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【课程背景】 人工智能时代已经来临，而在当前 数字化转型浪潮下， 信贷业务面临的效率与风控双重压力，传统 信贷流程中人工依赖度高、信息处理滞后等已成为影响我行核心竞争力的又一阻碍，而人工智能与 大数据技术对 信贷全流程优化将产生革命性影响，从而掌握新技能，让AI成为我们提升工作效益的核心工具便成为了当下最重要的事。 【课程收益】 参训学员将掌握： Ø 通过数据驱动实现风险识别精准度提升30%+的核心路径 Ø 智能审批系统落地后的团队协作模式重构方法 【课程受众】 【课程时长】 1天（6小时/天） 【课程大纲】 第一部分 Deep Seek助力团队高效办公 一、Deep Seek核心提问技巧：从模糊需求到精准指令 1．黄金公式：角色+任务+格式+约束 （1）明确角色定位（如客户经理、风控专员） （4）添加约束条件（数据范围/专业术语要求） 2．进阶技巧：思维链提示与反向修正 （1）思维链：分步骤引导模型拆解复杂任务 （2）反向修正：若生成内容不符合要求，通过追加指令优化 1．数据导入与预处理 （1）业务数据格式与特点 （2）如何将数据导入 Deep Seek 平台 （3）数据清洗、转换与预处理方法 （1）数据描述性统计分析 （2）数据可视化：生成图表与报表 （3）运用 Deep Seek 进行 数据挖掘与特征提取 （2）如何运用 Deep Seek 生成 数据分析报告大纲与内容 （3）报告撰写规范与技巧 二、 Deep Seek在营销推广中的应用 1．客户画像构建与分析 （1）客户画像的概念与重要性 （2）业务客户画像数据维度与采集方法 （3）利用Deep Seek进行客户画像构建与 数据分析 2．精准营销推荐策略 （2）Deep Seek在营销推荐算法中的应用 （3）制定个性化的营销推荐方案 （1）利用 Deep Seek 进行营销活动创意生成 （2）营销活动效果评估指标与方法 （3）通过Deep Seek分析营销活动数据，优化营销策略 实践操作：学员根据给定的产品或服务，运用 Deep Seek设计营销推广方案 2. 全流程关键控制节点解析 Ø 贷前：客户触达→资质预审→信息采集 Ø 算法模型层：GBDT/深度学习在信用评分中的应用 Ø 决策引擎层：规则配置与动态调优机制 1．智能客户画像构建 Ø 外部数据源整合（工商/司法/消费行为等） Ø 反欺诈模型在客群初筛中的实战案例 2．自动化尽调工具演示 Ø OCR证件识别准确率对比实验 Ø 财务数据智能解析与风险信号提取 3．移动端面签辅助系统 Ø 生物特征核验技术应用 Ø 面谈问题智能提示功能 三、 智能风控体系构建与贷中决策 1．信用评分模型开发方法论 Ø 变量筛选：WOE/IV值计算实例演示 Ø 模型验证：KS/AUC指标解读误区 Ø 规则集与评分卡混合决策逻辑设计 Ø 额度利率动态定价模型 3．特殊场景应对方案 Ø 供应链金融中的关联风险侦测 四、 贷后管理智能化升级 Ø 早期预警信号体系（PD/LGD指标监控） 2．智能催收策略引擎 Ø 失联修复路径优化算法 Ø 客户还款意愿预测模型 Ø 司法催收进度可视化追踪 五、 系统落地与组织适配 1．实施路线图设计要点 Ø 试点业务选择标准 Ø 历史数据清洗规范 2．人机协同工作模式 Ø 客户经理能力升级路径 Ø 审批委员会职能转型 3．持续优化机制建设 Ø 模型监控指标体系 Ø 业务反馈闭环设计 六、 案例研讨及答疑
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