在人工智能飞速发展的今天，理论知识已不足以应对复杂多变的现实挑战，只有掌握AI的实战能力，才能打造面向未来的核心竞争力。

　　12月6日-7日，由百度文心大模型与新京报贝壳财经联合主办的“文心导师培训营——‘金融+AI数据’专场”在北京举办。

　　三十余位来自银行、证券、保险、基金及学术机构的资深从业者与研究学者，以“AI数据驱动金融智能”为主线，开展了一场系统性、强实战性的学习研讨，为金融行业与AI融合的实战提供了清晰的方法论和实践路线。

　　决策式AI与生成式AI协作助力金融业智能化转型

　　在开营仪式上，北大国发院副院长、BiMBA商学院院长黄卓表示，当前，如何有效利用人工智能驱动金融创新，已经成为金融行业发展的前沿话题。金融行业有特殊性，如特别强调合规性，需要有一定的可解释性，还关注数据安全和隐私保护。因此，AI大模型要在金融业广泛应用，还需要适应这些特性。

　　黄卓认为，金融行业可以通过决策式AI与生成式AI协作的方式进行转型。决策式AI的特点是比较精准，生成式AI则擅长逻辑推理和创造。金融行业里不同的任务，可以交给不同的AI来完成。

　　其中，决策式AI可以用于分析海量金融信息，同时，通过AI进行大数据分析后，金融机构可以便利地为客户精准匹配金融产品。此外，决策式AI还能通过科技平台识别信贷风险，且进行有效的反欺诈，进一步降低业务风险。生成式AI则可在智能APP、AI营销获客、用户陪伴、智能催收、AI办公助手、智能合规及投资者教育等方面发挥作用。

　　理论与实战交织解锁AI“生产力”密钥

　　培训营既有理论学习，又有实战演练的核心课程，干货拉满。

　　整体课程以“AI数据驱动金融智能”为主线，让学员们从了解高质量数据生产的全生命周期出发，从数据层面理解大模型工作流程，掌握数据与模型的迭代优化路径。

　　同时，学员们还了解了提示词万能公式，通过吃透“大模型理解提示词核心机制”这一根本原理，让学员们在工作中能更好地将大模型从“随机游走”引导至“精准生成”模式。

　　实战是本次培训营的亮点环节，四大工作坊分别对应复杂金融业务体系的拆解与重构能力、提示词优化迭代与场景适配能力、领域知识数据构建与方法论总结能力、模型效果的系统评估与调优能力等关键能力的提升。

　　来自不同机构的学员围绕风控、投研、合规等真实场景展开方案共创，产出了多组具备业务价值的高质量数据与评估框架。理论与实践的交织，让学员们真正解锁AI这一“生产力”的密钥。

　　大模型有望深入金融业务逻辑多方合力助推AI赋能千行百业

　　12月7日，培训营课程顺利收官，学员们不仅获得了官方颁发的结营证书，更成为“文心导师计划”的储备导师。

　　未来，他们将深度参与金融行业的AI数据标准研讨、模型效果评估与前沿应用探索等工作，实现从个人能力提升到行业知识反哺的闭环。当金融人士掌握了AI的数据语言，大模型将更深入金融的业务逻辑之中，为金融行业智能化转型注入力量。

　　未来，百度将持续基于文心大模型，与多行业伙伴开展深度合作，培养更多兼具行业认知与AI思维的复合型人才。

　　贝壳财经也将充分发挥专业媒体优势，更深度地参与到人工智能的建设、发展中去，为人工智能全方位赋能千行百业贡献力量。