一、课程定位
面向招行各条线业务骨干，以「AI 大压缩」核心理论为底层框架，讲授产业叙事，与一线实操赋能。结合银行现有 AI 落地成果、同业创新案例，拆解营销、风控、运营全条线 AI 落地路径，明确AI 合规与数据安全底线，帮助骨干员工理清人机分工，挖掘岗位可落地 AI 提效场景，完成从 AI 认知到业务应用的轻量化学习闭环。
二、培训目标
- 夯实 AI 基础认知：通俗理解生成式大模型核心能力与边界，吃透「AI 大压缩」生产力变革底层逻辑，建立统一行业 AI 认知语言。
- 掌握落地应用方向：系统学习主流 AI 工具能力，结合银行各类业务场景梳理可落地创新机会。
- 建立超级员工思维：理清 AI 时代岗位价值重构逻辑，明确人机协作边界，掌握骨干员工转型提升路径。
- 严守金融合规底线：熟悉银行业 AI 使用监管规范、客户隐私与行内涉密数据使用红线，规避业务实操风险。
- 产出落地改进思路：结合自身岗位梳理 1-2 个可快速落地的 AI 赋能场景，形数字化参考素材。
三、培训对象
招商银行的业务骨干，包含营销、综合、风控、运营不同条线岗位学员；按零基础设计，不要求机器学习/编程背景。
四、培训日程安排
| 时间 | 模块 | 内容 |
| 09:00-10:30 |
AI 通识：AI 发展趋势与能力边界 | 1. 人工智能发展历程与三次浪潮：从技术演进看生成式 AI 的行业发展趋势
2. AI 作为第四次生产力压缩：从 “工具升级” 到 “范式转移” 的认知跃迁 3. 大模型能力全景与风险边界：核心能力、金融场景适配，以及数据安全、合规红线等风险提示 |
| 10:30-10:40 | 茶歇 | 休息 |
| 10:40-12:00 |
AI 大压缩：智能经济时代的价值生产范式转 | 1. AI 正在压缩什么：时间压缩、空间压缩、价值链压缩、组织压缩
2. 能力去中心化与最小生产单元重构：AI 对知识工作形态的重构 3. 银行组织的管理影响：岗位分工重塑、流程协同升级与管理方式变化 4. 银行岗位 AI 协作框架：业务、运营、职能等岗位的赋能方向与能力提升路径 |
五、预期输出
- 统一 AI 认知标准，清晰金融行业 AI 合规红线，打消一线员工不会用、不敢用 AI 的顾虑。
- 全面掌握 AI 通用能力与银行业落地案例，各条线学员可精准识别自身岗位 AI 赋能机会。
- 建立 “AI 处理标准化事务，人负责高价值决策” 的超级员工思维，明确银行从业者数字化转型成长路径。
- 产出岗位专属 AI 落地场景案例素材，作为支行、条线数字化优化储备素材，满足培训成果留存要求。
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