持等
（4）智能制造：通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化升級(jí)

第二講：銀行業(yè)務(wù)中的AI實(shí)戰(zhàn)——營銷篇
一、AI賦能的客戶洞察與需求挖掘技術(shù)
1.多維度客戶畫像的智能構(gòu)建技術(shù)
（1）從碎片信息到完整畫像的AI重構(gòu)方法
公開信息的結(jié)構(gòu)化提取與關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
行業(yè)特征與企業(yè)個(gè)性化特點(diǎn)的智能識(shí)別
財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后的經(jīng)營邏輯深度挖掘銀行場景提示詞設(shè)計(jì)
（2）客戶生命周期階段的精準(zhǔn)識(shí)別與預(yù)測
企業(yè)發(fā)展階段的AI判斷模型
融資需求時(shí)機(jī)的智能預(yù)測技術(shù)
業(yè)務(wù)擴(kuò)張節(jié)點(diǎn)的提前識(shí)別方法
（3）潛在需求的深度挖掘與機(jī)會(huì)識(shí)別
從顯性需求到隱性需求的挖掘路徑
產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)聯(lián)需求的發(fā)現(xiàn)技術(shù)
政策導(dǎo)向下的新興需求預(yù)判方法
2.基于AI的客戶需求預(yù)測與商機(jī)識(shí)別系統(tǒng)
（1）客戶行為模式分析與需求預(yù)測
客戶數(shù)據(jù)背后的需求信號(hào)識(shí)別
資金流動(dòng)模式的深度分析技術(shù)
異常交易行為的商機(jī)挖掘方法
季節(jié)性需求的提前布局策略
（2）外部環(huán)境變化對(duì)客戶需求的影響分析
政策變化對(duì)不同行業(yè)客戶的影響評(píng)估
市場波動(dòng)下的客戶資金需求預(yù)測
AI技術(shù)升級(jí)帶來的融資機(jī)會(huì)識(shí)別
實(shí)戰(zhàn)工具：《客戶需求預(yù)測分析表》
（3）商機(jī)識(shí)別的智能化評(píng)估與排序
商機(jī)價(jià)值的多維度評(píng)估模型
客戶價(jià)值、成交概率、資源投入的綜合評(píng)估
短期收益與長期價(jià)值的平衡分析
風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的商機(jī)價(jià)值計(jì)算方法
（4）商機(jī)跟進(jìn)的優(yōu)先級(jí)智能排序
基于客戶緊急度和重要性的四象限分析
個(gè)人能力與商機(jī)匹配度的評(píng)估
團(tuán)隊(duì)資源配置的最優(yōu)化建議
二、AI賦能客戶營銷與關(guān)系管理
1.AI+大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)營銷
（1）客戶畫像構(gòu)建與分析
大數(shù)據(jù)客戶畫像構(gòu)建方法
客戶信息結(jié)構(gòu)化處理技巧
客戶需求與痛點(diǎn)識(shí)別工具應(yīng)用
精準(zhǔn)營銷策略制定框架
（2）智能推薦與個(gè)性化服務(wù)
個(gè)性化服務(wù)定制方法
交叉銷售機(jī)會(huì)識(shí)別技巧
營銷效果評(píng)估與優(yōu)化
2.營銷材料與方案智能生成
（1）產(chǎn)品推介材料個(gè)性化生成
客戶適配：基于客戶特點(diǎn)選擇產(chǎn)品重點(diǎn)
價(jià)值突顯：強(qiáng)調(diào)與客戶需求的匹配點(diǎn)
差異化呈現(xiàn)：與競品的對(duì)比優(yōu)勢展示
（2）營銷方案差異化設(shè)計(jì)
產(chǎn)品推介材料的個(gè)性化生成
營銷方案的差異化設(shè)計(jì)
價(jià)值主張與賣點(diǎn)提煉
3.客戶溝通與關(guān)系維護(hù)
（1）溝通話術(shù)與應(yīng)對(duì)策略
開場白與破冰話術(shù)設(shè)計(jì)
異議處理與問題回應(yīng)
成交促進(jìn)與關(guān)系深化
（2）客戶關(guān)系管理與維護(hù)
客戶溝通記錄的分析與洞察
關(guān)系維護(hù)計(jì)劃的制定
客戶生命周期管理策略
三、AI賦能市場分析與同業(yè)競爭
1.AI驅(qū)動(dòng)的市場趨勢分析
（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策模式
決策支持系統(tǒng)構(gòu)建原理
多維度數(shù)據(jù)整合方法
預(yù)測分析與趨勢判斷
決策效果評(píng)估機(jī)制
（2）行業(yè)與市場分析方法
行業(yè)研報(bào)的快速解讀與要點(diǎn)提取
市場趨勢分析與前景預(yù)測：宏觀因素、行業(yè)動(dòng)態(tài)、區(qū)域特點(diǎn)
行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)特有風(fēng)險(xiǎn)、區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)
2.同業(yè)產(chǎn)品對(duì)比分析
（1）競品分析與對(duì)比
競爭對(duì)手產(chǎn)品信息收集與分析
信息源選擇：公開渠道、客戶反饋、行業(yè)報(bào)告
分析框架：產(chǎn)品特點(diǎn)、定價(jià)策略、服務(wù)模式
（2）優(yōu)劣勢對(duì)比與差異點(diǎn)提取
多維對(duì)比：產(chǎn)品功能、價(jià)格、流程、服務(wù)等
差異點(diǎn)識(shí)別：關(guān)鍵競爭優(yōu)勢和劣勢
SWOT分析：系統(tǒng)評(píng)估競爭態(tài)勢
3.差異化策略與價(jià)值創(chuàng)造
（1）個(gè)性化服務(wù)方案設(shè)計(jì)：需求深挖、資源整合、定制化平衡
（2）價(jià)值增值服務(wù)構(gòu)思：非金融價(jià)值、生態(tài)協(xié)同、創(chuàng)新模式
（3）客戶忠誠度提升策略：體驗(yàn)設(shè)計(jì)、情感連接、忠誠激勵(lì)
實(shí)戰(zhàn)案例：AI產(chǎn)業(yè)鏈的了解，以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游以及企業(yè)的客戶畫像

