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課程背景

在數字化浪潮下，金融行業的風險形態與管理模式正在發生深刻變革。大數據與AI技術已不再是可有可無的點綴，而是決定風險管理能力、乃至核心競爭力的戰略性生產要素。作為保險公司省級機構的核心管理者，如何洞察AI在核保、理賠、反欺詐等核心環節的應用價值？如何借鑒銀行業在智能信貸風控領域的先進經驗？如何在本機構推動數智風控體系的構建？本課程專為此設計，旨在幫助各位管理者系統性地理解前沿技術，學習標桿案例，啟發戰略思維，為駕馭未來的風險挑戰做好準備。

課程目標

認知升維：建立對大數據與AI如何系統性重塑金融風險管理的宏觀認知。

洞察機遇：系統性了解AI在保險業務（核保、理賠、反欺詐）風險管理中的應用模式與商業價值。

思維進化：訓練“AI增強型”管理思維，建立從“數據洞察”到“風險決策”的智能化工作閉環。

價值躍升：能夠結合省分公司的業務特點，初步構思大數據與AI應用的戰略優先級與落地路徑。

課程亮點

框架成熟，內容聚焦：采用經過市場驗證的課程框架，但內容100%聚焦于保險業風險管理的特定需求與痛點。

專為管理者定制：課程完全圍繞管理者的戰略視角與決策需求設計，聚焦“Why”與“How”。

案例精準，即學即用：所有案例均源于保險風控的真實業務場景，確保學員能夠快速掌握并付諸實踐。

課程對象

保險公司中層干部

課程大綱

模塊一：AI與大數據認知：開啟智慧風控新紀元

一、模塊學習目標：

理解AI、大語言模型及大數據的核心概念與關系。

精通提示詞（Prompt）的核心要素與撰寫技巧，實現與AI的精準溝通。

二、業務應用場景與AI解決方案：

1.AI基礎概念與金融風控趨勢

¢案例：探討AI在前沿金融風控領域的應用，建立對AI將如何重塑風險管理工作的宏觀認知。

2.與AI的溝通藝術：風險管理專屬提問工程

案例（戰略思辨）：通過為AI設定“資深保險行業風險管理顧問”的角色，可針對“如何利用我省的交通大數據與氣象大數據，創新車險的風險定價與理賠模式”等戰略議題，進行多維度的探討與推演。

模塊二：思考加速器：大數據驅動的風險洞察與創新

一、模塊學習目標：

學習運用AI工具快速學習和理解新領域知識。

掌握利用AI輔助進行結構化思考和復雜問題拆解的方法。

二、業務應用場景與AI解決方案：

3.AI輔助結構化問題解決

案例（風險識別）：針對一項新推出的健康險產品，利用AI對海量的公開健康數據、社交媒體討論與我司歷史承保理賠大數據進行交叉分析，輔助管理者系統性地識別出該產品可能面臨的逆選擇與道德風險。

模塊三：超級筆桿子：海量風控文本的智能處理與生成

一、模塊學習目標：

掌握運用AI工具快速生成和優化各類業務報告與溝通文本的技巧。

學習AI輔助海量文本信息提煉的流程與方法。

二、業務應用場景與AI解決方案：

4.AI輔助公文與報告寫作

案例（風險報告）：將某一下屬中支機構全年的理賠欺詐案件報告（多個Word文檔）“喂”給AI，要求其自動進行聚類分析，發現共性作案手法，并輔助管理者撰寫一份面向省分公司風控委員會的“年度反欺詐態勢分析”報告。

5.智能會議紀要（含語音轉文字）

案例（會議管理）：將一場關于“季度風險管理”的內部會議錄音，利用AI快速轉為文字稿，并自動提煉出包含“關鍵風險點、已定措施、責任人、完成時限”的會議紀要。

模塊四：數據分析師：大數據風控建模與洞察

一、模塊學習目標：

掌握運用AI工具進行數據整理、清洗和初步分析的基本方法。

能夠利用AI工具快速解讀數據并發現規律。

二、業務應用場景與AI解決方案：

6.數據獲取與整合

案例：AI可自動從多個外部數據源（如氣象網站、災害預警平臺）通過API接口獲取數據，并與公司內部的農險承保數據進行整合。

7.數據清洗與規整

¢案例：AI可自動識別并修正從不同渠道上報的、格式不一的投保人信息表中的不一致項，為風險建模提供高質量的數據。

8.高級函數應用

案例：通過自然語言描述復雜的計算邏輯，讓AI生成高級Excel函數，用于計算“某類業務的綜合賠付率”或“渠道業務的風險敞口”。

9.自然語言數據分析

案例（風險洞察）：將省分公司數百萬條理賠記錄（含結構化數據與理賠員備注文本）“喂”給AI，通過自然語言提問，進行多維度對比分析，如：“請找出上季度賠付率異常上升的險種，并從理賠員的備注中分析其主要出險原因的關鍵詞。”

10.數據可視化

案例：AI可將“各地區不同險種的賠付率”數據，自動轉化為熱力圖或柱狀圖，用于風險管理月度例會的可視化呈現。

模塊五：高效說服力：大數據洞察的專業呈現

一、模塊學習目標：

了解AI輔助設計業務方案演示文稿（PPT）的流程與方法。

掌握根據業務報告讓AI生成PPT的技巧。

二、業務應用場景與AI解決方案：

11.AI輔助匯報PPT設計與制作

案例（決策匯報）：將上一模塊關于“基于海量理賠數據挖掘的賠付率異常”的分析報告（Word），指令AI一鍵生成一份面向分公司總經理室的、邏輯清晰、圖文并茂的專題匯報PPT，并提出相應的風險管控建議。

