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全部课程 >人工智能 |
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AI大模型赋能财富投资顾问实战 |
——产品数据整理 · 市场信息研判 · 投资策略比较与工具效能提升 |
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| 时间地点：北京、上海、 深圳
根据报名开班 |
| 课程费用：5000元/人 |
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| 企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册 |
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认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：
在线考试
能力分析，给出学习建议
合格者颁发证书，作为职业技能资格证明
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| 课程简介： |
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随着 AI大模型技术的快速发展，财富管理行业正迎来智能化转型的关键窗口期。财富投资顾问在日常工作中面临产晶数据海量增长、市场信息来源分散、投资策略比较维度复杂等现实挑战 ， 传统手工处理方式已难以满足高效决策与精准服务的需求。本课程聚焦 AI大模型在财富投资顾问核心工作场景中的实战应用，围绕产晶数据整理、市场信息收集筛选、投资策略比较三大高频业务环节， 系统讲授AI大模型操作方法、提示词工程技巧与工具链组合使用策略，帮助学员构建从数据获取到分析输出的智能化工作流，实现工作效率质的飞跃。 |
| 课程收益： |
| 通过本次培训，学员能够： |
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1. AI 操作技能即学即用——掌握AI大模型在产晶数据整理、市场信息收集、投资策略比较三大场景的实操万法与提示词模板， 学完即可直接应用于日常工作。
2. 智能工作流自主搭建——学会将多种AI工具与Skill组合使用， 构建个人专属的智能化信息处理工作流， 实现从数据获取到分析输出的全链路效率提升。
3. 专业判断力高效增强——通过AI辅助的多维数据分析和策略比较， 提升投资建议的数据支撑力度与专业说服力，增强害户信任度与服务晶质感。
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| 课程亮点： |
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1. 场景全穿透——课程内容直接覆盖财富投顾”产晶分析→市场研判→策略比较→报告输出” 完整工作链条，每个环节均拆解到可直接操作的步骤层面，拒绝框架式空谈。
2. 实操即落地——所高AI 操作方法均配备标准提示词模板与操作流程演示，学员现场即可上手演练，确保每个方法都能转化为日常工作的具体动作。
3. 工具链组合——不止讲授单一 AI工具，而是教授通用大模型、专业金融AI工具、自动化 工作流的组合使用策略，帮助学员构建完整工具生态与协同效应。
4. 模型化方法——独创“AI赋能财富投顾四维工作法” （数据维·信息维·策略维·工具维），让 AI 应用高框架可依、高路径可走、高标准可循、可团队复制。
5. 合规即嵌入 AI 工具使用中的合规红线、数据安全、结果验证机制贯穿全课程始终，确保效率提升不越合规边界、 工具创新不踩冈险雷区。
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| 培训对象：
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| 理论讲授＋案例拆解＋工具实操＋工作坊演练＋互动研讨
