课程简介

近年来，金融行业数字化转型持续加速，AI大模型的引入推动了智能服务从“黑盒响应”走向“工程可控”。2025年以后，“精准”与“低幻觉”成为金融智能应用的基本要求，合规、可追溯、可度量的多层AI架构正成为金融产品创新的新趋势。行业主流正从依赖单一大模型的探索阶段，转向多层协同、多Agent、分布式治理、知识库合规的工程级智能体系，实现对客户体验、服务专业性和监管要求的全面兼顾。未来，谁能率先落地端到端可信AI生产体系，谁就能占领金融智能服务的竞争高地。

在当前的金融科技领域，融合大模型的小模型混合部署技术，将强大的自然语言理解、个性化推荐等AI能力嵌入银行App、微信小程序、智能客服等C端场景，可让用户体验到更懂他们的智能助手与服务；这些AI应用展示大模型能力支持下，客户服务实现更精准的客户意图理解与应答，同时，也可通过小模型在特定环节实现高效、低延迟的自动处理。

本次分享聚焦于“AI大模型混合架构”在金融类产品中的创新应用，系统讲解“四层可信智能架构”落地实践，从产品前端，到智能体分工、再到模型调度与知识库治理，层层把控服务的精准性与安全性；同时，引入多Agent协同创新、工程级Prompt管理与触突型上下文感知，有效降低AI幻觉率，确保服务专业与快速响应；最后，通过知识库分层治理与小模型校准，为金融业务场景实现“零幻觉、强理解、合规可审计”的AI智能助理产品。

课程收益

1、帮助学员了解大模型和小模型在C端金融产品中的组合应用实践，快速赋能智能业务场景。

2、帮助学员探索金融类产品研发在AI时代的体系化变革路径，从团队协同、模型迭代到运营闭环的最佳实践。

3、帮助学员获取大模型+小模型混合部署策略与架构优化方案，兼顾创新能力、响应速度与安全合规。

受众人群

1、金融科技领域的算法工程师、产品经理、数据分析师及架构设计师

2、银行、证券、保险等金融机构的产品策划、技术研发、风险管理及业务运营人员

3、管理层:金融行业的产品总监、技术负责人、创新实验室研究员及战略决策者

4、其他对大模型感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、AI行业应用挑战和形态

1）C 端客户服务与体验痛点

2）传统产品研发体系瓶颈

3）用户洞察与需求设计

2、产品架构和实现

1）“智能问答”“个性化推荐”“主动关怀”三大用例

2）大模型＋小模型混合架构

3） Model-as-Service 大模型即服务

4） Prompt-as-Service 提示词即服务

3、 产品研发架构的变革

1）PM+提示词+智能体+大模型+数据的协同模式

2）工程级Agent和大模型应用经验

3）工程级提示词应用经验

4、QA