AI+金融业：大模型赋能金融业数智化转型实务
n 课程背景在数字化浪潮的席卷下，金融业正面临着前所未有的转型压力与机遇。随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型的出现，为金融业的数智化转型提供了强大的技术支撑。从提升客户服务体验到优化风险管控体系，从创新金融产品设计到提高运营效率，AI 大模型在金融领域的应用潜力巨大。通过学习 AI 大模型在金融业数字化转型中的实际应用案例和操作实务，能够帮助学员将理论知识转化为实际能力，切实推动金融机构在数智时代的创新发展，提升市场竞争力，更好地满足客户日益多样化、个性化、智能化的金融需求。 n 课程目的1. 追溯历程，全面掌握 AI 发展特征及关键技术演进规律 2. 深度剖析，精准把握 DeepSeek 与 OpenAI 技术特征 3. 洞察场景，清晰了解DeepSeek在金融业典型应用模式 4. 研习案例，切实提升运用AI解决金融业实际问题的能力 n 授课老师 齐振宏 教授 国家双一流学科博导 留英博士后 n 授课时间1天 n 课程内容
模块一 AI 发展历程与 DeepSeek 与 OpenAI 特征分析1. 诞生溯源：探寻 AI 起源的理论根基与早期探索尝试 2. 初期发展：回顾 AI 早期发展阶段的技术突破与面临挑战 3. 成长蜕变：分析推动 AI 从萌芽走向成长的关键技术变革 4. 机器学习：学习机器学习的基本概念、核心算法与应用领域 5. 深度学习：阐述深度学习的原理机制、神经网络架构 6. 自然语言：解析NLP在 AI 中的技术原理与应用场景拓展 7. 机器视觉：视觉技术在 AI 领域的原理、发展与实际应用 8. 强化学习：强化学习的原理、算法与在金融等领域的应用 9. DeepSeek ：了解 DeepSeek 的模型特征与行业应用 10.技术架构：剖析 DeepSeek 的技术架构、优势与创新之处 11.模型特点：DeepSeek 模型在性能表现、精度优化等特点 12.应用领域：DeepSeek 在金融、医疗等多行业的应用 13.OpenAI ：介绍 OpenAI 的重要研究成果与行业影响力 14.技术特色：分析 OpenAI 技术在创新性、通用性与前瞻性 15.模型对比：对比 DeepSeek 与 OpenAI 模型的差异 16.未来趋势：展望 AI 技术在未来的发展方向与应用前景 模块二 AI 大模型赋能金融业数字化转型实务1. 智能客服：分析 AI 大模型在银行智能客服中的应用 2. 风险评估：讲解 AI 大模型如何助力金融机构精准评估风险 信贷审批：探讨 AI 大模型在信贷审批流程中的应用 3. 反欺诈分：分析 AI 大模型利用大数据识别金融欺诈行为 4. 客户细分：介绍 AI 大模型在金融客户细分与精准营销 5. 财富管理：讲解 AI 大模型在财富管理中提供个性化方案 6. 运营优化：探讨 AI 大模型如何帮助金融机构优化运营流程 7. 市场预测：分析 AI 大模型在金融市场趋势预测中的应用 8. 产品创新：介绍 AI 大模型助力金融产品创新 9. 合规监管：讲解 AI 大模型在金融合规监管中的应用 10.数据管理：探讨 AI 大模型在金融数据管理中的应用 11.【案例分析】某金融机构用 AI大模型提升智能客服水平案例 12.【案例分析】某金融机构借助 AI 大模型完善风险防控案例 13.【案例分析】某银行利用 AI 大模型实现精准信贷审批案例 14.【案例分析】某金融企业通过 AI大模型增强反欺诈能力案例 15.【案例分析】某银行运用 AI 大模型优化财富管理案例 16.经验总结：归纳 AI 大模型在金融业应用中的成功经验
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