第三講：銀行業(yè)務(wù)中的AI實(shí)戰(zhàn)——風(fēng)控篇
一、客戶智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估
1.風(fēng)控條線數(shù)智化轉(zhuǎn)型
（1）智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)模型、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、異常交易識(shí)別
（2）反欺詐技術(shù)應(yīng)用：多維度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、行為分析與模式識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)
（3）信用評(píng)估優(yōu)化：內(nèi)外部數(shù)據(jù)應(yīng)用、信用評(píng)分模型升級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)策略
2.財(cái)務(wù)報(bào)表分析與解讀
（1）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的提取與核心指標(biāo)計(jì)算
（2）財(cái)務(wù)狀況評(píng)估與趨勢分析
（3）風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別與深入調(diào)查方向
3.風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別與深入調(diào)查方向
（1）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)：異常指標(biāo)和變化的識(shí)別
（2）關(guān)聯(lián)分析：財(cái)務(wù)指標(biāo)與經(jīng)營狀況的關(guān)聯(lián)
（3）調(diào)查重點(diǎn)：需要進(jìn)一步核實(shí)的關(guān)鍵領(lǐng)域
二、貸后管理與預(yù)警系統(tǒng)
1.貸后信息收集與分析
（1）客戶經(jīng)營狀況監(jiān)測：關(guān)鍵指標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)來源整合、變化分析
（2）輿情信息收集與分析：多渠道信息監(jiān)控、關(guān)鍵詞追蹤、情感分析
（3）預(yù)警信號(hào)識(shí)別與評(píng)估：預(yù)警指標(biāo)體系、閾值設(shè)定、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)
2.風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)方案制定
（1）風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施建議：擔(dān)保增強(qiáng)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、限制條款
（2）貸后檢查報(bào)告生成：報(bào)告結(jié)構(gòu)、重點(diǎn)關(guān)注、風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)
（3）不良資產(chǎn)處置建議：處置策略、成本效益分析、操作路徑
三、AI 助力追債業(yè)務(wù)與債務(wù)人交涉
1.智能提醒與溝通時(shí)機(jī)優(yōu)化
2.追債個(gè)性化溝通內(nèi)容生成
3.實(shí)時(shí)情緒分析與應(yīng)對(duì)建議
4.話后智能 QA 與質(zhì)量監(jiān)督
5.靈活還款方案推薦，溝通策略表現(xiàn)反饋 & 持續(xù)優(yōu)化
四、合規(guī)管理的數(shù)字化應(yīng)用
1.AI應(yīng)用質(zhì)量管控
（1）AI生成報(bào)告識(shí)別技術(shù)：統(tǒng)計(jì)特征分析、語言模式檢測、專業(yè)檢測工具應(yīng)用
（2）AI幻覺防范措施：RAG技術(shù)應(yīng)用、提示詞優(yōu)化、多輪驗(yàn)證機(jī)制、置信度閾值設(shè)置
（3）報(bào)告查重與質(zhì)量管理：查重工具應(yīng)用、質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)建立

