一、战略篇：认知重塑与顶层设计

1、AI变革趋势总览（从技术演进、行业宏观影响、银行业机遇等维度）

2、AI发展历程：螺旋上升的智能之路（详细给出人工智能70年发展中各阶段的主要事件、主要技术、面临的挑战等）

3、人工智能核心技术：分别介绍机器学习、深度学习、大语言模型、原生多模态大模型、智能体平台、AI算力技术体系等技术原理和典型应用；以及行业大模型构建主流程；

4、人工智能发展趋势分析：

1）模型技术演讲：从规模扩展到推理增强与智能体协同

2）交互革命：从单一文本到全感官融合与物理世界交互

3）算力与部署：从中心云向边缘与端侧渗透

4）应用范式跃迁：从嵌入式工具到人机协同再到自主智能体

5）商业与社会影响：从生产力跃升到模式重构与治理调整

5、大模型在银行落地面临的主要挑战：分别从算力、数据、模型、平台、应用及组织和人才等角度给出面临的挑战；

6、银行落地AI的关键策略：针对上面挑战分别给出具体的策略及国内外银行典型最佳实践的12个案例；

二、建设篇：银行落地AI的“三驾马车”的深度拆解

1、银行落地AI的“三驾马车”：智能体工厂、知识工程、AI智能底座；

2、智能体工厂整体方案

1)  智能体发展历程；

2）智能体平台的定位、架构；

3）Harness工程；

4）智能体平台核心功能

5）智能体平台核心技术：MCP、A2A、Skills及记忆等

3、典型银行智能体常用应用

1）智能尽调报告撰写（基于智能体平台+写作平台）

2）高管数字助手（基于OpenClaw架构）

3）智能签伪（基于多模态大模型）

4）AI赋能对公授信出账全流程（Rag知识库、智能体平台等）

5）AI营销助手（Rag知识库、智能体平台等）

4、知识工程整体方案

1）知识库发展历程

2）大模型时代知识的重要性及面临的挑战；

3）新一代知识工程架构；

4）知识工程核心功能；

5）核心技术介绍：Rag、知识图谱及本体论等；

6）国内外典型最佳实践；

5、AI智能底座整体方案

1）AI Infra面临的主要挑战及重要性分析

2）AI数据工程平台介绍（结合高质量数据构建）；

3）AI模型开发平台介绍（结合模型微调、评测介绍）

4）模型服务管理平台介绍（结合AI网关、推理加速、安全等介绍）；

5）智能资源管理平台介绍（结合异构算力统一纳管、智能调度、Token运营分析等介绍）；

三、实践篇：基于平台Demo实操

1、基于WorkBuddy平台实践日程办公助手；

2、基于智能体平台实践智能体平台的低代码开发及和前端应用的融合；

3、基于训推平台实践高质量数据集构建、模型微调流程、评测及模型统一管理等；