【课程背景】

当前融资租赁行业面临业务流程繁琐、数据报送压力大、人力成本攀升等痛点，AI 与智能体技术已成为企业降本增效的关键抓手。但不少企业对 AI 认知模糊，缺乏适配行业特性的落地路径，甚至因盲目跟风走了弯路。

本课程专为融资租赁行业打造，从零基础 AI 科普切入，聚焦企业级智能体落地，结合真实业务案例拆解高频场景的可复制方案，帮助企业管理者与业务骨干快速建立 AI 认知、掌握落地方法，让技术真正赋能业务增长与合规运营。

【课程收益】

ü   零基础看懂 AI：快速建立 AI 与智能体认知，告别技术盲区，听懂行业趋势。

ü   掌握落地方法：学会从场景选型、数据治理到试点上线的全流程实操步骤。

ü   直击行业痛点：掌握融资租赁报告生成、中登 / 人行报送等场景 AI 解决方案。

ü   避开落地陷阱：明确成本、数据、合规等关键风险，提升项目成功率与 ROI。

【课程大纲】

1.1 什么是人工智能？

 - 大白话定义：让机器“会理解、会思考、会干活”的技术

- 常见误区澄清：- 不是科幻电影里的“全能机器人”，核心是解决具体业务问题

- 不是“万能工具”，有它的能力边界和局限性

- 当下最火的AI形态：大模型、智能体，和我们以前用的AI有什么不一样

 1.2 AI发展的极简脉络

 - 三个阶段一句话讲清：

- 早期规则AI：按固定指令做事（计算器、传统系统）

- 中期专项AI：只干一件事（人脸识别、语音转文字）

- 现在大模型时代：能理解语言、能推理、能解决复杂问题

- 关键里程碑：为什么ChatGPT能引爆行业？它的核心突破是什么？

2.1 智能体到底是什么？

 - 核心定义：能自主理解目标、拆分任务、主动执行的“数字员工”

- 和传统AI工具的核心区别（对比表）：维度 传统AI工具 智能体（Agent）

交互方式 被动问答，一问一答 主动规划，多步执行

能力边界 单一场景、单一任务 跨流程、多任务串联

适配性 依赖人工指令 可自主理解业务目标

- 企业里的应用场景举例：报告自动生成、流程自动化、数据处理、辅助决策

 2.2 企业用智能体，核心痛点在哪？

 - 痛点1：数据用不起来- 企业数据分散、格式杂乱、无效信息多，AI没法直接用

- 数据要变成AI能懂的“知识”，需要清洗、整理、结构化，工作量极大

- 痛点2：场景适配难- 通用AI不懂企业的业务规则、流程、特殊要求

- 不是套个模板就能跑，需要针对性的设计和调试

- 痛点3：效果不可控- 大模型会“说假话”（幻觉）、理解偏差，业务场景里用起来有风险

- 需要持续优化、人工校验，才能保证稳定可用

- 痛点4：成本与合规风险- 算力、维护、数据安全、合规要求，都是看不见的隐性成本

- 一次性投入不够，长期运维才是大头