模塊六：智慧傳播：大數據驅動的風險文化宣導

一、模塊學習目標：

學習運用AI工具輔助撰寫用于內部風險文化宣導的文案。

掌握利用AIGC工具生成專業視覺素材的基本方法。

二、業務應用場景與AI解決方案：

12.AI輔助風險文化宣導

案例（風險文化宣導）：基于對內部違規案例大數據的分析，AI可提煉出最常見的幾類操作風險，并利用AIGC生成一組針對性的、場景化的“合規操作”宣導圖卡或海報，用于內部培訓與溝通。

模塊七：智慧中樞：構建企業級風控知識大腦

一、模塊學習目標：

理解AI Agent（智能體）的基本概念及其在保險風控的潛在應用。

掌握創建一個簡單AI Agent的基本流程和關鍵要素。

二、業務應用場景與AI解決方案：

13.構建專業知識問答機器人

¢案例（風控知識大腦）：管理者可牽頭，將公司內部的《核保手冊》、《理賠SOP》、《反欺詐工作指引》、《合規制度匯編》等核心風控文檔，并結合脫敏后的歷史典型風險案例數據，“喂”給AI，打造一個能7x24小時精準回答員工各類風控與合規問題的“智能風控知識庫”。

盧老師

盧敏行 銀行智能化轉型及AI應用方案咨詢專家

微軟生成式AI認證專家

Google Gemini認證教育家

螞蟻集團認證智能體工程師

國內著名AI開源公益社區WaytoAGI共創專家

國內最大AI提示詞工程社區LangGPT卓越貢獻者

中信銀行、建設銀行、太平洋保險AI應用咨詢專家

曾任：報喜鳥集團(上市公司)HRD

曾任：聯想控股（世界500強）下屬子公司COO

曾任：某知名基金公司運營VP

擅長領域：組織數字化轉型與效率提升、AI再造金融行業務流程、AI應用場景落地、金融行業專用Agent設計等

盧老師擁有超過15年跨國企業高管及管理實操背景，深耕金融企業數字化轉型、戰略性布局及復雜組織效能提升領域。憑借深厚的管理積淀，精通以生成式AI（GenAI）技術重構金融業務流程，通過算法思維驅動客戶經營體系升級與服務體驗精細化，助力機構攻克存量競爭瓶頸，實現組織運營的韌性增長。

在人工智能技術前沿領域，盧老師作為「通往AGI之路」開源社群共創者及LangGPT項目核心貢獻者，在提示詞工程（Prompt Engineering）與大語言模型應用（LLM Application）方面具備深厚的技術護城河。其獨創的“AI+職場提效”體系，通過將底層管理邏輯與AI技術創新深度融合，為金融從業者構建體系化的數字生產力框架。

核心項目成果與行業積淀

全球視野與落地實戰： 具備全球領先IT企業數字化轉型項目的全周期治理經驗，擅長將頂層設計轉化為可落地的業務方案。

深耕金融垂直賽道： 長期擔任多家頂尖銀行私人銀行部AI應用落地項目的戰略顧問與專業導師，主導實施了多項針對高凈值客戶經營、智能投研支持、投顧話術自動生成等場景的AI賦能項目。

高標準交付與效能轉化： 構建了以業務價值為導向的培訓評估體系，通過STAR法則拆解復雜業務場景，確保內訓內容與業務KPI高度掛鉤。其項目落地轉化率持續保持在 90%以上，以高ROI和強實操性深受金融機構管理層認可。

主講課程

銀行《銀行人的職場AI必修課》

《私人銀行AI實戰：從工具入門到業績提升》

《AI賦能對公營銷：智能工具與對公場景實戰》

保險《AI賦能·營銷破局：保險營銷精英實戰》

《AI賦能·效能革命：保險中后臺運營精英實戰》

《保險人的AI必修課：洞悉趨勢、降本增效與智能化轉型》

郵政《AI驅動的郵政管理與業務變革》

《基于DeepSeek的郵政營銷落地實戰》

《AI賦能郵政金融業務增長與團隊管理》

授課風格

扎實有料：內容精準實用，方法科學嚴謹，緊貼學員需求，知識點豐富易懂，結合深厚的管理實戰經驗和對企業應用場景的深刻理解，不僅傳授技能，更提供切實可行的解決方案，確保學員學得會、用得好、見實效。

清晰有序：邏輯嚴密，結構分明，課程設計層次清晰，循序漸進，幫助學員快速吸收知識并高效轉化為實踐能力，從系統性學習到具體場景應用一脈貫通。

生動有情：課堂互動性強，形式新穎有趣，授課風格親和自然，善于捕捉學員需求，通過啟發式教學激發潛力，結合企業實際問題，引導學員沉浸式體驗與深度思考，全面提升學習效果與能量感。

部分客戶見證

中國建設銀行有限公司、中信銀行股份有限公司、興業銀行股份有限公司、交通銀行有份有限公司、長沙銀行股份有限公司、中國郵儲銀行股份有限公司、華夏銀行股份有限公司、中原銀行股份有限公司、長沙農商銀行股份有限公司、中國平安保險（集團）股份有限公司、中國太平洋保險（集團）股份有限公司、中國郵政集團有限公司、國家電網有限公司、中國廣電湖南網絡股份有限公司、巴彥淖爾銀行業協會、鄂爾多斯銀行業協會、聯想控股股份有限公司、浙江報喜鳥集團有限公司……

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