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讲授专家：李勇 培训对象：对AI新型技术感兴趣的专业人士、技术研发人员、管理人员等； 课程时间：0.5天 培训 课程背景： 本课程主要探讨大模型、RPA等AI新型技术的发展历程、应用场景及未来趋势。课程将深入解析这些技术在不同领域中的实际应用，以及如何提升企业运营效率和创新能力，具备前瞻性和实用性相结合的特点。。 课程收益： 培训完结后，学员能够： ² 了解大模型、RPA等AI新型技术的发展历程及现状； ² 掌握这些技术在不同行业中的具体应用场景和优势； ² 深入理解这些技术实现的关键点和技术难题； ² 预测和分析AI新型技术的未来发展趋势。 课程大纲： | 单元 | | | | | 1 AI新型技术简介 1.1 大模型、RPA、机器人等技术概述 1.2 技术发展历程及现状 案例：AI技术在全球范围内的发展动态 | | | 1. 大模型技术基础 1.1 大模型的定义与特点 1.2 大模型技术的分类及应用领域 2 大模型在具体应用场景的实现 2.1 自然语言处理与理解 2.2 图像识别与处理 案例：大模型在智能客服、智能推荐等领域的应用 大模型关键技术解析 3.1 数据预处理与模型训练 3.2 模型评估与优化方法 讨论课题：大模型技术的挑战与机遇 | | | 1.RPA技术的基本概念与原理 1.1 RPA的定义与优势 1.2 RPA的工作流程与实施步骤 1.3 RPA在金融行业的应用案例 2.RPA在信用卡业务办公自动化中的场景应用 2.1 客户信息录入与更新自动化 2.2 交易监控与异常处理自动化 2.3 报表生成与数据分析自动化 2.4 客户服务与投诉处理自动化 案例：RPA在信用卡客户服务中的自动化应用实践 讨论课题：如何挖掘更多RPA在信用卡业务中的自动化应用场景？ | | | 1. 大模型、RPA、机器人等技术的融合趋势 1.1 技术融合的背景与意义 1.2 融合应用的优势与挑战 2. 融合应用在不同行业的实践案例 2.1 智能制造领域的融合应用 2.2 金融科技领域的融合应用 3. 案例：跨行业融合应用的成功案例分享 讨论课题：如何推动AI新型技术的融合与创新？ | | | 1.大模型的基本概念与原理 1.1 大模型的定义与特点 1.2 大模型的工作原理与训练流程 1.3 大模型在金融行业的应用现状 2.大模型在信用卡业务场景的应用 2.1 风险评估与信用评分 2.2 客户画像与个性化推荐 2.3 欺诈检测与预警系统 案例：基于大模型的信用卡风险评估实践 讨论课题：如何构建更精准的大模型信用评分体系？ | | | 一．方案撰写与文案润色 1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧 1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例 二．检查纠错与合同撰写 2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升 2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例 三．宣发文案与AI配图 3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现 3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示 四．协同办公与知识库查询 4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用 4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐 五．数据分析与会议总结 5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示 5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼 六．销售复盘与客户服务 6.1 AI大模型在销售复盘中的业绩分析与客户行为预测 6.2 AI大模型在客户服务中的智能应答与满意度提升策略 案例分享：某银行运用AI大模型实现多场景业务提升的实践案例集锦 讨论课题：如何针对不同业务场景，发挥AI大模型的最大价值？ |
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