實(shí)操練習(xí)：設(shè)計(jì)催債交涉框架（10分鐘）

 

第四講：銀行業(yè)務(wù)中的AI實(shí)戰(zhàn)——數(shù)據(jù)分析篇
一、數(shù)據(jù)分析原理及底層邏輯
1.數(shù)據(jù)分析的基本概念與流程
（1）數(shù)據(jù)分析的概念與銀行業(yè)務(wù)中的價(jià)值
（2）數(shù)據(jù)分析的通用流程
（3）數(shù)據(jù)分析的邏輯框架與方法論
2.AI如何改變銀行數(shù)據(jù)分析
（1）自動(dòng)化處理海量數(shù)據(jù)：AI自動(dòng)分析企業(yè)交易流水等
（2）精準(zhǔn)預(yù)測與風(fēng)險(xiǎn)管理：AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測客戶違約風(fēng)險(xiǎn)或票據(jù)貼現(xiàn)需求，優(yōu)化風(fēng)控和資源分配
（3）個(gè)性化產(chǎn)品設(shè)計(jì)：AI挖掘客戶行為模式，助力設(shè)計(jì)定制化產(chǎn)品
（4）實(shí)時(shí)決策支持：AI提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察，幫助產(chǎn)品經(jīng)理快速響應(yīng)市場變化和客戶需求
二、AI輔助數(shù)據(jù)分析方法及模型
1.數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建與應(yīng)用
（1）客戶分群模型：RFM模型和CLV模型
（2）產(chǎn)品推薦模型：基于協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦
（3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型：信用評(píng)分模型和預(yù)警模型
（4）預(yù)測模型：銷售預(yù)測和流失預(yù)測
（5）評(píng)估營銷效果模型：A/B測試方法
（6） 關(guān)系定價(jià)模型與動(dòng)態(tài)定價(jià)模型：多元回歸分析與決策樹分析
（7） 風(fēng)險(xiǎn)控制模型：信用評(píng)分模型與預(yù)警模型
2.結(jié)合AI大模型數(shù)據(jù)分析
（1）AI大模型作為數(shù)據(jù)分析助手
（2）AI應(yīng)用：流失預(yù)測分析
（3）AI數(shù)據(jù)分析合規(guī)與AI幻覺預(yù)防建議
三、數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用
1.數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)中的具體應(yīng)用
（1）應(yīng)用：競品數(shù)據(jù)分析與差異化定位
（2）應(yīng)用：分析結(jié)果驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品微調(diào)與測試
（3）應(yīng)用：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品組合與交叉營銷策略
（4）應(yīng)用：客戶產(chǎn)品使用行為分析與優(yōu)化策略
（5）應(yīng)用：風(fēng)險(xiǎn)控制數(shù)據(jù)分析結(jié)果的業(yè)務(wù)策略轉(zhuǎn)化
2.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的業(yè)務(wù)表達(dá)與匯報(bào)
（1）匯報(bào)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
（2）不同受眾的匯報(bào)策略
（3）工具與方法