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| 课程安排：2天 |
| 主题 |
课程安排 |
| 第一部分：认知破壁——Al大模型重塑财富投资顾问的工作范式 |
1.1 AI大模型发展现状与财富管理行业格局
1.1.1 全球AI大模型技术演进与金融领域应用态势
1．全球主流大模型能力对比，在金融场景的适用性分析
2. 金融行业AI应用成熟度评估：从信息处理到决策辅助的能力边界
3．财富管理领域AI应用的三大趋势：智能化研报、自动化策略、个性化投顾
1.1.2 财富投资顾问在AI时代的角色重塑与能力重构
1．传统投顾工作模式的时间结构拆解：数据整理占比、信息处理占比、客户服务占比
2．AI賦能后投顾角色定位转型：从信息搬运工到价值判断者
3．AI时代投顾核心能力新模型：提示词工程能力、工具组合能力、结果验证能力
1.2 财富投资顾问工作场景痛点穿透
1.2.1 产品数据整理痛点：量大源多格式杂
1．产品说明书、合同条款、业绩报告等非结构化文档的处理困境
2．多源产品数据（基金、理财、保险、信托）格式不统一的整合难题
3．产品要素提取依赖人工阅读，效率低、易遗漏、难复用
1.2.2 市场信息处理痛点：信源分散噪音大
1．宏观经济数据、行业研报、政策文件、市场新闻等信息来源碎片化
2．有效信息与噪音混杂，人工筛选耗时且容易遗漏关键信号
3．信息时效性管理困难，重要更新容易被淹没在信息洪流中
1.2.3 投资策略比较痛点：维度多数据散
1．策略比较需要多维度数据支撑，传统方式依赖人工经验判断
2．不同策略的收益、风险、回撤、相关性等指标对比缺乏系统化工具
3．策略适配性评估主观性强，难以量化呈现
1.3 本课程核心方法论：" AI赋能财富投顾四维工作法"
1.3.1 四维框架总览
1．数据维：AI驱动的产品数据结梅化处理
2．信息维：AI驱动的市场信息收集与研判
3．策略维：AI驱动的投资策略多维比较
4．工具维：AI工具链组合与Skill高效运用
1.3.2 四维协同逻辑
1．四维之间的数据流与价值链传递关系
2．从单维突破到四维协同的进阶路径
3．个人四维能力自评矩阵与提升优先级判断 |
| 第二部分：产品数据整理——Al驱动的结构化处理与智能分析 |
2.1 AI大模型处理产品数据的核心方法体系
2.1.1 非结构化产品文档的AI识别与要素提取
1．产品说明书AI解析：基金合同、招募说明书、理财产品说明书的关键要素自动提取
2．AI提示词设计：产品要素提取的结构化Prompt模板与迭代优化方法
3．提取结果验证：AI输出的交叉校验机制与常见错误识别
2.1.2 多源产品数据的AI清洗与标准化
1．不同来源产品数据的格式差异识别与统一映射规则
2．AI辅助数据清洗：缺失值识别、异常值标记、格式标准化的操作流程
3．产品数据标准化模板设计：字段定义、数据类型、取值规范的统一方法
2.1.3 产品要素的结构化建模与标签化
1．产品多维标签体系构建：类型标签、风险标签、策略标签、客群适配标签
2．AI驱动的产品标签自动生成与批量标注方法
3．标签化管理在产品筛选、匹配、推荐中的应用场景
2.2 产品数据整理的AI实操场景拆解
2.2.1 基金/理财产品说明书智能解析与要素提取
1．实操演示：用AI大模型从基金招募说明书中提取费率结梅、投资范围、风险等级等核心要素
2．批量处理：多份产品说明书的AI批量解析与结果汇总
3．对比表格自动生成：提取结果的AI结构化对比表输出
2.2.2 产品业绩数据的Al汇总与对比分析
1．多产品业绩数据的AI收集与格式统一
2．业绩指标对比分析：收益率、最大回撤、夏普比率等指标的AI计算与排序
3．产品业绩归因分析的AI辅助方法
2.2.3 产品风险等级与适配客群的AI智能匹配
1．产品风险等级AI评估：基于产品要素的风险特征自动识别
2．客群适配性AI判断：产品风险等级与客户风险承受能力的自动匹配
3．适配性报告的AI自动生成方法
2.3 产品数据整理AI工具链与操作步骤
2.3.1 通用大模型在产品数据整理中的提示词设计
1． 产品数据提取的提示词模板库
2．结构化输出控制：如何让AI按指定格式（表格/JSON）输出结果
3．复杂产品文档的分段处理策略与上下文管理
