1. 王亚亚，北京东方金信科技股份有限公司苏州分公司总经理

　　个人简介：王亚亚，中国人民大学财政金融学院金融学硕士，多年深耕数字经济与数字化转型领域，积累了丰富的行业经验与产品推广能力，能够精准把握技术边界与应用场景，深谙从技术落地到市场增长的全链路运作逻辑。主导了多家银行、证券机构的大数据平台与智能风控体系建设，在信贷风控、智能营销、合规监管、客户服务等核心场景积累了丰富的实战经验。

　　授课时间：7月3日，3-4节，二教311教室

　　课程简介：《大数据与人工智能：金融科技价值创造的实战路径》

　　本课程以金融行业真实业务场景为主线，以“真实业务场景+落地案例+避坑指南”为授课框架，系统拆解大数据与人工智能如何在信贷风控、智能营销、合规监管、客户服务等核心环节创造可量化的科技价值，同时将金融伦理作为贯穿全流程的底层逻辑红线，确保技术创新始终在合规、公平、可信的边界内运行。

　　课程内容涵盖五大实战模块：

　　信贷风控：以某城商行企业信用评估系统为例，构建覆盖“企业主体+关联人+关联企业”的一站式评估模型，通过灵活配置风控策略与决策流，实现小微企业贷款风险的实时响应与差异化风险定价。重点规避数据获取成本高、并发支撑弱、外部数据更新不及时等常见陷阱。伦理要点：模型设计需剔除地域、年龄等敏感代理变量，确保信用评估基于真实经营能力而非身份标签，同时保证拒贷理由可解释、可追溯，杜绝算法歧视。

　　智能营销与运营：以证券行业智能指标平台建设为蓝本，打造“智能定义、自动加工、场景融合、主动服务”的动态指标中枢，将静态指标升级为具备感知、诊断、预警、建议四项能力的业务信号。落地后指标开发效率提升60%以上，决策响应从“天级”缩短至“分钟级”。伦理要点：精准营销须内置消费者适当性匹配校验，严禁将高风险产品定向推送给风险承受能力不匹配的客户，所有话术与推荐逻辑须通过合规审查，杜绝诱导式营销。

　　AI大模型赋能：结合大模型深度集成至海盒数据产品的实践，拆解智能数据知识问答、智能零代码开发、BI智能体三项能力在金融场景中的部署路径，降低数据使用门槛，提升开发与分析自动化水平。伦理要点：大模型在金融场景中的应用须严格遵循数据最小必要原则，所有输入数据须脱敏处理，模型输出须设置合规过滤与事实核查机制，防止“幻觉”内容误导业务决策。

　　2. 李铖，工商银行架构管理科高级经理

　　个人简介：李铖，现任分行金融科技部高级技术经理。深耕金融科技领域多年，拥有扎实的技术功底与丰富的实战经验。长期致力于分行基础服务架构的规划与搭建工作，主导构建了高可用、高并发、易扩展的技术底座，为各类金融业务的稳健运行提供了坚实的底层支撑。

　　在夯实基础的同时，李铖敏锐洞察行业技术趋势，专注于新技术在金融场景下的研究、评估与引入落地。他善于平衡技术前瞻性与业务实用性，成功推动多项前沿技术在行内的创新应用，有效提升了系统效能与业务敏捷度，是分行数字化转型进程中的核心技术推动者。

　　授课时间：7月3日，5-8节，工商银行金桥科技大楼‌（浦东新区云桥路875号）