智能信贷审批
工商银行“智贷通”信贷智能体矩阵与评审助手“工小审”覆盖全部境内分行、130 多个风控决策场景；招商银行在线风控平台 2025 年审批对公信贷规模近 6000 亿元（同比增长约 44%），AI 贷后风险预警比人工平均提前 42 天。
AI 赋能
把大模型与智能工具引入备课、实训与过程评价
梳理 AI 在本课程中的具体赋能场景、工具链与可观测的能力画像。
AI 赋能教学
人工智能已经进入商业银行的信贷审批、风控预警、柜面流程与客户服务。据公开报道，13 家上市银行 2025 年金融科技投入合计超 1800 亿元，工商银行的“工银智涌”已在 30 余个业务领域落地 500 余个场景。本课程不把 AI 当作替代人的“黑箱”，而是把它放进贷前调查、年报解读、风险自查等真实业务环节里练：你会学怎么用 AI 提效，也学什么时候必须停下来自查与复核。
AI 教学场景
将大模型与智能体引入课堂，覆盖从概念理解、代码实现到案例推演的全流程。
流程自动化（RPA＋OCR）
招商银行上海分行智能信贷融合大模型、知识图谱与 RPA/OCR；重庆银行用 RPA 打通开户流程，企业网银平均签约时间缩短 56%。对应课程中的综合柜台与支付结算业务实验。
智能客服与员工助手
中信百信银行大模型意图识别智能体“灵犀”覆盖 20 余类高频业务，可承接 90% 以上客服高频咨询、解决率超 90%；风控智能体 AlphaMo 使模型开发效率提升 83%。
反洗钱与可疑交易甄别
邮储银行每日加工约 1.27 亿笔交易流水，用知识图谱＋大模型自动生成可疑交易分析报告，人工甄别效率提升 30%。
数字银行与手机银行运营
工商银行“数字工行（D-ICBC）”数字化业务占比达 99%，手机银行月活超 2.9 亿户；对应课程“电子银行与互联网金融业务”单元。
AI 数字员工与智能体
工商银行 AI 数字员工工作量相当于 5.5 万人一年，交通银行部署超 2500 个 AI 智能体，招商银行落地 856 个场景；银行岗位的能力结构正在被重塑。
AI 工具矩阵
以下工具可在本课程学习与实验中辅助检索、编码、建模与可视化。
工银智涌（工商银行企业级大模型）
在 30 余个业务领域落地 500 余个场景，用于信贷、风控、客服与运营的智能化辅助。
招商银行在线风控平台
对公信贷审批与贷后风险预警，2025 年审批规模近 6000 亿元，预警较人工提前 42 天。
RPA＋OCR 流程自动化工具
打通开户、签约、票据录入等重复性柜面与后台流程，重庆银行企业网银签约时间缩短 56%。
知识图谱＋大模型反洗钱系统
加工海量交易流水并生成可疑交易分析报告，邮储银行人工甄别效率提升 30%。
大模型客服／风控智能体（如“灵犀”、AlphaMo）
承接高频业务咨询、辅助建模与特征开发，中信百信银行模型开发效率提升 83%。
通用大模型（课堂练习用）
用于贷前调查要点梳理、年报指标提取与练习题生成；课堂一律使用脱敏或公开数据，输出结果须人工复核。
实践现场
即学即用的提示词
以下提示词可直接复制到主流大模型，辅助学习与本课程实验（请核验输出、遵守学术规范）。
贷前调查要点梳理
你是一名商业银行对公客户经理助理。请根据下面给出的企业信息（行业、近三年营业收入与净利润、资产负债率、征信记录摘要、拟申请额度与期限），写一份不超过 800 字的贷前调查要点清单，按“经营情况—财务状况—担保与还款来源—风险提示”四部分组织，并在结尾列出 3 条必须现场核实的事项。企业信息如下：……银行年报指标提取
我将粘贴某上市银行年报中“风险管理”与“资本充足率”章节的原文。请提取核心一级资本充足率、不良贷款率、拨备覆盖率三个指标，用表格列出指标含义、计算口径与近三年数值，并用 200 字说明它们与《商业银行业务与经营》中“资本管理”“业绩评价”两章的联系。原文如下：……柜面业务风险点自查
以商业银行综合柜台业务为背景，分别列出储蓄存款存入与支取、银行卡柜台业务、支付结算（支票、银行本票、汇兑）三类业务各 5 个常见操作风险点，并为每个风险点给出一条内部控制措施。请以表格输出，并明确标注哪些环节必须双人复核。利率缺口练习题生成
请出 3 道关于利率敏感性缺口与持续期缺口的练习题（难度递增），每道给出利率变动情景与资产/负债的重新定价期限结构数据。请先只给题目，我做完后再请你给出解答与评分要点。可疑交易分析思路
给定以下交易特征：短期内多笔小额转入后一次性大额转出、交易对手集中于异地、交易时间集中在深夜。请按“客户身份—交易行为—资金链条—可疑点归纳”四步写一份不超过 500 字的分析思路，并在结尾提醒我：哪些结论必须由人工复核，不能由模型直接定论。AI 伦理与规范
使用 AI 须恪守学术诚信、数据安全与行业合规底线。
模型幻觉与数据编造
大模型可能生成看似合理却并不存在的监管指标、法条或判例。作业中引用的资本充足率、不良率、监管文件条款，必须回到银行年报、监管官网或官方统计核对原文。
数据合规与个人信息保护
客户身份信息、账户流水属于敏感信息。禁止把真实客户数据粘贴到公共 AI 工具；实验与练习应使用脱敏数据或公开年报、公开行情数据。
人工复核不可省略
AI 生成的贷前调查、风险预警与可疑交易结论只能作辅助参考。授信、报送与风险评估决策必须由具备资质的岗位人员复核、留痕并承担责任，责任不可转移给模型。
算法偏见与可解释性
风控模型可能因样本偏差对特定群体产生系统性不利影响。使用 AI 做信用评估时，要关注特征选择的合规性、模型的可解释性与客户申诉渠道，避免“唯分数论”。