2.3.2 产品数据整理的AI工作流搭建实操
1．从原始文档到结构化数据的完整Al工作流设计
2．工作流中各环节的工具选择与衔接方法
3．工作流的模板化与复用策略 |
| 第三部分：市场信息收集与筛选——AI大模型的情报获取与研判能力 |
3.1 AI驱动的市场信息收集体系构建
3.1.1 多源市场信息的AI采集路径设计
1．宏观经济数据AI采集：GDP、CPI、PMI等关键指标的自动获取与整理
2．政策文件AI跟踪：央行政策、监管新规的AI快速摘要与影响分析
3．行业研报AI汇集：券商研报、行业报告的AI批量摘要与要点提取
3.1.2 实时市场动态的AI监控与推送
1．市场新闻AI筛选：从海量财经新闻中自动筛选与投资策略相关的重要信息
2．AI信息分级：按重要程度和时效性对市场信息进行自动分级
3．个性化信息推送设置：基于投顾关注领域的信息定制化推送方法
3.1.3 跨市场联动信息的AI关联分析
1．股债汇商跨市场信号的Al关联识别
2．宏观一行业股三层传导逻辑的Al辅助分析
3．市场情绪指标的Al采集与解读
3.2 市场信息AI筛选与研判方法
3.2.1 信息噪音过滤与可信度评估
1．AI大模型的信息可信度评估方法：信源质量判断、数据交叉验证
2．市场传言与谣言的AI识别策略
3．信息冲突时的AI辅助研判与多源比对方法
3.2.2 信息深度分析与价值提炼
1.政策文件深度解读：AI驱动的政策影响链条分析与受益方向判断
2．研报核心观点AI提炼：从长篇研报中快速提取投资逻辑与关键结论
3．市场事件影响评估：AI辅助的事件冲击分析与板块影响判断
3.2.3 信息时效管理与版本追踪
1．关键信息的AI版本管理与更新追踪
2．历史信息回溯与对比分析的AI方法
3．信息失效预警：过期数据的AI自动识别与标记
3.3 市场研判的AI实操场景
3.3.1 每日市场简报的AI自动生成流程
1．信息采集→AI摘要→结构化简报的完整工作流搭建
2．简报模板设计：宏观面、政策面、市场面、行业面的标准化呈现
3．实操演练：用AI工具在15分钟内完成一份高质量市场日评
3.3.2 行业研究报告的深度解读与要点提炼
1．长篇研报的AI快速阅读：核心论点、数据支撑、投资建议的三要素提取
2．多份研报观点的AI对比与共识/分歧识别
3．研报投资逻辑的AI结构化重构与可执行建议转化
3.3.3 客户关注话题的AI快速响应素材准备
1．客户高频问题的AI素材库构建方法
2．热点话题的AI快速解读与投顾话术生成
3．个性化客户简报的AI定制化生成 |
| 第四部分：投资策略比较——AI赋能的多维分析与决策支撑 |
4.1 投资策略AI比较分析框架
4.1.1 策略比较的多维指标体系构建
1．收益维度指标：绝对收益、相对收益、超额收益的AI计算与对比
2．风险维度指标：波动率、最大回撤、VaR的AI辅助计算
3．风险调整后收益指标：夏普比率、卡玛比率、索提诺比率的AI批量计算
4．策略特征指标：胜率、盈亏比、持有期体验的AI量化分析
4.1.2 AI大模型驱动的策略回测数据整理
1．历史业绩数据的AI收集与清洗
2．策略回测结果的AI结构化呈现与可视化
3．不同市场周期下策略表现的AI对比分析
4.1.3 策略优劣势的AI结构化对比分析
1．策略SWOT的AI自动生成方法
2．多策略横向对比矩阵的AI构建
3．策略适配场景的AI智能标注
4.2 投资策略比较的AI实操场景
4.2.1 多产品组合策略的Al横向对比分析
1．多组合收益风险特征的AI批量计算与排序
2．组合相关性分析的AI辅助方法
3．最优组合筛选的AI多条件过滤方法
4.2.2 不同市场环境下的策略适配性AI评估
1．牛市/熊市/震荡市下策略表现的AI回溯分析
2．市场环境识别与策略推荐的AI匹配逻辑
3．策略切换信号的AI辅助判断方法
4.2.3 客户风险偏好与策略匹配的AI智能推荐
1．客户风险画像的AI构建与量化评分
2．策略风险等级与客户风险承受能力的AI匹配引擎
3．个性化资产配置方案的AI生成与优化
4.3 投资策略报告的AI辅助生成
4.3.1 策略比较报告的AI模板设计与自动填充
1．策略比较报告的标准结构设计
2．AI驱动的数据自动填充与图表生成
3．报告模板的参数化设计与批量生成方法
4.3.2 投资建议书的AI辅助撰写与合规审核
