AI+模型推动商业银行数字化转型与实践

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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AI+模型推动商业银行数字化转型与实践详细内容

AI+模型推动商业银行数字化转型与实践

培训对象：产品中心，运营中心，技术中心，客服中心等管理运营相关人士





课程时间：1天 (6小时）





课程背景：



本课程将深入探讨AI+模型（Artificial General Intelligence，通用人工智能）模型在金融行业的应用。我们将分析AI模型如何优化金融业务流程、提升风险管理能力以及创新金融产品。课程将结合最新案例和实践经验，为学员提供一套全面的AI在金融行业的应用指南。



课程收益：



培训完结后，学员能够：





² 了解AI+模型模型的基本原理及其在金融行业的应用价值。



² 掌握运用AI+模型模型优化金融业务流程和提升风险管理的方法。



² 学会如何评估和选择适合金融业务的AI+模型模型。



² 提升对金融科技发展趋势的洞察力和应用能力。



²



课程大纲：



















































































单元





大纲





内容





单元一





AI+模型模型与金融数字化概述





1.AI+模型大模型的基本概念与原理



1.1 AI+模型大模型的定义与发展历程



1.2 AI+模型大模型的核心技术与算法



1.3 AI+模型大模型在金融行业的应用前景



案例：国外金融行业大模型应用案例分享



2.金融行业为什么要做数字化？



2.1 信息化，数字化，智能化的区别是什么？



2.2 金融行业做数字化的意义和价值是什么？



2.3 AI+模型大模型在金融数字化中的作用是什么？



案例：国内金融行业大模型应用案例分享案例：某企业运用AI大模型优化销售的实践



讨论课题：AI大模型如何在证券中发挥最大价值？







单元二





AI工具及AI大模型基础认知解析





一．AI工具的种类和功能



1.1 常见的AI工具介绍



1.2 AI工具在金融中的应用场景



1.3 如何选择合适的AI工具



二．AI大模型的构建和训练



2.1 AI大模型的数据来源和处理



2.2 AI大模型的训练方法和技巧



2.3 AI大模型的评估和优化



三．AI工具及AI大模型与证券的结合方式



3.1 AI工具及AI大模型如何融入证券流程



3.2 AI工具及AI大模型与日常办公的连接和



3.3 AI工具及AI大模型在金融中的风控中的措施



案例：某企业运用AI工具进行销售及风控





单元三





AI+模型大模型在金融数字化的具体应用场景





1.风险评估与管理



1.1 利用AI+模型大模型提升风险评估准确性



1.2 基于大模型的风险预警系统构建



1.3 大模型在信贷风险管理中的应用



案例：某银行利用大模型优化风险评估流程



2.投资策略与决策支持



2.1 基于大模型的量化投资策略开发



2.2 大模型在资产配置中的应用



2.3 利用大模型进行市场趋势预测



案例：某投资机构运用大模型提升投资收益率



3.客户服务与营销



3.1 大模型在智能客服中的应用



3.2 基于大模型的个性化推荐系统



3.3 利用大模型提升客户满意度



案例：某金融机构通过大模型优化客户服务体验



4.运营效率提升与成本降低



4.1 大模型在自动化处理中的应用



4.2 基于大模型的智能审核系统



4.3 利用大模型优化内部管理流程



案例：某金融公司运用大模型提高运营效率





单元四





AI工具及AI大模型赋能金融行业日常办公效率提升







1. AI符合赋能数据分析场景



2. AI符合赋能OFFICE办公写作场景



3. Ai如何赋能公司日常会议组织及总结



4. AI如何赋能知识库管理



5. AI如何赋能文案生成



6. AI如何赋能企业营销





单元五





AI大模型在数字化中的趋势与挑战





1.金融行业大模型的发展方向



1.1 深度学习与强化学习在金融大模型中的应用



1.2 跨领域知识融合与迁移学习在金融大模型中的潜力



2.面临的挑战与应对策略



2.1 数据安全与隐私保护问题



2.2 模型可解释性与伦理考量



2.3 技术更新迭代速度与人才培养需求



讨论课题：如何结合自家金融业务，有效利用AI+模型大模型实现创新与发展？





单元六





上机实战演练





一．AI日常办公实操演练



二．AI金融解决场景实操演练







 

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