 

第五講：AI幻覺與監(jiān)管合規(guī)要點(diǎn)介紹
一、AI幻覺問題的深度解析
1.AI幻覺的定義與表現(xiàn)形式
（1）生成虛假信息
（2）編造不存在的事實(shí)
（3）邏輯推理錯(cuò)誤
（4）上下文理解偏差
2.AI幻覺的成因分析
（1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
（2）模型過度擬合
（3）提示詞設(shè)計(jì)不當(dāng)
（4）知識(shí)邊界模糊
（5）多模態(tài)信息融合困難
3.銀行業(yè)務(wù)中的高風(fēng)險(xiǎn)幻覺場景
（1）信貸決策支持場景
（2）合規(guī)檢查與報(bào)告場景
（3）客戶服務(wù)與咨詢場景
（4）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與監(jiān)控場景
4.AI幻覺的識(shí)別與防范策略
（1）多重驗(yàn)證機(jī)制
（2）實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)
（3）知識(shí)庫與規(guī)則引擎結(jié)合
（4）提示詞工程優(yōu)化
（5）持續(xù)學(xué)習(xí)與模型更新
二、AI監(jiān)管框架與合規(guī)要求
1.全球AI監(jiān)管政策概覽
（1）歐盟AI法案
（2）美國AI監(jiān)管框架
（3）中國AI監(jiān)管政策
2.銀行業(yè)AI合規(guī)的核心要求
（1）算法透明度與可解釋性
（2）數(shù)據(jù)治理與隱私保護(hù)
（3）模型風(fēng)險(xiǎn)管理
（4）人工監(jiān)督與干預(yù)機(jī)制
（5）審計(jì)與問責(zé)機(jī)制
3.合規(guī)管理的最佳實(shí)踐
（1）建立AI治理委員會(huì)
（2）制定AI應(yīng)用負(fù)面清單
（3）建立AI應(yīng)用全生命周期管理流程
（4）實(shí)施差異化的AI監(jiān)管策略
（5）加強(qiáng)AI合規(guī)培訓(xùn)與文化建設(shè)
4.監(jiān)管科技在AI合規(guī)中的應(yīng)用
（1）自動(dòng)化合規(guī)檢查系統(tǒng)
（2）智能合規(guī)報(bào)告生成
（3）區(qū)塊鏈技術(shù)在AI合規(guī)中的應(yīng)用
（4）聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)

第六講：AI的未來走向與銀行應(yīng)用前瞻
一、AI技術(shù)發(fā)展趨勢與前瞻
1.AI Agent時(shí)代的到來
（1）自主性AI系統(tǒng)的發(fā)展
（2）多Agent協(xié)作系統(tǒng)
（3）人機(jī)協(xié)作模式的深化
2.邊緣AI與實(shí)時(shí)智能的普及
（1）實(shí)時(shí)決策能力的提升
（2）隱私計(jì)算技術(shù)的成熟
（3）端云協(xié)同的AI架構(gòu)
3.AI技術(shù)的平權(quán)趨勢
（1）低代碼/無代碼AI平臺(tái)
（2）自然語言編程
（3）AI助手的普及
二、銀行業(yè)AI應(yīng)用的未來場景
1.智能化銀行運(yùn)營體系
（1）智能決策支持系統(tǒng)
（2）全流程智能化客戶服務(wù)
（3）自適應(yīng)業(yè)務(wù)流程
2.個(gè)性化金融服務(wù)生態(tài)
3.開放生態(tài)合作

