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銀行如何融入新質生產力轉型發展與AI建設

一、授課對象

商業銀行中層干部

二、授課方式

講演結合＋案例研討＋互動研討

三、授課天數

 半天， 3小時

課程大綱

第一講 認知革命：新質生產力的內涵、構成與人工智能的驅動作用 

一、 新質生產力的提出背景與時代必然性

1. 宏觀背景：破解“三重壓力”與實現高質量發展的核心抓手

(1) 內部形勢：傳統增長模式難以為繼，產業升級迫在眉睫

(2) 外部形勢：全球科技競爭加劇，搶占未來制高點的關鍵

2. 政策脈絡：從“新發展理念”到“新質生產力”的演進與深化

二、 新質生產力的核心內涵與“新”在哪里

1. 內涵解析：以科技創新為主導、實現關鍵性突破的生產力

2. “四新”維度：新勞動力、新勞動對象、新勞動工具、新型基礎設施

(1) 新勞動力：掌握前沿科技的創新型人才

(2) 新勞動對象：數據成為關鍵生產要素

(3) 新勞動工具：人工智能（AI）是核心驅動力與典型代表

(4) 新型基礎設施：5G、算力網絡、工業互聯網等

三、 新質生產力的構成與人工智能的關鍵地位

1. 三大構成：戰略性新興產業、未來產業、傳統產業升級

2. 形成機制：創新驅動（尤其是科技革命）、產業基礎、未來布局

3.  人工智能（AI）的角色：不僅是新興產業，更是賦能各產業的“新生產工具”

第二講 機遇洞察：新質生產力發展與AI驅動的產業投資圖譜

一、 新質生產力的發展方向與投資主線

1. 國家戰略性新興產業布局：新一代信息技術、人工智能、生物制造等

2. 未來產業前瞻謀劃：6G、量子信息、人形機器人等

3. 傳統產業高端化、智能化、綠色化升級帶來的巨大市場

二、 人工智能（AI）產業的爆發與投資機遇

1. AI產業鏈全景分析：從算力基礎、算法模型到場景應用

(1) 基礎層（芯片、服務器、云計算）：投資門檻與機會

(2) 技術層（大模型、框架工具）：核心技術競爭焦點

(3) 應用層（“AI+”）：金融、醫療、制造、教育等領域的落地與價值

2. AI投資邏輯演變：從“講故事”到“看營收”、“看落地”

三、 商業銀行視角下的風險與機遇研判

1. 機遇：服務對象擴容、業務模式創新、自身降本增效

2. 挑戰：技術迭代快、估值判斷難、商業模式新、輕資產運營

第三講 實踐路徑：商業銀行服務新質生產力與“AI+”產業的戰略與戰術

一、 商業銀行服務新質生產力的核心痛點與挑戰

1.  “看不懂”：對AI等新興產業鏈條和技術路線認知不足

2.  “評不準”：缺乏對科技企業和未來產業價值的專業評估能力

(1) 傳統信貸評審與輕資產、高研發企業的錯配

(2) 數據化風控能力滯后，貸后管理難度大

3.  “不敢投”：風險收益不匹配，缺乏有效的風險補償和隔離機制

二、 破局之道一：推動銀行自身的“專業化”轉型

1. 組織與人才專業化：設立科技金融事業部/專崗，培養“金融+科技+產業”復合型人才

2. 研究與認知專業化：強化行業研究，建立對新興產業和技術的前瞻性判斷力

(1) “看未來”：研判產業趨勢

(2) “看技術”：理解核心技術壁壘

(3) “看團隊”：評估企業家與核心團隊

三、 破局之道二：創新金融服務模式與風控體系

1. 產品創新：打造適配新質生產力的全生命周期金融產品體系

(1) 針對早期企業：探索“貸款+外部期權”、“知識產權質押”等

(2) 針對成長期企業：提供“投資聯動”、供應鏈金融、專項債券承銷

2. 風控創新：構建基于產業的數字化風控新模式

(1) 建立差異化盡職免責和風險容忍機制

(2) 利用AI技術賦能：引入大數據、AI模型進行企業精準畫像和風險預警

(3) 深化與政府、擔保、創投機構合作，構建風險共擔生態

四、 破局之道三：主動融入產業生態，從“資金提供者”到“伙伴同行者”

1. 場景融合：深入產業鏈、創新鏈，布局產業數字金融平臺

2. 生態共建：通過舉辦創新創業大賽、建設孵化平臺等方式，前端獲客，培育市場

3.  “AI+銀行”自身：積極應用AI技術優化內部運營，提升服務新質生產力的內生效率