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AI金融助手实战：从需求分析到上线运营全流程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 目标学员 · 课程整体框架与学习路径
课程导入学习目标
02
AI金融助手行业概览
金融科技发展现状 · AI助手典型应用场景（智能客服 · 投顾
AI金融助手行业概览
03
核心概念与术语
NLP · 意图识别 · 实体抽取
核心概念术语
04
金融业务基础
银行 · 证券 · 保险等主要金融业务逻辑
金融业务基础银行
05
需求分析入门
如何与业务方沟通 · 收集原始需求 · 识别真实痛点与伪需求
需求分析入门如何
06
用户画像与场景定义
定义目标用户 · 使用场景 · 用户旅程地图
用户画像场景定义
07
功能需求梳理
将业务需求转化为功能需求 · 编写用户故事与验收标准
功能需求梳理将业务需求转化为…
08
非功能需求分析
性能 · 安全 · 合规
非功能需求分析性能
09
竞品与市场分析
分析主流AI金融助手（如银行智能客服 · 理财助手）的功能 · 优劣势与差异化机会
竞品市场分析
10
技术选型与架构设计
选择大模型 · 对话平台 · 向量数据库
技术选型架构设计
11
数据需求与准备
确定训练数据 · 知识库数据 · 用户数据来源
数据需求准备
12
提示词工程与知识库构建
设计金融领域提示词 · 构建结构化知识库 · 实现RAG检索增强生成
提示词工程知识库构建
13
对话流程设计
设计多轮对话流程 · 状态管理 · 兜底策略与人工转接机制
对话流程设计设计多轮对话流程
14
金融合规与安全设计
理解金融监管要求（如适当性 · 反洗钱 · 数据保护）
金融合规安全设计
15
原型设计与用户体验
制作低保真/高保真原型 · 设计对话交互 · 界面反馈与无障碍体验
原型设计用户体验
16
开发流程与敏捷管理
制定迭代计划 · 使用敏捷方法管理需求变更 · 协调开发
开发流程敏捷管理
17
模型微调与优化
基于金融语料微调大模型 · 评估效果 · 处理幻觉与领域适配问题
模型微调优化
18
系统集成与API开发
对接银行核心系统 · CRM · 风控系统
API系统集成
19
测试策略与质量保障
单元测试 · 集成测试 · 对话质量评估
测试策略质量保障
20
部署与上线准备
环境搭建 · 灰度发布 · 回滚方案
部署上线准备
21
运营指标体系
定义关键指标（如用户满意度 · 任务完成率 · 转人工率
运营指标体系定义关键指标
22
用户反馈与迭代优化
收集用户反馈 · 日志分析 · 建立问题闭环
用户反馈迭代优化
23
案例实战
银行智能客服助手——从需求到上线全流…
案例实战银行智能客服助手
24
案例实战
智能投顾助手——结合用户画像与市场数…
案例实战智能投顾助手
25
案例实战
保险理赔助手——自动化理赔流程与风险…
案例实战保险理赔助手
26
常见问题与解决方案
意图识别不准 · 知识库更新慢 · 合规风险
常见问题解决方案
27
成本与效益分析
估算开发 · 运营成本 · 评估ROI
成本效益分析
28
团队协作与项目管理
跨职能团队（业务 · 算法 · 开发
团队协作项目管理
29
前沿趋势与未来展望
多模态交互 · Agent化 · 数字人
前沿趋势未来展望
30
综合实战项目
学员自选金融场景 · 完成从需求分析到上线运营的完整项目 · 并进行路演与评审
综合实战项目学员自选金融场景