三、技術(shù)發(fā)展對(duì)銀行業(yè)的深遠(yuǎn)影響
1.商業(yè)模式的變革
2.組織結(jié)構(gòu)與人才需求的變化
3.風(fēng)險(xiǎn)管理體系的演進(jìn)

四、銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略思考
1.戰(zhàn)略規(guī)劃與路徑選擇
2.能力建設(shè)與人才培養(yǎng)
3.風(fēng)險(xiǎn)控制與合規(guī)管理 

 金融科技應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)專家：舒澤

【專家簡介】
15年股份制銀行、國有行金融科技創(chuàng)新項(xiàng)目孵化專家
現(xiàn)任股份制銀行總行創(chuàng)新業(yè)務(wù)研發(fā)崗：主導(dǎo)AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)務(wù)落地
曾任交通銀行某省分行對(duì)公高級(jí)客戶經(jīng)理
曾任萬得資訊企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)，服務(wù)超200家國有股份行及商業(yè)銀行
最有代表性項(xiàng)目：“企業(yè)行業(yè)概覽”項(xiàng)目作為上海市重點(diǎn)匯報(bào)內(nèi)容
擅長領(lǐng)域：金融科技趨勢研究、創(chuàng)新項(xiàng)目孵化以及組織AI應(yīng)用挑戰(zhàn)賽、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用落地。
武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位

【職業(yè)路徑】：
2010-2015年：擔(dān)任銀行對(duì)公客戶經(jīng)理，積累一線對(duì)公業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，深入理解對(duì)公業(yè)務(wù)需求。
2015-2021年：加入頭部金融信息服務(wù)商，主導(dǎo)從0到1構(gòu)建金融科技產(chǎn)品體系，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、自然語義分析等技術(shù)，完成產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到落地的全流程實(shí)踐。
2021-2025年：加入頭部股份制銀行科技部創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，負(fù)責(zé)科技產(chǎn)品需求分析、原型設(shè)計(jì)及落地驗(yàn)證，聚焦AI、大數(shù)據(jù)、隱私計(jì)算等技術(shù)在銀行場景的應(yīng)用，形成“技術(shù)-業(yè)務(wù)”高效耦合的實(shí)踐方法。
2025年開始：回歸總行業(yè)務(wù)部門，專注科技賦能業(yè)務(wù)產(chǎn)品的需求開發(fā)與管理，統(tǒng)籌該業(yè)務(wù)部門AI需求分析，推動(dòng)科技應(yīng)用與一線需求的深度貼合。

【專業(yè)背景】：
舒澤老師擁有15年金融科技全鏈路實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)任股份制銀行總行創(chuàng)新業(yè)務(wù)研發(fā)負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用。致力于跟蹤國內(nèi)外金融科技發(fā)展前沿，重點(diǎn)研究開放銀行、數(shù)字化營銷、AI Agent、科技賦能業(yè)務(wù)等課題，她持續(xù)關(guān)注國家政策及行業(yè)法規(guī)動(dòng)態(tài)，參與過基于可信計(jì)算環(huán)境的合同比對(duì)場景及碳普惠辦公平臺(tái)等合規(guī)科技項(xiàng)目建設(shè)，確保創(chuàng)新業(yè)務(wù)的合規(guī)性與前瞻性。
曾任萬得資訊企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)，從0到1構(gòu)建企業(yè)庫系列產(chǎn)品、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控產(chǎn)品及API數(shù)據(jù)服務(wù)矩陣，主導(dǎo)多家國有銀行和股份制銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、風(fēng)控平臺(tái)、授信報(bào)告自動(dòng)模塊、數(shù)字化營銷及AI應(yīng)用創(chuàng)新項(xiàng)目的落地實(shí)施。服務(wù)超200家銀行機(jī)構(gòu)；對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用需求有深刻洞察。
曾任交通銀行某省分行高級(jí)客戶經(jīng)理，深度參與對(duì)公信貸及供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，熟稔銀行核心業(yè)務(wù)體系及銀行內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制。