1．投资建议书的AI自动初稿生成
2．合规要点的AI自动检查与风险提示嵌入
3．建议书的个性化定制与客户适配调整
4.3.3 客户配置方案的多场景AI模拟推演
1．不同市场情景下的配置方案AI模拟
2．方案压力测试的AI辅助方法
3．配置方案调整建议的AI智能生成 |
| 第五部分：工具实战——AI skill与工具链的高效运用 |
5.1 AI工具体系认知与选型
5.1.1 通用大模型工具矩阵与适用场景
1.主流大模型的能力特点对比
2．不同大模型在金融场景中的表现差异与选型建议
3．大模型版本迭代追踪与工具升级管理方法
5.1.2 专业金融数据AI工具与平台
1．AI智能助手等专业金融AI工具的功能与适用场景
2．通用大模型与专业金融AI工具的互补使用策略
3．机构内部AI平台（如有）的接入与使用方法
5.1.3 AI Skill（技能）概念解析与财富投顾场景适用性
1．AI Skill的概念、原理与价值：从通用大模型到定制化技能
2．财富投顾高频场景的Skill需求识别与优先级排序
3. Skill与Prompt、Agent的区别与协同使用逻辑
5.2 高频AI工具操作实战
5.2.1 提示词工程：财富投顾场景的高效Prompt设计五步法
1．第一步：任务定义——明确AI需要完成的具体任务与输出格式
2．第二步：角色设定——为AI设定专业角色与行为约束
3．第三步：上下文提供——提供充分的背景信息与参考材料
4．第四步：输出控制——指定输出结构、格式与质量标准
5．第五步：迭代优化——基于输出结果的Prompt调优方法
5.2.2 AI工具组合使用：从数据获取到分析输出的完整工作流
1．场景 ：产品分析报告的AI工具链组合实操
2．场景 ：市场周报的AI工具链组合实操
3．场景三：策略比较分析的AI工具链组合实操
5.2.3 Al Agent与自动化工作流：投顾日常工作的自动化路径
1．Al Agent概念与投顾场景应用前景
2．自动化工作流设计：重复性任务的AI自动化处理
3．人机协作边界：AI处理与人工判断的分工原则
5.3 效率提升实战案例与工作坊
5.3.1 案例实操：用AI完成一份完整的产品分析报告
1．从产品说明书输入到结构化分析报告输出的全流程演练
2．关键环节的AI工具选择与操作演示
3．输出结果的质量检验与优化方法
5.3.2 案例实操：用AI完成一周市场信息收集与研判简报
1．多源信息AI收集与整合的完整流程
2．AI摘要生成与结构化简报输出的操作演练
3．简报质量评估标准与持续改进方法
5.3.3 工作坊：学员自选场景的AI工具应用实操
1．学员从自身工作中选取一个高频痛点场景
2．现场设计AI解决方案并实操演练
3．成果展示与讲师点评、优化建议 |
| 第六部分：合规边界与行动落地 |
6.1 AI工具使用的合规红线与风险防控
6.1.1投资建议合规性要求
1．AI生成内容的合规审核机制：投资建议必须经过人工复核
2．适当性管理底线：AI辅助推荐不得突破客户风险承受能力
3. AI输出结果的免责声明与风险提示规范
6.1.2数据安全与客户隐私保护
1．AI工具使用中的客户数据脱敏处理要求
2．敏感信息上AI平台的安全红线与替代方案
3．机构内部数据安全规范与AI工具使用的合规边界
6.1.3 AI输出结果的验证机制与责任边界
1．AI生成数据的交叉验证方法与可信度评估
2．AI辅助决策中的投顾责任边界与人工把关机制
3．AI工具使用的留痕管理与审计追溯方法
6.2 个人AI能力提升行动计划
6.2.1财富投顾AI工具使用能力自评模型
1．五维能力自评：提示词能力、工具组合能力、结果验证能力、工作流搭建能力、合规把控能力
2．个人AI能力画像绘制与短板识别
3．能力提升优先级与学习路径规划
6.2.2个人AI工作流搭建30天行动计划
1．第1-10天：高频场景AI工具试用与提示词积累
2．第11-20天：个人AI工作流搭建与迭代优化
3．第21-30天：工作流固化与效率提升效果评估
6.2.3持续学习资源与AI工具迭代追踪
1．AI工具更新追踪方法与信息源管理
2．同业AI应用最佳实践的学习与借鉴渠道
3．个人AI知识库的构建与持续更新方法 |
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