【主講課程】：
《AI大模型賦能銀行核心業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)》
《AI賦能銀行客戶經(jīng)理：辦公效能深度提升實(shí)戰(zhàn)》
《銀行對(duì)公產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析模型培訓(xùn)課程》
《AI驅(qū)動(dòng)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型：數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力與產(chǎn)業(yè)拓展機(jī)遇》
《銀行對(duì)公條線AI應(yīng)用提升與業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)》

【授課風(fēng)格】：
前沿技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合：課程基于15年金融科技實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，將AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)場景無縫銜接，解決“技術(shù)落地難”痛點(diǎn)。
案例驅(qū)動(dòng)，真實(shí)可復(fù)現(xiàn)：以親自操盤的200+銀行項(xiàng)目為藍(lán)本，拆解風(fēng)控平臺(tái)、授信自動(dòng)化等標(biāo)桿案例，學(xué)員可直接移植方法論。
強(qiáng)互動(dòng)重產(chǎn)出：通過AI工具實(shí)操、方案設(shè)計(jì)競賽等形式，確保學(xué)員帶走可落地的解決方案，如自動(dòng)化報(bào)告模板、客戶畫像模型等。

【核心項(xiàng)目成就】：
企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系建設(shè)：在萬得資訊期間，舒澤老師從0開始構(gòu)建了完整的企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生態(tài)。成功打造了企業(yè)庫系列產(chǎn)品、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控產(chǎn)品和企業(yè)行業(yè)API數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品矩陣。其中，"企業(yè)行業(yè)概覽"項(xiàng)目作為萬得向?qū)脮r(shí)任上海市委的李強(qiáng)書記重點(diǎn)匯報(bào)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)多維數(shù)據(jù)查詢和到產(chǎn)業(yè)分析的突破性創(chuàng)新，涵蓋股權(quán)關(guān)系圖分析、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控、知識(shí)產(chǎn)權(quán)查詢及基于企業(yè)信息的產(chǎn)業(yè)分析等核心功能。
銀行風(fēng)控平臺(tái)合作項(xiàng)目：主導(dǎo)與大部分國有銀行和股份制銀行的深度合作，2019年成功簽訂200多份合同。創(chuàng)新性地聯(lián)合多家數(shù)據(jù)公司，構(gòu)建了從個(gè)人、企業(yè)和集團(tuán)等維度的綜合評(píng)價(jià)模型，為銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控提供了全方位的技術(shù)解決方案。
銀行授信報(bào)告自動(dòng)化項(xiàng)目：2016年首次提出授信報(bào)告自動(dòng)化概念，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)整理和深度分析，包括股權(quán)關(guān)系圖生成、多維度數(shù)據(jù)收集、財(cái)務(wù)報(bào)表智能分析及同業(yè)比較等功能，顯著提升了銀行信貸業(yè)務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。
金融科技創(chuàng)新孵化：在股份銀行總行期間，成功推進(jìn)企業(yè)移動(dòng)應(yīng)用服務(wù)、數(shù)字化營銷及AI應(yīng)用等多個(gè)創(chuàng)新項(xiàng)目的落地實(shí)施。參與基于可信計(jì)算環(huán)境的合同比對(duì)場景及碳普惠辦公平臺(tái)等前沿項(xiàng)目建設(shè)，在確保合規(guī)性的前提下推動(dòng)金融科技創(chuàng)新。

【服務(wù)過的客戶但不僅限于】：
國有六大行、股份制銀行（浦發(fā)、招商、中信等）、省級(jí)農(nóng)商行、萬得資訊合作金融機(jī)構(gòu)

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